Inhaltsverzeichnis:
- Warum wird Wavelet verwendet?
- Wie funktionieren Wavelets?
- Was ist der Vorteil der Wavelet-Transformation?
- Warum wird die Wavelet-Transformation in der Signalverarbeitung verwendet?
Video: Warum verwenden wir Wavelets?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-10 06:33
Am häufigsten werden Wavelets in Signalverarbeitungsanwendungen verwendet. … Interessieren wir uns für den niederfrequenten Anteil und verwerfen somit den hochfrequenten Anteil, bleibt eine glattere Darstellung des Originalsignals mit intakten niederfrequenten Anteilen.
Warum wird Wavelet verwendet?
Ein Wavelet ist eine mathematische Funktion, die verwendet wird, um eine gegebene Funktion oder ein zeitkontinuierliches Signal in verschiedene Skalenkomponenten zu unterteilen Normalerweise kann man jeder Skalenkomponente einen Frequenzbereich zuweisen. Jede Skalenkomponente kann dann mit einer Auflösung untersucht werden, die ihrer Skala entspricht.
Wie funktionieren Wavelets?
Die Wavelet-Funktion besteht aus zwei wichtigen Parametern: Skalierung a und Translation b. Eine skalierte Version einer Funktion ψ(t) mit einem Skalierungsfaktor von a wird als ψ(t/a) definiert. Betrachten Sie eine Grundfunktion ψ(t)=sin(ωt) wenn a=1. Wenn a > 1 ist, ist ψ(t)=sin(ωt/a) die skalierte Funktion mit einer Frequenz kleiner als ω rad/s.
Was ist der Vorteil der Wavelet-Transformation?
Einer der Hauptvorteile von Wavelets ist, dass sie eine simultane Lokalisierung im Zeit- und Frequenzbereich bieten Der zweite Hauptvorteil von Wavelets ist, dass es durch die schnelle Wavelet-Transformation möglich ist rechnerisch sehr schnell. Wavelets haben den großen Vorteil, dass sie die feinen Details in einem Signal trennen können.
Warum wird die Wavelet-Transformation in der Signalverarbeitung verwendet?
Wavelets sind nützlich um aperiodische, verrauschte Signale sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich gleichzeitig zu untersuchen … Dieser Vorgang wird als Wavelet-Transformation bezeichnet. Das Verfahren zum Transformieren des zerlegten Signals in eine ursprüngliche Welle wird als inverse Wavelet-Transformation bezeichnet. Es gibt zwei Arten, wie die Wavelets manipuliert werden.
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