Practical Guide to Wavelet Analysis in Python

이전에타처에wavelet 분석을 쓴 적이 있다.질문을 받은 계기코드를 github로 올리기로 여기에 내용을 재록합니다.
Torrence and Compo [1998]의wavelet 분석 방법과그 공구는 우리 분야에서 자주 사용된다.저도 사용하고 있습니다Miyama and Miyazawa [2014].AOGS가 2014년 관련 발표를 했을 때 Torrence and Compoo[1998]는 비례자가 큰 쪽을 과대평가하는 편차가 있으니 관련 논문Liu et al. 2007과 관련된web page을 알려주세요.
다음 그림은 Liuetal.2007의Fig.2에 대응하는 1, 8321282365일의sine곡선의 단순 중첩(a) 신호를 웨이블릿 해석한 그림이다.Torrence and Compoo[198] 방법(b, c)에서는 비교적 큰 비율(긴 주기)의 신호가 크면 해석됩니다.한편, Liuetal.[2007]는 스펙트럼을 비례적으로 분할하자는 제안을 했고 (d, e)라면 주기별로 같은 강도의 합리적인 결과를 얻었다.

위의 그림을 만든 wavelet 해석 도구를python으로 번역해 Jupter Notebook으로 만든 것은 이것이다.
또한, NINO SST3의 wavelet을 분석한 (Liuetal.2007에 대응하는 Fig4) 물품에 대해 Jupter Notebook을 실시한 것은 이것이다.