1 Analisis Kekerapan Bahagian ini menerangkan kaedah analisis frekuensi yang paling biasa, transformasi Fourier, dalam bentuk yang berbeza. Untuk isyarat pegun, ia merupakan kaedah yang optimum untuk menganalisis kandungan frekuensi. Transformasi Fourier dinamakan sempena penciptanya Joseph Fourier dan bertarikh pada awal 1800-an.
Siapakah yang mencipta transformasi wavelet?
Mampatan wavelet, satu bentuk pengekodan transformasi yang menggunakan transformasi wavelet dalam pemampatan data, bermula selepas pembangunan transformasi kosinus diskret (DCT), algoritma pemampatan data berasaskan blok yang pertama kali dicadangkan oleh Nasir Ahmed pada awal 1970-an.
Mengapa menggunakan Stockwell transformasi S?
Kelebihan S-Transform ialah ia dapat memerhatikan bagaimana frekuensi isyarat berubah mengikut masa dan mempunyai kebolehtafsiran yang jelas bagi hasil Selain itu, ia menyediakan resolusi berbilang analisis sambil mengekalkan fasa mutlak setiap frekuensi [2].
Apakah tujuan transformasi wavelet berterusan?
Transformasi Gelombang Berterusan (CWT) digunakan untuk menguraikan isyarat menjadi wavelet. Wavelet ialah ayunan kecil yang sangat setempat dalam masa.
Apakah aplikasi wavelet?
Aplikasi wavelet yang disebutkan termasuk analisis berangka, analisis isyarat, aplikasi kawalan dan analisis serta pelarasan isyarat audio Transformasi Fourier hanya mampu mendapatkan semula kandungan frekuensi global bagi isyarat, maklumat masa hilang.