DWT ou WP pour la filtration du signal

Question

Je suis confronté à un problème délicat lié à la transformation en ondelettes (difficile au moins pour moi :). J'ai un signal, disons une sinusoïde (fréquence f1) avec une autre sinusoïde (fréquence f2) superposée. Si l'autre signal a une fréquence plus élevée que l'original, aucun problème avec sa filtration n'apparaît. Cependant, ce n'est pas mon cas car je dois traiter deux signaux avec des fréquences similaires, par exemple, f2 = 1.2 f1. Y a-t-il un moyen de reconstruire la sinusoïde d'origine en utilisant la transformation en ondelettes, de préférence des paquets DWT ou ondelettes? Je ferais probablement mieux de tirer parti de CWT, car il montre des propriétés complètes à l'échelle du temps, mais ce n'est pas l'option.

Merci beaucoup à l'avance.

Answer 1

Vous êtes confronté à un problème d'incertitude de fréquence en fonction du temps. Vous aurez besoin de vecteurs de base plus longs pour séparer le contenu spectral plus proche en fréquence. Pour un delta F de 0,2, vous pouvez essayer d'utiliser des vecteurs de base qui sont dans la gamme de 10 fois plus long que la période (s) des sinusoïdes d'intérêt.