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小波变换在信号特征提取中的应用

在信号处理中，特征提取是一个关键步骤，它能够从原始信号中提取出有用的信息，用于后续的分析、识别或分类任务。小波变换作为一种多分辨率分析工具，特别适用于处理非平稳信号和局部化信号特征。本节将详细介绍小波变换在信号特征提取中的应用，包括其原理、步骤和具体实现方法。我们将通过Python代码示例来展示如何使用小波变换进行信号特征提取。

1.小波变换的基本原理

小波变换是一种时间-频率分析方法，它通过伸缩和平移基本小波函数来表示信号。与傅里叶变换不同，小波变换能够同时提供信号的时间和频率信息，因此在处理非平稳信号时具有显著优势。