ScholarGate
Asisten
Process / pipelineOrthogonal multiresolution decomposition

Transformasi Gelombang Diskrit

Transformasi Gelombang Diskrit (DWT) adalah metode yang cepat dan efisien secara komputasi untuk menguraikan sinyal menjadi komponen frekuensi dan waktu yang berbeda menggunakan fungsi gelombang ortogonal atau biorthogonal. Dikembangkan secara ketat oleh Ingrid Daubechies (1992) dan dibangun di atas teori dekomposisi multiskala Mallat (1989), DWT menggunakan bank filter untuk secara rekursif membagi sinyal menjadi komponen aproksimasi (frekuensi rendah) dan detail (frekuensi tinggi). DWT telah menjadi dasar untuk aplikasi pemrosesan sinyal mulai dari kompresi hingga ekstraksi fitur.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraUnduh salindia

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

Sumber

  1. Daubechies, I. (1992). Ten Lectures on Wavelets. SIAM. DOI: 10.1137/1.9781611970104
  2. 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
  3. Walnut, D. F. (2002). An Introduction to Wavelet Analysis. Birkhäuser. link

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/id/time-series/discrete-wavelet-transform

Metode yang mana?

Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.

Bandingkan berdampingan

Dirujuk oleh

ScholarGateDiscrete Wavelet Transform (Discrete Wavelet Transform). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/time-series/discrete-wavelet-transform · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026