Spektrogram: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
 
(Nie pokazano 1 pośredniej wersji utworzonej przez tego samego użytkownika)
Linia 1: Linia 1:
 +
 +
[[Plik:Svarog wav.png|800px|bezramki]]
 +
  
 
==[[Analiza_sygnałów_-_lecture|AS/]] Spektrogram — oknowana transformata Fouriera==
 
==[[Analiza_sygnałów_-_lecture|AS/]] Spektrogram — oknowana transformata Fouriera==
Linia 12: Linia 15:
  
 
[[Plik:timefreq_rys_3.jpg|thumb|center|400px|<figure id="fig:6"></figure>Równomierny podział przestrzeni czas-częstość dla oknowanej transformaty Fouriera]]
 
[[Plik:timefreq_rys_3.jpg|thumb|center|400px|<figure id="fig:6"></figure>Równomierny podział przestrzeni czas-częstość dla oknowanej transformaty Fouriera]]
 +
 +
 +
==[[Analiza_sygnałów_-_lecture|AS/]] Falki ''(wavelets)''==
 +
Falka to funkcja <math>\psi \in L^2(\mathbb{R})</math> o zerowej średniej:
 +
<center><math>
 +
\int_{-\infty}^{\infty}\psi(t) dt = 0
 +
</math></center>
 +
 +
Aby spełnić ten warunek, niezerowa funkcja musi oscylować, choć
 +
niekoniecznie (wręcz raczej nie) w sposób okresowy, jak "duże" fale
 +
<math>e^{ikt}</math>&mdash;stąd nazwa.
 +
 +
Reprezentacja konstruowana jest ze "współczynników falkowych" &mdash;
 +
iloczynów skalarnych sygnału ze znormalizowanymi
 +
(<math>\|\psi\|=1</math>) funkcjami generowanymi jako przesunięcia i
 +
rozciągnięcia falki <math>\psi</math>:
 +
<center><math> c_{s,u} = \langle s \psi_{s,u}\rangle = \int_{-\infty}^{\infty} s(t)
 +
\psi (\frac{t-u}{s}) dt </math></center>
 +
 +
Transformacja odwrotna istnieje, jeśli zbiór falek
 +
<math>\left\{\psi_i\right\}_{i\in I}</math> tworzy ramę
 +
(ang. ''frame'' ):
 +
<center><math>
 +
\forall_f \exists_{A>0, B<\infty} A\|s\|^2 \le \sum_{i\in I} |\langle\psi_i, s\rangle|^2 \le B\|s\|^2
 +
</math></center>
 +
 +
Dopiero w latach 80. XX wieku udowodniono, że ze specjalnie dobranych
 +
falek można skonstruować ortogonalną bazę, jeśli kolejne skale
 +
<math>s</math> będą tworzyły sekwencję diadyczną, czyli
 +
<math>s_n=2^ns_0</math>. Doprowadziło to do eksplozji zastosowań
 +
czasowo-częstościowych metod analizy sygnałów &mdash; nie tylko ze względu
 +
na cenione przez fizyków własności baz ortogonalnych, jak zachowanie
 +
energii reprezentacji czy prosta formuła rekonstrukcji, ale głównie
 +
dzięki powstaniu szybkich algorytmów obliczeniowych.
 +
 +
[[Plik:timefreq_rys_4.jpg|thumb|center|400px|Podział przestrzeni czas-częstość dla wielorozdzielczej analizy falkowej.]]

Aktualna wersja na dzień 09:19, 20 paź 2025

Svarog wav.png


AS/ Spektrogram — oknowana transformata Fouriera

Przepis na krótkoczasową transformatę Fouriera (Short-Time Fourier Transform, STFT ) polega na wycinaniu kolejnych odcinków sygnału z pomocą okna [math]g(t)[/math] ([math]\|g\|=1[/math]) i obliczaniu ich transformaty Fouriera. Inaczej można to opisać jako iloczyny skalarne sygnału z oknem [math]g[/math] modulowanym częstością [math]\xi[/math]:

[math] c_{\xi, t_0} = \int s(t) g(t-t_0) e^{i\xi t} dt [/math]

Moduł współczynnika [math]c_{\xi, t_0}[/math] mówi o zawartości energii sygnału [math]s(t)[/math] w okolicy częstości [math]\xi[/math] i czasu [math]t_0[/math]

Równomierny podział przestrzeni czas-częstość dla oknowanej transformaty Fouriera


AS/ Falki (wavelets)

Falka to funkcja [math]\psi \in L^2(\mathbb{R})[/math] o zerowej średniej:

[math] \int_{-\infty}^{\infty}\psi(t) dt = 0 [/math]

Aby spełnić ten warunek, niezerowa funkcja musi oscylować, choć niekoniecznie (wręcz raczej nie) w sposób okresowy, jak "duże" fale [math]e^{ikt}[/math]—stąd nazwa.

Reprezentacja konstruowana jest ze "współczynników falkowych" — iloczynów skalarnych sygnału ze znormalizowanymi ([math]\|\psi\|=1[/math]) funkcjami generowanymi jako przesunięcia i rozciągnięcia falki [math]\psi[/math]:

[math] c_{s,u} = \langle s \psi_{s,u}\rangle = \int_{-\infty}^{\infty} s(t) \psi (\frac{t-u}{s}) dt [/math]

Transformacja odwrotna istnieje, jeśli zbiór falek [math]\left\{\psi_i\right\}_{i\in I}[/math] tworzy ramę (ang. frame ):

[math] \forall_f \exists_{A\gt 0, B\lt \infty} A\|s\|^2 \le \sum_{i\in I} |\langle\psi_i, s\rangle|^2 \le B\|s\|^2 [/math]

Dopiero w latach 80. XX wieku udowodniono, że ze specjalnie dobranych falek można skonstruować ortogonalną bazę, jeśli kolejne skale [math]s[/math] będą tworzyły sekwencję diadyczną, czyli [math]s_n=2^ns_0[/math]. Doprowadziło to do eksplozji zastosowań czasowo-częstościowych metod analizy sygnałów — nie tylko ze względu na cenione przez fizyków własności baz ortogonalnych, jak zachowanie energii reprezentacji czy prosta formuła rekonstrukcji, ale głównie dzięki powstaniu szybkich algorytmów obliczeniowych.

Podział przestrzeni czas-częstość dla wielorozdzielczej analizy falkowej.