Diskrete Wavelet-Transformation
Die diskrete Wavelet-Transformation (DWT) ist eine schnelle, rechnerisch effiziente Methode zur Zerlegung von Signalen in verschiedene Frequenz- und Zeitkomponenten unter Verwendung orthogonaler oder biorthogonaler Wavelet-Funktionen. Die DWT, die von Ingrid Daubechies (1992) rigoros entwickelt und auf Mallats Theorie der multiskalen Zerlegung (1989) aufbaut, verwendet Filterbänke, um ein Signal rekursiv in Approximations- (niederfrequente) und Detail- (hochfrequente) Komponenten zu zerlegen. Sie ist zur Grundlage für Signalverarbeitungsanwendungen geworden, die von Kompression bis zur Merkmalsextraktion reichen.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/de/time-series/discrete-wavelet-transform
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