Python
实现基于离散韦格纳分布
Discrete Wigner-Ville Distribution
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
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离散韦格纳-维尔分布（Discrete Wigner-Ville Distribution，简称DWVD）作为时频分析领域的重要工具，广泛应用于信号处理、语音识别、雷达探测、生物医学工程等多个领域。传统的时域或频域分析方法无法全面揭示信号的时变频率特性，而时频分析技术则能够同时反映信号在时间和频率上的局部特征。韦格纳-维尔分布作为一种高分辨率的时频表示方法，具备优秀的时间和频率集中能力，能够揭示复杂信号的细节结构。
DWVD针对离散时间信号设计，适合数字信号处理系统的实际应用。通过将一维离散信号映射为二维时频图像，不仅丰富了信号的表达形式，也为后续的图像处理、模式识别及机器学习任务提供了有力的基础。尤其在非平稳信号分析中，DWVD因其较高的分辨率和无失真特性，成为研究热点。
当前，随着人工智能和大数据技术的快速发展，基于时频图像 ...