ScholarGate
Assistent
Process / pipelineOrthogonal multiresolution decomposition

Diskret bølgeformtransformasjon

Den diskrete bølgeformtransformasjonen (DWT) er en rask, beregningseffektiv metode for å dekomponere signaler i forskjellige frekvens- og tidskomponenter ved hjelp av ortogonale eller biortogonale bølgeformfunksjoner. Utviklet rigorøst av Ingrid Daubechies (1992) og bygget på Mallats multiresolusjonsdekomponeringsteori (1989), benytter DWT filterbanker for rekursivt å splitte et signal i approksimasjons- (lavfrekvens) og detaljkomponenter (høyfrekvens). Den har blitt grunnlaget for signalbehandlingsapplikasjoner som spenner fra komprimering til funksjonsekstraksjon.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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

Referert av

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