Redian新闻
>
Re: 问关于Wavelet在一元信号预测,change-Point Detection
avatar
Re: 问关于Wavelet在一元信号预测,change-Point Detection# EE - 电子工程
x*x
1

我几年前作过类似的东西,不知道现在还是不是这样作的了:(((
Anyway,我想你说的“剧烈变化的点”是指信号的奇异点吧?如果是的话,
因为信号的奇异性在数学上可以由Lipschitz指数来表征(函数可导性了),
所以问题转化为Lipschitz指数的快速计算,Y.Meyer证明过一些定理从而
导出了在Lipschitz指数意义下表示函数的局部奇异性与其小波变换之间
的关系,Mallat进一步将之简化为小波变换后某尺度上的模极大值点与信
号奇异点的关系,即问题转化为取相应的正负模极大值对的过零点(zero-crossingpoint)。
我觉得作为工程应用,只需要看看S. Mallat的相关文章即可了。
1)Mallat S (1991)
Zero-crossings of a Wavelet Transform.
IEEE Trans. on Information Theory, 1991, 37(7):1019-1033
2)Mallat, S. and S. Zhang (1992)
Characterization of signals from multiscale ed
avatar
b*x
2
Lipschitz指数表明函数可导性,这是因为小波变换本身近似于对
函数的低通和高通滤波,高通就是求导啦。求导能找极值点,这你
总知道吧。可是求导次数越多,过零点和极值点就越多,从里面找
出你要的点的复杂度就增加了。一定阶数的小波可以检测出
Lipschitz以内的突变,比如阶越,Lipschitz<1,你要相当一阶
导数的小波就行了,要是slope,估计Lipchitz通常是<=2,你要用
二阶导的小波,以此类推。这样根据自己要检测出的突变点是几阶
可导的选择合适的小波,能够恰好检测出而又尽可能的减少复杂
度。至于用什么小波,你就用人家给出的最常见的吧,
要是你大牛的话,可以根据自己特定的信号设计需要的小波。
之所以用小波,是因为它可以在较小的时域内检测出突变点,就
是对信号中的高频分量就较好的时域定位,至于你说的点是不是
能用小波检测,那你就看你自己的信号了。
其实不难懂,至少你如果就看工程应用的话,因为已经都很成熟了。
相关阅读
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。