Howtosignalprocessing
- Was ist Wavelet -Denoising -Methode?
- Wie eine Wavelet -Transformation für das Signal -Denoising verwendet werden kann?
- Was nutzt die Wavelet -Zersetzung?
- Warum Wavelet -Denoising verwenden??
Was ist Wavelet -Denoising -Methode?
Wavelet-basiertes Denoising ist eine Analysemethode, die Zeitfrequenz verwendet, um ein geeignetes Frequenzband basierend auf den Eigenschaften des Signals auszuwählen. Ein Signal beschreibt verschiedene physikalische Mengen im Laufe der Zeit. Während Rauschen ein unerwünschtes Signal ist, das das Signal stört, das die ursprüngliche Nachricht trägt.
Wie eine Wavelet -Transformation für das Signal -Denoising verwendet werden kann?
Um ein Signal zu entfernen, müssen wir das laute Signal in den Zersetzungsprozess einfügen, indem wir die Wavelet-Transformation anwenden. Mit der Wavelet -Transformation können wir das Signal in Gruppen von Koeffizienten bei unterschiedlichen Frequenzniveaus einstellen.
Was nutzt die Wavelet -Zersetzung?
12.3.
Wavelet -Zersetzung wird auf jede T -F -Bilddarstellung der EEG -Signale angewendet, die zu diagonalen (d), vertikalen (v) und den horizontalen (H) -Komponenten, die als Bilder gespeichert sind und zur Merkmalextraktion verwendet werden.
Warum Wavelet -Denoising verwenden??
Da Wavelets Funktionen in Ihren Daten in verschiedenen Skalen lokalisieren, können Sie wichtige Signal- oder Bildfunktionen beibehalten, während Sie Rauschen entfernen. Die Grundidee hinter Wavelet-Denoising oder Wavelet-Schwellenwert ist, dass die Wavelet-Transformation für viele reale Signale und Bilder zu einer spärlichen Darstellung führt.
