Дискретно уейвлет преобразуване
Дискретното уейвлет преобразуване (DWT) е бърз, изчислително ефективен метод за разлагане на сигнали на различни честотни и времеви компоненти, използвайки ортогонални или биортогонални уейвлет функции. Разработено строго от Ингрид Даубешис (1992) и базирано на теорията за многорезолюционно разлагане на Малат (1989), DWT използва филтърни банки за рекурсивно разделяне на сигнал на компоненти на апроксимация (нискочестотни) и детайли (високочестотни). То се превърна в основа за приложения в обработката на сигнали, вариращи от компресия до извличане на признаци.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Daubechies, I. (1992). Ten Lectures on Wavelets. SIAM. DOI: 10.1137/1.9781611970104 ↗
- Mallat, S. G. (1989). A theory of multiresolution signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11(7), 674–693. DOI: 10.1109/34.192463 ↗
- Walnut, D. F. (2002). An Introduction to Wavelet Analysis. Birkhäuser. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/time-series/discrete-wavelet-transform
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- MODWTВремеви редове↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →