modwt python
时间: 2023-10-05 15:10:35 浏览: 60
MODWT是一种多分辨率小波变换(MODWT)的python实现。MODWT可以将时间序列数据分解成多个尺度上的子信号,以便更好地理解和预测时间序列的特征。与EMD(经验模态分解)和TQWT(三频带小波变换)相比,MODWT具有以下几点不同之处:
1. 分解方式:MODWT使用小波函数对时间序列进行分解,而EMD使用局部线性回归将信号分解为固有模态函数(IMF),TQWT则将信号分解为三个频带。这意味着MODWT可以提供更详细和准确的频率信息。
2. 多尺度分析:MODWT能够在不同的尺度上对时间序列进行分解,从而可以捕捉到不同频率的信号成分。EMD和TQWT则更侧重于对整体信号的分解和近似。
3. 稳定性:MODWT具有较好的稳定性,能够更好地处理噪声和异常值。与EMD相比,MODWT不会将异常值引入趋势项中,并引入了huber损失函数来减少异常值的影响。
总而言之,MODWT是一种适用于时间序列分析的小波变换方法,可以对时间序列进行多尺度分解,提供更详细和准确的频率信息,并具有较好的稳定性。你可以在GitHub上找到MODWT的python实现,参考链接为。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [时间序列的研究](https://blog.csdn.net/chumingqian/article/details/128370180)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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