Menerapkan wavelet pada disagregasi energi sebagai teknik denoising untuk menghilangkan ketidakpastian

1. Apa itu metode wavelet denoising?
2. Bagaimana Transformasi Wavelet Dapat Digunakan untuk Denoising Sinyal?
3. Apa penggunaan dekomposisi wavelet?
4. Mengapa menggunakan wavelet denoising?

Apa itu metode wavelet denoising?

Denoising berbasis wavelet adalah metode analisis yang menggunakan frekuensi waktu untuk memilih pita frekuensi yang sesuai berdasarkan karakteristik sinyal. Sinyal menggambarkan berbagai jumlah fisik dari waktu ke waktu. Sedangkan noise adalah sinyal yang tidak diinginkan yang mengganggu sinyal yang membawa pesan asli.

Bagaimana Transformasi Wavelet Dapat Digunakan untuk Denoising Sinyal?

Untuk menghilangkan sinyal apa pun, kita perlu memasukkan sinyal berisik ke dalam proses dekomposisi dengan menerapkan transformasi wavelet. Transformasi wavelet memungkinkan kita untuk menguraikan sinyal menjadi kelompok koefisien pada tingkat frekuensi yang berbeda.

Apa penggunaan dekomposisi wavelet?

12.3.

Dekomposisi wavelet diterapkan pada setiap representasi gambar T -F dari sinyal EEG yang menghasilkan diagonal (D), vertikal (V), dan komponen horizontal (H) yang disimpan sebagai gambar dan digunakan untuk ekstraksi fitur fitur.

Mengapa menggunakan wavelet denoising?

Karena wavelet melokalisasi fitur dalam data Anda ke skala yang berbeda, Anda dapat mempertahankan fitur sinyal atau gambar penting sambil menghapus noise. Ide dasar di balik wavelet denoising, atau ambang wavelet, adalah bahwa transformasi wavelet mengarah ke representasi yang jarang untuk banyak sinyal dan gambar dunia nyata.