小波逆变换和小波变换有什么区别？

Question

WPD =小波包分解

嗨，亲爱的堆叠溢出。我对我的时间序列数据有疑问。

我的数据是机床或机床上轴承的振动。

我们知道WPD作为一个滤波器工作，如果我们应用二级WPD，它被划分为4个频带

ex) - sampling rate = 4000Hz
1. 0 ~ 500Hz
2. 500 ~ 1000Hz
3. 1000 ~ 1500Hz
4. 1500 ~ 2000Hz
by nyquist theorem

许多研究都使用了小波变换的结果。

但我认为，如果将小波变换应用于信号，则结果是尺度域(时域->尺度域，因为小波变换)。

这不是我们想要的确切结果。

我们应该在时域而不是尺度域对信号进行分析。

因此，在小波分解后，应将小波逆变换应用于小波分解结果。

是那么回事吗？

摘要:我有两个问题：

transformation?逆

1. 是分析WPD在时域上不正确的结果的尝试。

1. 如果分析不正确，它有什么问题？

Answer 1

，但我认为如果将小波变换应用于信号，则结果是尺度域(时域->尺度域，因为小波变换)。

• ，这不是真的。我们仍然可以访问时域数据和频域数据。

基本上，当我们通过小波传递时间序列数据时，我们会得到时间和频率数据的分辨率，这就是小波和其他类似的时频方法(如Gabor )背后的整个点。因此，您不必使用逆小波。