【python】連続ウェーブレット変換の実装【自作関数】 | MyTechnologyBlog
はじめに 連続ウェーブレット変換（continuous wavelet transform : CWT）とは、時間周波数解析の一つであり、信号の時間ごとの周波数特性を見ることが出来ます。 今回はpythonでscipyやPyWaveletsといったライブラリではなく自作の連続ウェーブレット変換の関数を紹介します。また、実際にCWTを信号に対して行い、信号の特徴を抽出してみます。 連続ウェーブレット変換の概要、scipyやPyWaveletsライブラリを使用する方法については別途記事を書く予定です。 【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス・オンライン講座 信号生成 次のようなsignal01とsignal02を作成し、連続ウェーブレット変換を行うための信号として用意しました。 signal01 この信号は周波数2[Hz]、7[Hz]、13[Hz]の3つのsin波を合成した
FFTを使った連続ウェーブレット変換の高速化 | LESS IS MORE
そもそもウェーブレット変換って何 Jump to wikipedia いわゆる時間周波数解析の手法の一つで、音声、音楽、画像の解析に使われる。直感的には、STFTでいう窓関数の幅を周波数に応じて拡大・伸縮させて、時間変化する信号の特徴を上手く捉えようとする手法のこと 高速化の仕組み さて、本題。ウェーブレット変換は、(スケールパラメータを固定すれば)入力信号とマザーウェーブレットのたたみ込みで表されるので、たたみ込み定理よりフーリエ変換を使った計算方法が存在する。 つまり、 入力信号とマザーウェーブレットをそれぞれフーリエ変換する 掛け算する 逆フーリエ変換する というプロセスでウェーブレット変換を求めることができて、かつフーリエ変換にはFFTという高速なアルゴリズムが存在するので、計算を高速化できるという仕組み。まぁ原理としてはシンプルなんだけど以外と面倒くさい（気のせい？）。 色々調べ
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