Wavelet は、信号処理で使用される強力なツールで、信号からノイズを除去します。 さまざまなスケールで解析できるため、ノイズと意味のあるデータと区別しやすいようにします。 この記事では、信号の消毒のために、ウェーブレットの変換を実行するための実用的なヒントと計算を提供します。

ウェーブレットの変革を理解する

Wavelet は、さまざまなスケールと位置で、信号をコンポーネントに分解します。Fourier の変換とは異なり、Wavelets はローカライズされた機能を解析し、タスクの劣化に適しています。このプロセスは、適切なウェーブレット機能を選択して、信号への変換を適用することを含みます。

実践的なヒント

ウェーブレットの変換を実装する際には、次のヒントを検討してください。

  • []右の波紋:[]] 信号特性に基づいて、大窓やシムレットなどの波紋を選択します。
  • 分解レベルを決定:[重要な詳細を失うことなくノイズをキャプチャするレベルを使用します。
  • :[]:ノイズ係数を抑制するために、ソフトまたはハードなしきい値を使用する。
  • :]を復元します。 境界が下がる信号を得るために、逆の波紋変換を実行します。

サンプル計算

分離信号の場合、ウェーブレット変換は、ウェーブレットフィルタとの相関を含みます。例えば、ハアーの波紋を使用して、近似係数(A)と詳細係数(D)は次のように計算されます。

A[j,k] = (1/√2) [x]2k]] + x]2k+1]]]

D[j,k] = (1/√2) [x]2k]] - x]2k+1]]]

これらの係数はノイズを低減し、逆変換は、偏向信号を再構築するという点で、見なされます。