Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform
Die Standard-DWT führt nach dem Filtern ein Downsampling durch, sodass eine Verschiebung des Eingangs um ein Sample vollständig ändert, welche Koeffizienten ungleich Null sind – sie ist nicht schiebeinvariant. Die MODWT behält alle Samples auf jeder Skala bei, indem die Filter hochskaliert (upsampled) werden, anstatt die Daten herunterzuskalieren. Dies erzeugt N Koeffizienten auf jeder Skala (gleiche Länge wie die Eingabe), wodurch alle Oszillationen unabhängig von ihrer zeitlichen Phase sichtbar werden. Es ist, als würde man eine feinere zeitliche Auflösung verwenden, die jede mögliche Ausrichtung des Signals mit den Wavelets erfasst.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Percival, D. B., & Walden, A. T. (1995). Wavelet Methods for Time Series Analysis. Cambridge University Press. link ↗
- Percival, D. B. (2000). Wavelet methods for time series analysis. Cambridge University Press. link ↗
- Whitcher, B., Guttorp, P., & Percival, D. B. (2000). Wavelet analysis of covariance with application to atmospheric time series. Journal of Geophysical Research, 105(D11), 14941–14962. DOI: 10.1029/2000JD900110 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/de/time-series/modwt
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Diskrete Wavelet-TransformationZeitreihen↔ compare
- Wavelet-KohärenzZeitreihen↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →