Howtosignalprocessing
- Apa itu Kaedah Denoising Wavelet?
- Bagaimana Transformasi Wavelet boleh digunakan untuk Denoising Isyarat?
- Apakah penggunaan penguraian wavelet?
- Mengapa Menggunakan Wavelet Denoising?
Apa itu Kaedah Denoising Wavelet?
Denoising berasaskan wavelet adalah kaedah analisis yang menggunakan kekerapan masa untuk memilih jalur frekuensi yang sesuai berdasarkan ciri-ciri isyarat. Isyarat menerangkan pelbagai kuantiti fizikal dari masa ke masa. Walaupun bunyi bising adalah isyarat yang tidak diingini yang mengganggu isyarat yang membawa mesej asal.
Bagaimana Transformasi Wavelet boleh digunakan untuk Denoising Isyarat?
Untuk menghisap sebarang isyarat, kita perlu meletakkan isyarat bising ke dalam proses penguraian dengan menggunakan transformasi wavelet. Transformasi wavelet membolehkan kita menguraikan isyarat ke dalam kumpulan koefisien pada tahap frekuensi yang berbeza.
Apakah penggunaan penguraian wavelet?
12.3.
Penguraian wavelet digunakan untuk setiap perwakilan imej T -F dari isyarat EEG yang mengakibatkan pepenjuru (d), menegak (v), dan komponen mendatar (h) yang disimpan sebagai imej dan digunakan untuk pengekstrakan ciri.
Mengapa Menggunakan Wavelet Denoising?
Kerana wavelet melokalkan ciri dalam data anda ke skala yang berbeza, anda boleh mengekalkan ciri isyarat atau imej penting semasa mengeluarkan bunyi. Idea asas di sebalik wavelet denoising, atau ambang wavelet, adalah bahawa transformasi wavelet membawa kepada perwakilan jarang untuk banyak isyarat dan imej dunia nyata.
