Висновок - Вейвлет-аналіз як особливий тип лінійного перетворення сигналів та фізичних даних

Вейвлет перетворення градієнтський поток

Вейвлет-аналіз є особливим типом лінійного перетворення сигналів та фізичних даних

Останнім часом виник і оформився цілий науковий напрям, пов'язаний з вейвлет-аналізом і теорією вейвлет-перетворення. Вейвлети широко застосовуються для фільтрації і попередньої обробки даних, аналізу стану і прогнозування ситуації на фондових ринках, розпізнавання образів, при обробці і синтезі різних сигналів, наприклад мовних, медичних, для вирішення завдань стискування і обробки зображень, при вивченні нейромереж і в багатьох інших випадках.

Переваги і недоліки вейвлетного перетворень.

    * вейвлетного перетворення володіють всіма достоїнствами перетворень Фур'є. * вейвлетного базиси можуть бути добре локалізованими як за частотою, так і за часом. При виділенні в сигналах добре локалізованих різномасштабних процесів можна розглядати тільки ті масштабні рівні розкладання, які представляють інтерес. * вейвлетного базиси, на відміну від перетворення Фур'є, мають багато різноманітних базових функцій, властивості яких орієнтовані на вирішення різних завдань. Базисні вейвлети можуть реалізуватися функціями різних гладкості. * Недоліком вейвлетного перетворень є їх відносна складність.

Практичне використання вейвлет-перетворень пов'язано, в основному, з дискретними вейвлетами як в силу повсюдного використання цифрових методів обробки даних, так і в силу ряду відмінностей дискретного і безперервного вейвлет-перетворень.

Похожие статьи




Висновок - Вейвлет-аналіз як особливий тип лінійного перетворення сигналів та фізичних даних

Предыдущая | Следующая