基于物联网的建筑健康监测方法研究
同频率正弦信号之间的相似程度（以一个复系数的形式），但当目标信号内存在间歇性的频率分量时，它却无法分辨出该分量的开始和结束位置，使得频率分量的时间信息无法反映在傅里叶变换域中，可能会导致对目标事件的检测准确性下降。
多重信号分类技术是一种具有许多优点的现代谱估计方法，其谱分辨率远高于以傅里叶分析为代表的传统谱估计方法，且抗噪声干扰性能也较好，但该方法假设目标信号是一个平稳正弦过程，这对于高度动态的加速度传感器信号并非总能适用。此外，多重信号分类方法复杂度较高，会影响到系统的实时性能。
小波变换是指用时域和频域均为快速衰减的，被称作“母小波”的振荡波形来表示原信号的变换操作。它适用于分析高度动态的加速度传感器信号，能够有效提取其中的慢变、低频成分和快速变化的、短时的高频分量。同时实现这种方法的复杂度较低。
因此，需要结合实际场景中上述三种方法在特征提取能力，特征监测，物理含义以及计算
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