ScholarGate
עוזר
Process / pipelineTranslation-invariant wavelet decomposition

Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform

ה-DWT הסטנדרטי מבצע דגימה-חוזרת לאחר הסינון, כך שהזזת הקלט במדגם אחד משנה לחלוטין אילו מקדמים אינם אפס – הוא אינו אינווריאנטי להזזה. ה-MODWT שומר על כל המדגמים בכל קנה מידה על ידי דגימה-חוזרת-למעלה (upsampling) של המסננים במקום דגימה-חוזרת-למטה של הנתונים. הדבר מייצר N מקדמים בכל קנה מידה (זהה לאורך הקלט), וחושף את כל התנודות ללא תלות בפאזה הזמנית שלהן. זה דומה לשימוש ברזולוציה זמנית עדינה יותר הלוכדת כל יישור אפשרי של האות עם הגלים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובהורדת מצגת

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/he/time-series/modwt

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGateMODWT (Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/time-series/modwt · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026