Diskreetti aallokkomuunnos (DWT)
Diskreetti aallokkomuunnos (DWT) on nopea, laskennallisesti tehokas menetelmä signaalien hajottamiseksi eri taajuus- ja aikakomponentteihin käyttämällä ortogonaalisia tai biorthogonaalisia aallokefunktioita. Ingrid Daubechies (1992) kehittämä ja Mallatin moniresoluutiohajotelmateoriaan (1989) perustuva DWT käyttää suodatinpankkeja signaalin rekursiiviseen jakamiseen approksimaatio- (matalataajuus-) ja yksityiskohtaisiksi (korkeataajuus-) komponenteiksi. Siitä on tullut signaalinkäsittelysovellusten perusta aina pakkaamisesta piirteiden erotteluun.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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 →Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →