Matlab
实现基于小波同步压缩变换
wavelet synchrosqueezed transform
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
项目背景介绍
小波变换（
Wavelet Transform
）是一种经典的时频分析工具，已广泛应用于信号处理、图像处理、地震勘探等领域。传统的小波变换通过离散的尺度和位移对信号进行分解，以此获得信号在不同频段上的信息。然而，在一些复杂的信号处理中，尤其是时变信号中，传统的小波变换可能无法有效地提取出信号的细节特征，或者在时频域的分辨率上存在局限。为了解决这一问题，研究者提出了同步压缩变换（
Synchrosqueezed Transform
，简称SST）方法。
同步压缩变换是一种结合小波变换的时频分析方法，它通过对小波变换结果的
“压缩”处理，能够有效地提高时频域的分辨率，使得对信号的局部特征可以得到更准确的表示。该方法能够保留更多的信号细节信息，尤其在处理非平稳信号时表现出较好的效果。
在此基础上，基于小波同步压缩变换（
Wavelet Synchrosqueezed Transform
，简称W-SST
）已成为一种在多个信号分析领域 ...