Чи корисний вейвлет-аналіз для 1D-сигналів?

Вейвлети здаються дуже корисними для обробки зображень. Якщо припустити, що я лише коли-небудь буду вивчати сигнали часу, тобто 1D-сигнали, чи варто все-таки пройти курс вейвлет-аналізу? Чи застосовні вони до 1D сигналів?

discrete-signals

— Андреас
джерело

Дуже так! Я використовував їх для знезараження програм. (Ось один з прикладів dsp.stackexchange.com/questions/1302/peak-detection-approach/… ) Хоча у мене не існує пакета інструментів для обробки вейвлетів у MATLAB, тому я мушу записати їх самостійно. : - /

— Spacey

Вони абсолютно застосовні. Вони використовуються для стиснення, позначання сигналу, вилучення функцій, обробки сигналів з фільтруючої банки та багатьох інших речей. Насправді курс вейвлет-аналізу (повинен) підкреслить одновимірний аналіз, який 2D є розширенням.

— Фонон
джерело

Чи можете ви навести якісь приклади, як вейвлет-аналіз може допомогти прийняти рішення? Припустимо, у вас є 1D ЕКГ-сигнал. Як ви можете отримати користь від вейвлет-аналізу?

— Лео Леопольд Герц 준영