如果我有两个很好分开的正弦信号（15和48 Hz）加上一些随机噪声，我可以在频谱图中清楚地分辨出这两个（我的图片中的两个条纹）；
/>
t=0:0.002:1; % fs = 500 Hz
x=4*sin(2*pi*15*t)+2*cos(2*pi*48*t);
xn = x + randn(size(x));
figure(1);
plot(xn);
figure(2);
spectrogram(xn, 64, 60, [], 500);
但是，使用“ wscalogram”，我不能说我可以将组件分开：
coefs = cwt(xn,1:64,'db8','scalCNT');
wscalogram('image',coefs,'scales',1:64,'ydata',xn);
是否有办法从比例尺上读取存在2个不同的正弦波，如果这样，如何使用小波分解和滤波将它们分开？我认为也许我对小波（'db8'）的选择不是最佳选择，但是使用其他类型的比例更大（或更小的比例）的小波，我看不出有什么不同。显然，我缺少关于何时何地应用小波的知识。
感谢
#1 楼
小波是本地化事件的理想选择。傅立叶变换将函数表示为正弦和余弦的总和，但都不是局部的。频谱图确实保留了一些时间信息，但牺牲了频率分辨率在您的情况下，信号根本没有定位。频谱图会在几个Hz上涂抹15 Hz频段，因为它捕获了一些时间信息，并且缩放图失败。
#2 楼
是的，您缺少一些东西：)尽管您尝试了不同的小波系列，但应使用GaborWavelet。我是在Mathematica中编写的，但是您可以在任何需要的环境中进行操作。cwd = ContinuousWaveletTransform[Table[4 Sin[2 Pi 15 t] + 2 Cos[2 Pi 48 t] +
RandomReal[{-.5, .5}], {t, 0, 5 \[Pi], .01}], GaborWavelet[]]
WaveletScalogram[cwd, ColorFunction -> "RoseColors"]
评论
$ \ begingroup $
这里应该解释为什么选择GaborWavelet的原因。
$ \ endgroup $
– Serge Stroobandt
18年4月7日在18:28
评论
我想知道y轴的含义是什么。谁可以读取小波刻度图中y轴的频率？