Process / pipelineTranslation-invariant wavelet decomposition
MODWT
최대 중첩 이산 웨이블릿 변환(MODWT)은 표준 DWT의 주요 한계점인 이동 불변성 부족을 해결하는 이동 불변 웨이블릿 분해 방법입니다. Percival과 Walden(1995)이 도입한 MODWT는 다운샘플링 없이 각 스케일에서 동일한 웨이블릿 필터를 적용하여 비간섭 분해를 생성합니다. 각 상세 및 근사 계수 배열은 입력 신호의 전체 길이를 유지하여 강력한 다중 스케일 분석과 이동 불변 특징 추출을 모두 가능하게 합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/time-series/modwt
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