Дискретное вейвлет-преобразование

Дискретное вейвлет-преобразование (DWT) — это быстрый, вычислительно эффективный метод разложения сигналов на различные частотные и временные компоненты с использованием ортогональных или биортогональных вейвлет-функций. Разработанное Ингрид Добши (Ingrid Daubechies) (1992) и основанное на теории мультиразрешающего разложения Малла (Mallat) (1989), DWT использует банки фильтров для рекурсивного разделения сигнала на компоненты аппроксимации (низкочастотные) и детализации (высокочастотные). Оно стало основой для приложений обработки сигналов, от сжатия до извлечения признаков.