むかしむかし、D1の時にやった学内のセミナーのスライドです。ハードディスクを整理してたら出てきたので、何かの役に立つかもしれないと思いシェアしてみました。 → ダウンロードはこちら https://www.docswell.com/s/rtachi-lab/KLP3G5-2022-08-28-155727
A Practical Guide to Wavelet Analysis With significance and confidence testing Christopher Torrence National Snow and Ice Data Center CIRES, CU Boulder chris.torrence[AT]colorado[DOT]edu Gilbert P. Compo CIRES, University of Colorado & Physical Sciences Division, NOAA ESRL Boulder, Colorado compo[AT]colorado[DOT]edu Wavelet Analysis & Monte Carlo References & Web Sites Interactive Wavelet Plot (no
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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