Howtosignalprocessing
- Apa sifat transformasi wavelet diskrit?
- Untuk apa transformasi wavelet diskrit digunakan?
- Apa dasar transformasi wavelet?
- Apa perbedaan antara transformasi wavelet kontinu dan transformasi wavelet diskrit?
Apa sifat transformasi wavelet diskrit?
Transformasi wavelet diskrit (DWT) adalah transformasi yang menguraikan sinyal yang diberikan menjadi sejumlah set, di mana setiap set adalah serangkaian waktu koefisien yang menggambarkan evolusi waktu sinyal dalam pita frekuensi yang sesuai.
Untuk apa transformasi wavelet diskrit digunakan?
Transformasi wavelet diskrit memiliki sejumlah besar aplikasi dalam sains, teknik, matematika dan ilmu komputer. Yang paling menonjol, digunakan untuk pengkodean sinyal, untuk mewakili sinyal diskrit dalam bentuk yang lebih redundan, seringkali sebagai prakondisi untuk kompresi data.
Apa dasar transformasi wavelet?
Transformasi wavelet adalah alat matematika untuk menganalisis data di mana fitur bervariasi pada skala yang berbeda. Untuk sinyal, fitur dapat berupa frekuensi yang bervariasi dari waktu ke waktu, transien, atau tren yang bervariasi secara perlahan. Untuk gambar, fitur termasuk tepi dan tekstur.
Apa perbedaan antara transformasi wavelet kontinu dan transformasi wavelet diskrit?
Untuk meringkas: CWT dan wavelet diskrit berubah berbeda dalam cara mereka mendiskritisasi parameter skala. CWT biasanya menggunakan skala eksponensial dengan dasar yang lebih kecil dari 2, misalnya 21/12 . Transformasi wavelet diskrit selalu menggunakan skala eksponensial dengan basis sama dengan 2.
