时间序列小波分析的步骤如下：首先，需要选择合适的信号和分析目标。其次，确定小波基函数，并进行参数设置。然后，将时间序列数据应用到小波变换中。接下来，分析小波系数的变化，提取关键特征。最后，对提取的特征进行解释和应用。

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简介：
时间序列小波分析涉及一系列精心设计的步骤，旨在从非线性、非平稳的时间序列数据中提取有价值的信息。首先，需要选择合适的基函数，即小波函数，这些函数能够有效地捕捉信号在不同尺度上的特征。随后，将时间序列数据与所选小波函数进行卷积运算，从而得到尺度域的表示。接下来，对尺度域的表示进行能量计算，确定每个尺度对应的能量峰值位置，这些峰值位置反映了信号在特定尺度上的重要特征。进一步地，通过对能量峰值位置进行分析和处理，可以识别时间序列中的周期性、突变性和其他显著模式。最后，根据分析结果，可以对时间序列数据进行降噪、趋势提取或其他处理操作，以满足特定的应用需求。

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