Howtosignalprocessing
- IS Wavelet -Transformation ist für stationäres Signal geeignet?
- Was ist der Unterschied zwischen kontinuierlicher Wavelet -Transformation und diskreter Wavelet -Transformation?
- Was sind die Wavelet -Arten??
- Das ist das beste Wavelet?
IS Wavelet -Transformation ist für stationäres Signal geeignet?
In einer solchen Situation sind Wavelet -Transformationen in erster Linie nützlich für die Verarbeitung nicht stationärer Signale. Anwendungen, die Zeit- und Frequenzinformationen gleichzeitig Wavelets fordern.
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 sind die Wavelet -Arten??
Es gibt zwei Arten von Wavelet -Transformationen: die kontinuierliche Wavelet -Transformation (CWT) und die diskrete Wavelet -Transformation (DWT). Insbesondere bietet das DWT ein effizientes Werkzeug für die Signalcodierung.
Das ist das beste Wavelet?
Ein orthogonales Wavelet, wie ein Symlet- oder Daubechies -Wavelet, ist eine gute Wahl für die Beenierung von Signalen. Ein biitterhogonales Wavelet kann auch gut für die Bildverarbeitung sein.
