Transformasi wavelet di r

1. Untuk apa transformasi wavelet digunakan?
2. Apa yang dimaksud dengan transformasi wavelet?
3. Apa perbedaan antara wavelet dan transformasi Fourier?
4. Apakah wavelet mengubah konvolusi?

Untuk apa transformasi wavelet digunakan?

Transformasi wavelet (WT) dapat digunakan untuk menganalisis sinyal dalam ruang frekuensi waktu dan mengurangi kebisingan, sambil mempertahankan komponen penting dalam sinyal asli. Dalam 20 tahun terakhir, WT telah menjadi alat yang sangat efektif dalam pemrosesan sinyal.

Apa yang dimaksud dengan 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 wavelet dan transformasi Fourier?

Sementara transformasi Fourier menciptakan representasi sinyal dalam domain frekuensi, transformasi wavelet menciptakan representasi sinyal dalam domain waktu dan frekuensi, sehingga memungkinkan akses yang efisien dari informasi terlokalisasi tentang sinyal tersebut.

Apakah wavelet mengubah konvolusi?

Transformasi wavelet pada dasarnya adalah konvolusi dengan banyak fungsi yang dipilih untuk menjadi "kompak" dalam frekuensi dan waktu. Di sini kompak berarti bahwa fungsi -fungsi itu bukan nol hanya pada rentang frekuensi dan waktu yang terbatas.