ScholarGate
Asistents
Process / pipelineOrthogonal multiresolution decomposition

Diskrētā viļņu transformācija

Diskrētā viļņu transformācija (DWT) ir ātra, aprēķināšanas ziņā efektīva metode signālu sadalīšanai dažādās frekvences un laika komponentēs, izmantojot ortogonālas vai biorthogonālas viļņu funkcijas. Stingri izstrādāta Ingrīdas Dōbenšīsas (Ingrid Daubechies) (1992) un balstīta uz Mallat multirezolūcijas sadalījuma teoriju (1989), DWT izmanto filtru bankas, lai rekursīvi sadalītu signālu aproksimācijas (zemo frekvenču) un detaļu (augsto frekvenču) komponentēs. Tā ir kļuvusi par pamatu signālu apstrādes lietojumprogrammām, sākot no kompresijas līdz iezīmju ieguvei.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateDiscrete Wavelet Transform (Discrete Wavelet Transform). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/time-series/discrete-wavelet-transform · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026