https://wiki.ham.hu/index.php?action=history&feed=atom&title=Wavelet_transzform%C3%A1ci%C3%B3 2026-04-28T20:31:50Z Az oldal laptörténete a wikiben MediaWiki 1.34.1 https://wiki.ham.hu/index.php?title=Wavelet_transzform%C3%A1ci%C3%B3&diff=11133&oldid=prev 2010-01-10T21:01:53Z

<p>kezdet + kategória</p> <p><b>Új lap</b></p><div>== Mi ez? ==<br /> <br /> A wavelet transzformáció is spektrális felbontás, azonban nem szinuszos harmonikusokra bontjuk fel a jelet, ahogy azt a [[Fourier transzformáció]] esetén tettük, hanem különböző frekvenciájú négyszögjelekre.<br /> <br /> == Miért kellemes ez? ==<br /> <br /> A szinuszos alkotókra bontás során a szinuszjeleket gyakran nem tudtuk a blokkhatáron végződtetni, ezáltal átlapolódás keletkezik, amit megfelelő [http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function ablakozófüggvénnyel] súlyozva (szorozva) a mintákat, a blokk szélén levő törés már nem befolyásolta jelentősen a valódi spektrumkép kiszámíthatóságát.<br /> <br /> Wavelet transzformáció esetén<br /> * pontosan blokkhatáron tudjuk végződtetni a transzformációt, nincs törés és nincs a visszaalakítás során a blokkok összeillesztésénél sem probléma.<br /> * nem kell sin() és cos() függvényekkel és ennek hosszú tört értékeivel számolni, hanem csak az érték és az érték -1-szeresével van dolgunk. Ezáltal a szorzás műveletét mellőzve sokkal kisebb erőforrás igényű.<br /> * Vigyázz! A tekercs és a kondenzátor továbbra is szinuszos harmonikusok szerint ismeri a fizikát. Azaz a wavelet transzformáció tisztán számokkal való műveletek esetén alkalmazható. Ez a korlátja.<br /> <br /> == Hol használjuk? ==<br /> <br /> Legfőbb területe a kép négyszögjel-alapú spektrális felbontása, szűrése és a képtömörítés.<br /> <br /> == Hogyan működik? ==<br /> <br /> * http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_wavelet_transform<br /> <br /> <br /> [[Kategória: Digitális jelfeldolgozás]]</div>

HG2ECZ