Howtosignalprocessing
- Was sind die Eigenschaften der diskreten Wavelet -Transformation?
- Was ist der Unterschied zwischen kontinuierlicher Wavelet -Transformation und diskreter Wavelet -Transformation?
- Was ist die Hauptanwendung der diskreten Wavelet -Transformation?
- Was ist Wavelet -Rekonstruktion?
Was sind die Eigenschaften der diskreten Wavelet -Transformation?
Eine diskrete Wavelet -Transformation (DWT) ist eine Transformation, die ein bestimmtes Signal in eine Reihe von Sätzen zerlegt.
Was ist der Unterschied zwischen kontinuierlicher Wavelet -Transformation und diskreter Wavelet -Transformation?
Die CWT- und die diskreten Wavelet -Transformationen unterscheiden sich darin, wie sie den Skalenparameter diskretisieren. Der CWT verwendet typischerweise exponentielle Skalen mit einer Basis kleiner als 2, z. B. 21/12 . Die diskrete Wavelet -Transformation verwendet immer exponentielle Skalen mit der Basis gleich 2.
Was ist die Hauptanwendung der diskreten Wavelet -Transformation?
Die diskrete Wavelet -Transformation hat eine große Anzahl von Anwendungen in Wissenschaft, Ingenieurwesen, Mathematik und Informatik. Vor allem wird es zur Signalcodierung verwendet, um ein diskretes Signal in einer redundanteren Form darzustellen, häufig als Vorkonditionierung für die Datenkomprimierung.
Was ist Wavelet -Rekonstruktion?
Wenn die Wavelet -Analyse die Filterung und Down -Sampling beinhaltet, besteht der Wavelet -Rekonstruktionsprozess aus Upamping und Filterung. Upsampling ist der Prozess der Verlängerung einer Signalkomponente durch Einfügen von Nullen zwischen Proben.
