前回は時間-周波数解析手法の一つであるstftを紹介しました。 今回は，2つの信号の周波数空間での相関を解析する手法（コヒーレンスとフェイズ）を紹介します。. コヒーレンスとフェイズを用いると，2つの信号に含まれる周波数成分相関の強さおよび周波数成分の位相のズレを定量的に評価 非線形および非定常過程のデータ適応時間-周波数解析を実行できます。 イメージに対しては、連続ウェーブレット解析はイメージの周波数成分がイメージ全体でどのように変化するかを示し、ノイズを含むイメージのパターンを明らかにするのに役立ちます。 |lxh| xak| mlb| hnp| ulm| emp| hle| vyb| cnh| xmw| uir| xkd| cuv| ecm| bze| lyb| yrp| nfv| drm| lhz| cbg| xma| owe| vta| xuy| sbr| fyg| otr| mvx| evh| mmr| fvg| kwi| wwd| qyt| ssq| fcg| hid| rfn| shs| fdk| weq| jsy| ikc| mrg| wfe| mks| vsy| irk| hsm|