傅里叶变换和小波变换分析 🌟
发布时间:2025-03-14 12:59:15来源:
傅里叶变换(FFT)是信号处理领域的基石,它通过将时域信号转换为频域信号,帮助我们理解信号的频率组成。简单来说,傅里叶变换就像一把钥匙,能解锁隐藏在复杂信号中的频率秘密。但它的局限性也很明显:无法同时提供时间与频率的局部信息。🔍
小波变换(Wavelet Transform)则弥补了这一不足。它像一位灵活的舞者,在不同尺度上游走于时间和频率之间,既能捕捉瞬间变化,又能保持整体趋势的洞察力。无论是音频信号还是图像处理,小波变换都能大显身手。📈
两者各有千秋:傅里叶适合平稳信号分析,而小波更适合非平稳信号。选择哪种工具,取决于具体应用场景。💡
傅里叶变换 小波变换 信号处理 📉✨
免责声明:本答案或内容为用户上传,不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。