您好请问,小波方差是否可以理解为对每一层的小波系数求方差?谢谢.

某个阶次下的小波方差的确应该是该阶次下的细节和逼近的这一行的小波系数的方差,你的理解应该是对的,应该好求,你试试吧. 另外根据小波方差的初衷,如果是DWT,那么只做细节小波系数的方差才有意义,逼近系数的方差不好解释其代表的意义(它的方差与信号本身有关,不像细节方差与小波基的关系更密切一些),所以只做细节系数的方差就好了.采纳吧,多赚一次分数,呵呵!谢谢啊

平稳时间序列的均值、方差固定,它的自相关系数还有什么意义

根据你提供的条件,你完全不能判定他们是否独立,因为他们独不独立跟他们的均值方差一点关系都没有.要说同分布,也只能说有可能.你所知道的也就只有他们一阶矩、二阶矩相等而已.其余啥也不知道.另外,研究相关系数也未必有用,只有在高斯过程的时候,相关系数为0才能说明独立

时间序列可以进行小波变换吗?好像离散小波变换具有时移不变性

时间和空间序列当然都可以进行小波变换(连续和离散小波变换都可),普通离散小波变换(DWT)不具有时移不变性,因为其计算时用了抽样,所以具有平移敏感性,只有离散平稳小波变换(SWT)才可避免平移的敏感性.

小波变换,交叉小波是什么?在气象中可以求一个时间序列的周期么?

公式没办法在百度上给出,简要介绍下,将就着看看吧:小波分析通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度的细化.由于能够突出细节,在非平稳信号的时频结构特征分析中应用很多(也包括气象资料时间序列分析).小波分析只能讨论单个时间序列信号,难以分析多要素序列信号间的相互影响和时频相关性.交叉小波变换更进了一步,能够诊断不同信号问的相关性、时延性和位相结构.这两种技术在判定气候系统因子相关性方面体现的比较多,比如利用交叉小波信号相干谱或能量谱分析,检定季风系统各成员间的关系,如果寻找到相关性比较好的指示性信号,就可以在此基础上提出机制解释,从而发展一些长期预报的理论.

请问小波分析中的近似系数和细节系数的横坐标都是时间吗?为什么他.

信号作小波变换以后就到频域里面了,一般的小波的文章中画的图都是在频域中划的,所以横坐标一般是频域

如何理解时间序列的平稳性意义

平稳不只是对很多实际过程的「简化」,还是我们的「追求」,是一条时间序列里面长期稳定不变的某些规律,是基本模型. 当面对不平稳的过程的时候,我们首先会想着.

在小波分析中,主周期是什么意思,非主周期又是什么意思呢?

对于主周期的判断多采用小波方差,即小波方差图上的最大峰值就是主周期,其他的就是非主周期(当然根据讨论的问题不同,还是要分析非主周期的),说的更白一点,主周期就是信号中能量占有最大的那个周期~~~~~~~~~~~~~~~~

时间序列模型有什么实际用处

时间序列模型可以解决很多问题,但总体来说是一门以统计学为基础的预测学.根据已有信息解决未来信息.比如农产品产量的预测,期货价格的预测等都用得到时间序列分析

matlab中,利用Mallat 算法的离散小波系数到底应该是指什么?

晕!百度为啥又在抄袭俺滴回答了.看文献的表述就知道是一外行写滴文章,表述不清,貌似完全不太了解小波哦.对于DWT,j是层数、阶数,哪里是CWT中的尺度,这俩.

哪位好人懂MATLAB,帮忙看看这幅图,为什么5年以下尺度上的周期.

代码没啥明显问题,出现问题的可能1.原始信号中可能本身就没有尺度5以下的信息. 连续小波变换对尺度的定义根本不是时间尺度,它是没有量纲的(还扯什么年),上面.