什么是差异小波逆变换和小波变换

问题描述

WPD =小波包分解

嗨，亲爱的堆栈溢出。我对我的时间序列数据有疑问。

我的数据是机床或机床中轴承的振动。

我们知道WPD可以用作滤波器，如果应用level，则分为4个频段。2WPD

ex) - sampling rate = 4000Hz
1. 0 ~ 500Hz
2. 500 ~ 1000Hz
3. 1000 ~ 1500Hz
4. 1500 ~ 2000Hz
by nyquist theorem

许多研究使用小波变换结果

但是我认为，如果我们将小波变换应用于信号，那么结果就是比例域（时域->比例域，因为小波变换）

那不是我们想要的确切结果。

我们应该在时域而非比例域中分析信号

因此，在WPD之后，应将小波逆变换应用于划分的小波变换结果

是吗？

摘要：我有两个问题：

1. 通过逆变换在时域中分析WPD结果的尝试是否不正确？

2. 如果分析不正确，那是什么问题？

解决方法

但是我认为如果将小波变换应用于信号，结果 是小波域（时域->小波域，因为小波 转换）

• 那不是事实。我们仍然可以访问时域数据和频域数据。

• 基本上，当我们通过小波传递时间序列数据时，我们将获得时间和频率数据的分辨率，这就是小波和其他类似的时频方法（如Gabor）的全部要点。因此，您不必使用逆小波。