Diskreetne wavelet-teisendus
Diskreetne wavelet-teisendus (DWT) on kiire, arvutuslikult tõhus meetod signaalide dekomponeerimiseks erinevateks sagedus- ja ajakomponentideks, kasutades ortogonaalseid või biorogonaalseid wavelet-funktsioone. Ingrid Daubechies’ (1992) poolt rangelt arendatud ja Mallat’ multiresolutsiooni dekompositsiooniteooriale (1989) tuginev DWT kasutab filtripanku signaali rekursiivseks jagamiseks lähendus- (madalsageduslik) ja detailkomponentideks (kõrgsageduslik). Sellest on saanud alus signaalitöötlusrakendustele alates tihendamisest kuni tunnuste eraldamiseni.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/et/time-series/discrete-wavelet-transform
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.
Compare side by side →Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →