ScholarGate
Asystent
Process / pipelineOrthogonal multiresolution decomposition

Dyskretna transformata falkowa

Dyskretna transformata falkowa (DWT) to szybka, wydajna obliczeniowo metoda dekompozycji sygnałów na różne składowe czasowo-częstotliwościowe z wykorzystaniem ortogonalnych lub biorogonalnych funkcji falkowych. Rygorystycznie opracowana przez Ingrid Daubechies (1992) i oparta na teorii dekompozycji wieloskalowej Mallata (1989), DWT wykorzystuje banki filtrów do rekursywnego podziału sygnału na składowe aproksymacyjne (niskoczęstotliwościowe) i szczegółowe (wysokoczęstotliwościowe). Stała się podstawą dla zastosowań przetwarzania sygnałów, od kompresji po ekstrakcję cech.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótcePobierz slajdy

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Mapa metod

Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Która metoda?

Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.

Porównaj obok siebie

Cytowana przez

ScholarGateDiscrete Wavelet Transform (Discrete Wavelet Transform). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/time-series/discrete-wavelet-transform · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026