Вопросы с тегом «wavelet»

Я пытаюсь больше узнать о сжатии изображений, используя метод вейвлет-преобразования. У меня вопрос: что в определенных вейвлетах делает их предпочтительными при сжатии изображений? Их легче вычислить? Они производят более гладкие изображения? Так далее... Пример: JPEG 2000 использует вейвлет Cohen-Daubechies-Feauveau 9/7 ... почему этот?

40 image-processing  wavelet 

Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, поскольку на него можно ответить в обмене стеками обработки сигналов. Мигрировал 8 лет назад . Быстрое преобразование Фурье принимает операций, в то время как быстрого вейвлет - преобразование принимает . Но что конкретно FWT вычисляет?O ( N )O (NжурналN)O(Nlog⁡N)\mathcal O(N \log N)O (N)O(N)\mathcal …

26 frequency  fft  wavelet 

Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, поскольку на него можно ответить в обмене стеками обработки сигналов. Мигрировал 7 лет назад . Я знаю, что это зависит от сигнала, но когда вы сталкиваетесь с новым зашумленным сигналом, какие у вас есть хитрости для попыток подавить шум при сохранении резких переходов …

21 noise  wavelet  denoising  smoothing  total-variation 

Если у нас уже было Кратковременное преобразование Фурье для лучшего анализа сигнала, чем Дискретное преобразование Фурье, то зачем была нужна разработка вейвлет-преобразования?

16 wavelet 

Вейвлет Габора является разновидностью гауссовской модулированной синусоидальной волны ( источник ) Вейвлеты Габора формируются из двух компонентов: сложного синусоидального носителя и гауссовой оболочки. ( источник ) и Фактически, вейвлет, показанный на рисунке 2a (называемый вейвлетом Морле), является не чем иным, как синусоидальной волной (зеленая кривая на рисунке 2b), умноженной на …

16 wavelet  terminology  time-frequency 

У меня проблемы с пониманием того, как читать график, построенный с помощью вейвлет-преобразования, вот мой простой код Matlab, load noissin; % c is a 48-by-1000 matrix, each row % of which corresponds to a single scale. c = cwt(noissin,1:48,'db4','plot'); Таким образом, самая яркая часть означает, что размер масштабируемого кофе больше, …

15 wavelet 

Я бегу Morlet непрерывного вейвлет-преобразования. У меня есть wscalogramсигнал, и теперь я хочу построить частоту, как показано на следующем рисунке., Но я не знаю, как это сделать: Я использовал scal2freqфункцию MATLAB для преобразования весов в псевдочастоты. Также у меня есть некоторые частоты в моем сигнале, которые имеют большой коэффициент демпфирования …

14 frequency-spectrum  frequency  wavelet 

Мы знаем, что принцип неопределенности Гейзенберга гласит, что Δ FΔ t ≥ 14 π,ΔfΔt≥14π.\Delta f \Delta t \geq \frac{1}{4 \pi}. Но (во многих случаях для вейвлета Морле) я видел, что они изменили неравенство на равенство. Теперь мой вопрос: когда мы можем изменить неравенство на равенство: Δ FΔ т = 14 …

14 fourier-transform  wavelet  resolution 

Я знаком со многими математическими основами вейвлетов. Однако при реализации алгоритмов на компьютере с вейвлетами я менее уверен в том, следует ли мне использовать непрерывные или дискретные вейвлеты. Во всей реальности все на компьютере, конечно, дискретно, поэтому очевидно, что дискретные вейвлеты являются правильным выбором для цифровой обработки сигналов. Однако, согласно …

14 discrete-signals  wavelet  continuous-signals  approximation 

Преобразование Фурье обычно используется для частотного анализа звуков. Тем не менее, у него есть некоторые недостатки, когда дело доходит до анализа восприятия звука человеком. Например, его частотные интервалы являются линейными, тогда как человеческое ухо реагирует на частоту логарифмически, а не линейно . Вейвлет-преобразования могут изменять разрешение для разных частотных диапазонов …

12 fourier-transform  frequency-spectrum  wavelet  music  psychoacoustics 

STFT может быть успешно использован для звуковых данных (например, со звуковым файлом .wav) для внесения некоторых изменений в частотную область (например, удаление шума). С N=441000(т.е. 10 секунд при частоте дискретизации fs=44100), windowsize=4096, overlap=4, производит аппроксимационно STFT в 430x4096массив (первый координат: временные рамки, вторая координата: по частоте). В этом массиве можно …

12 fft  wavelet  dft  python  stft 

Наш текущий проект требует, чтобы мы провели некоторый анализ с использованием Wavelet Transform. Кто-нибудь может предложить мне практическую книгу, желательно с примерами MATLAB или C. В настоящее время я читаю некоторые учебные пособия , но это не дает мне ощущения, как у меня для преобразования Фурье. Мне нужна книга с …

12 wavelet  reference-request 

Когда вы выполняете вейвлет-преобразование Хаара, вы берете суммы и разности, а затем на каждом этапе вы умножаете весь сигнал на .2–√2\small\sqrt2 При выполнении обратного преобразования вы умножаете сигнал на для каждой итерации.12√12\frac{1}{\sqrt2} Что на самом деле представляет эта «нормализация»?

12 wavelet  transform 

На первый взгляд, преобразование Фурье с постоянным Q и комплексное вейвлет- преобразование Габора-Морле кажутся одинаковыми. Оба являются частотно-временными представлениями, основанными на фильтрах с постоянными Q, оконными синусоидами и т. Д. Но, может быть, я пропускаю разницу? Constant-Q Transform Toolbox для обработки музыки говорит: CQT относится к частотно-временному представлению, в котором …

11 fourier-transform  wavelet  stft  gabor 

В CV используются три метода, которые кажутся очень похожими друг на друга, но с небольшими различиями: Лапласиан Гауссова:∇2[g(x,y,t)∗f(x,y)]∇2[g(x,y,t)∗f(x,y)]\nabla^2\left[g(x,y,t)\ast f(x,y)\right] Различие гауссиан:[g1(x,y,t)∗f(x,y)]−[g2(x,y,t)∗f(x,y)][g1(x,y,t)∗f(x,y)]−[g2(x,y,t)∗f(x,y)] \left[g_1(x,y,t)\ast f(x,y)\right] - \left[g_2(x,y,t)\ast f(x,y)\right] Свертка с вейвлетом Рикера :Ricker(x,y,t)∗f(x,y)Ricker(x,y,t)∗f(x,y)\textrm{Ricker}(x,y,t)\ast f(x,y) Насколько я понимаю в настоящее время: DoG является приближением к LoG. Оба используются в обнаружении BLOB-объектов, и оба …

10 image-processing  filters  wavelet  opencv  multi-scale-analysis