ScholarGate
Avustaja
Process / pipelineTranslation-invariant wavelet decomposition

Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform

Tavanomainen DWT alinäytteistää suodatuksen jälkeen, joten syötteen siirtäminen yhdellä näytteellä muuttaa täysin, mitkä kertoimet ovat nollasta poikkeavia – se ei ole siirtymäinvariantti. MODWT säilyttää kaikki näytteet jokaisella skaalalla ylinäytteistämällä suodattimet datan alinäytteistämisen sijaan. Tämä tuottaa N kerrointa jokaisella skaalalla (sama kuin syötteen pituus), paljastaen kaikki värähtelyt riippumatta niiden ajallisesta vaiheesta. Se on kuin käyttäisi hienompaa ajallista resoluutiota, joka tallentaa kaikki mahdolliset signaalin ja aallokkeiden kohdistukset.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. Percival, D. B., & Walden, A. T. (1995). Wavelet Methods for Time Series Analysis. Cambridge University Press. link
  2. Percival, D. B. (2000). Wavelet methods for time series analysis. Cambridge University Press. link
  3. 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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateMODWT (Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/time-series/modwt · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026