Howtosignalprocessing
- Mengapa DWT digunakan dalam ekstraksi fitur?
- Bagaimana DWT digunakan dalam pemrosesan gambar?
- Apakah wavelet mengubah ekstraksi fitur?
- Apa itu ekstraksi fitur berbasis wavelet?
Mengapa DWT digunakan dalam ekstraksi fitur?
12], metode ekstraksi fitur berdasarkan transformasi wavelet diskrit (DWT) diusulkan. Koefisien perkiraan DWT bersama -sama dengan beberapa fitur yang berguna dari koefisien frekuensi tinggi yang dipilih dengan metode modulus maksimum digunakan sebagai fitur. Cara baru untuk memikirkan data microarray adalah sebagai set sinyal.
Bagaimana DWT digunakan dalam pemrosesan gambar?
DWT menguraikan sinyal digital menjadi subband yang berbeda sehingga subband frekuensi yang lebih rendah memiliki resolusi frekuensi yang lebih baik dan resolusi waktu yang lebih kasar dibandingkan dengan subband frekuensi yang lebih tinggi. DWT adalah dasar dari standar kompresi gambar JPEG2000 yang baru.
Apakah wavelet mengubah ekstraksi fitur?
Transformasi wavelet diskrit banyak digunakan dalam langkah ekstraksi fitur karena ia bekerja secara efisien di bidang ini, seperti yang dikonfirmasi oleh hasil penelitian sebelumnya. Langkah pemilihan fitur digunakan untuk meminimalkan dimensionalitas dengan mengecualikan fitur yang tidak relevan. Langkah ini dilakukan dengan menggunakan evolusi diferensial.
Apa itu ekstraksi fitur berbasis wavelet?
Koefisien wavelet ini digunakan dalam mengekstraksi fitur dari data hiperspektral. Transformasi wavelet digunakan untuk membedah sinyal atau vektor piksel dari data hiperspektral ke dalam komponen frekuensi yang berbeda dan kemudian tergantung pada komponen frekuensi yang digunakan dalam pemrosesan lebih lanjut.
