Sóng chuyển dạng là những công cụ mạnh mẽ dùng để xử lý tín hiệu để loại bỏ nhiễu ra khỏi tín hiệu. Chúng cho phép phân tích ở các cấp độ khác nhau, làm cho dễ dàng phân biệt giữa tiếng ồn và dữ liệu có ý nghĩa. Bài này cung cấp những mẹo thực tế và tính toán để thực hiện việc chuyển đổi sóng để giảm tín hiệu.

Hiểu được sự biến đổi của sóng

Wavelet biến đổi tín hiệu thành các thành phần ở các cấp độ và vị trí khác nhau. không giống như Fourier biến đổi, sóng có thể phân tích các tính năng đã được địa phương hóa, làm cho chúng thích hợp cho các nhiệm vụ bị mất tín hiệu. Quá trình này bao gồm việc chọn một chức năng vẫy và áp dụng sự biến đổi thành tín hiệu.

Lời khuyên thực tế để làm vui lòng

Khi thực hiện việc chuyển đổi da hải cẩu, hãy xem những lời khuyên sau:

  • Chọn biểu tượng bên phải: [FLT: 1) Chọn những con sóng như Daubichies hoặc Symlets dựa trên các đặc tính tín hiệu.
  • Xác định mức phân hủy: [FLT: 1] Hãy dùng một cấp độ thu lại tiếng ồn mà không mất chi tiết quan trọng.
  • Áp dụng ngưỡng: Dùng ngưỡng mềm hoặc cứng để ngăn chặn hệ số nhiễu.
  • Xây dựng lại tín hiệu: thực hiện biến đổi nghịch đảo sau khi ngưỡng để có được tín hiệu bị hủy.

Tính mẫu

Để có một dấu hiệu riêng lẻ, con sóng chuyển đổi liên quan đến việc kết hợp với bộ lọc vẫy tay. Chẳng hạn, dùng bộ lọc sóng Haar, hệ số ước lượng (A) và hệ số chi tiết (D) được tính như:

Aj, k) = (1/G2) [x) + x ) ) [FLT:]]

Dj, k) = (1/GL2) [x) ) - x ) ) ) )

Những hệ số này sau đó được ngưỡng để giảm nhiễu, và nghịch đảo biến đổi tái tạo các tín hiệu bị mất trí nhớ.