平稳小波变换 信号分解公式

平稳小波变换的信号分解公式如下：

$$
f(t) = \sum_{j=0}^{J-1} \sum_{k=0}^{2^j-1} c_{j,k} \cdot \psi_{j,k}(t)
$$

其中，$f(t)$是原始信号，$J$是分解的层数，$c_{j,k}$是系数，$\psi_{j,k}(t)$是小波基函数。

相关问题

平稳小波变换python

平稳小波变换（Stationary Wavelet Transform, SWT）是一种小波变换的变体，它具有更好的时间局部性质。相比于离散小波变换（DWT），平稳小波变换不会引入额外的尺度信息，因此可以更好地处理非平稳信号。

在Python中，你可以使用pywt包来进行平稳小波变换。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import pywt

# 构造一个示例信号
data = np.random.randn(1000)

# 选择小波函数和层数
wavelet = 'db4'
level = 5

# 进行平稳小波变换
coeffs = pywt.swt(data, wavelet, level)

# 获取平稳小波系数
approximation = coeffs<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [时间序列信号处理（五）——小波变换python实现](https://blog.csdn.net/abc1234abcdefg/article/details/123517320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

平稳小波变换swt matlab

平稳小波变换（Stationary Wavelet Transform, SWT）是一种小波变换的方法，它在Matlab中有相应的函数可以使用。在Matlab中，可以使用`swt`函数来进行平稳小波变换。

该函数的语法如下：

[cA, cD] = swt(x, N, wavelet)

参数说明：
- `x`：输入信号（一维向量）
- `N`：分解的层数
- `wavelet`：选择的小波函数（字符串）
函数的输出是平稳小波变换的结果，包括近似系数 `cA` 和细节系数 `cD`。其中，`cA` 是一个矩阵，每一行代表一个尺度的近似系数；`cD` 是一个矩阵，每一行代表一个尺度的细节系数。

可以参考Matlab帮助文档或者在线资源了解更多关于`swt`函数的详细使用方法和示例代码。