Haarskalierungsfunktion

1. Was ist Haar Skaling -Funktion?
2. Was ist Skalierungsfunktion in Wavelets?
3. Was ist Skalierung in der Wavelet -Transformation?
4. Was ist eine Haarmatrix?

Was ist Haar Skaling -Funktion?

Darüber hinaus ist die Haar -Skalierungsfunktion eine Lösung der Verfeinerungsgleichung mit zwei ungleich Null -Koeffizienten (4).337) aufgrund von (4.334) und (4).335) muss die zugehörige Haar -Wavelet -Funktion sein. (4.338) mit zwei ungleich Null -Koeffizienten.

Was ist Skalierungsfunktion in Wavelets?

Die Skalierungsfunktion filtert die niedrigste Ebene der Transformation und stellt sicher, dass das gesamte Spektrum abgedeckt ist. Eine detaillierte Erklärung finden Sie unter. Für einen Wavelet mit kompakter Unterstützung kann φ (t) als endlich angesehen werden und entspricht dem Skalierungsfilter G. Meyer -Wavelets können durch Skalierungsfunktionen definiert werden.

Was ist Skalierung in der Wavelet -Transformation?

Wavelets haben zwei grundlegende Eigenschaften: Skalierung und Standort. Skala (oder Dilatation) definiert, wie „gedehnt“ oder „gequetscht“ ein Wavelet ist. Diese Eigenschaft hängt mit der Frequenz zusammen, wie für Wellen definiert. Der Ort definiert, wo der Wavelet rechtzeitig (oder Platz) positioniert ist. Beispiel Wavelet: Das erste Abgang der Gaußschen Funktion.

Was ist eine Haarmatrix?

Die Haar -Matrix ist die 2x2 DCT -Matrix, so dass Sie die NXN DCT (II) -Matrix als Haarmatrix für diese Blockgröße behandeln können. Oder wenn das n dyadisch, n = 2^n ist, dann fragen Sie möglicherweise nach der Transformationsmatrix für N -Stadien der Haar -Transformation.