Process / pipelineOrthogonal multiresolution decomposition
離散ウェーブレット変換
離散ウェーブレット変換（DWT）は、直交または双直交ウェーブレット関数を用いて、信号を異なる周波数および時間成分に分解するための、高速で計算効率の良い方法です。Ingrid Daubechies（1992）によって厳密に開発され、Mallatのマルチ解像度分解理論（1989）に基づいて構築されたDWTは、フィルタバンクを使用して信号を近似（低周波）成分と詳細（高周波）成分に再帰的に分割します。これは、圧縮から特徴抽出に至るまで、信号処理アプリケーションの基盤となっています。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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 →