Python
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
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GUI设计和代码详解）
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在信号处理领域，如何有效地分析和提取信号中的时频信息是长期以来的重要课题。传统的傅里叶变换在频率分辨率方面具有优势，但难以处理非平稳信号的时变特性。为克服这一不足，时频分析方法应运而生，其中小波变换因其多分辨率特性成为重要工具。然而，传统小波变换存在时频能量分布模糊的问题，导致难以实现精确的时频定位。
小波同步压缩变换（Wavelet Synchrosqueezed Transform，简称WSST）是一种改进的小波变换技术，通过同步压缩技术对小波系数进行重分配，实现时频表示的“压缩”与“锐化”，显著提升时频图像的清晰度和分辨率。WSST的出现解决了传统小波变换时频模糊的难题，能够更准确地反映信号的瞬时频率变化。
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