Process / pipelineTranslation-invariant wavelet decomposition
MODWT
最大重複離散ウェーブレット変換（MODWT）は、標準DWTの主要な制限であるシフト不変性の欠如を解決する、並進不変なウェーブレット分解手法です。PercivalとWalden（1995）によって導入されたMODWTは、ダウンサンプリングなしで各スケールで同じウェーブレットフィルタを適用し、非デシメート分解を生成します。各詳細係数および近似係数配列は入力信号の全長を維持し、堅牢なマルチスケール解析と並進不変な特徴抽出の両方を可能にします。
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出典
- Percival, D. B., & Walden, A. T. (1995). Wavelet Methods for Time Series Analysis. Cambridge University Press. link ↗
- Percival, D. B. (2000). Wavelet methods for time series analysis. Cambridge University Press. link ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/time-series/modwt
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