Machine learningDenoising
웨이블릿 신호 디노이징 (소프트 임계값 처리)
관측된 신호를 무작위 스펙클로 덮인 사진이라고 상상해 보세요. 웨이블릿 분해는 이미지를 여러 스케일의 레이어로 나누는데, 마치 확대하고 축소하는 것과 같습니다. 실제 신호 특징은 일관된 스케일에서 큰 계수로 나타나는 반면, 노이즈는 작고 일관성 없는 값들로 흩어집니다. 소프트 임계값 처리는 모든 계수를 0으로 부드럽게 축소합니다. 작은 계수는 완전히 사라지고, 큰 계수는 살아남지만 약간 줄어듭니다. 따라서 재구성은 스펙클을 버리고 실제 구조를 포착합니다.
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출처
- Donoho, D. L. (1995). De-noising by soft-thresholding. IEEE Transactions on Information Theory, 41(3), 613–627. DOI: 10.1109/18.382009 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 2). Wavelet Signal Denoising (Soft Thresholding). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/signal-processing/signal-denoising
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- Empirical Mode Decomposition (EMD)신호처리↔ 비교
- 푸리에 변환과 스펙트럼 분석 (FFT)신호처리↔ 비교
- Variational Mode Decomposition (VMD)신호처리↔ 비교