Ich versuche, mir mehr über die Bildkomprimierung mit der Wavelet-Transformationsmethode beizubringen. Meine Frage ist: Was ist mit bestimmten Wavelets, die beim Komprimieren von Bildern bevorzugt werden? Sind sie einfacher zu berechnen? Produzieren sie glattere Bilder? Usw... Beispiel: JPEG 2000 verwendet das Cohen-Daubechies-Feauveau 9/7 Wavelet ... warum dieses?
Die schnelle Fourier - Transformation nimmt Operationen, während die schnelle Wavelet - Transformation nimmt . Aber was genau berechnet die FWT?O ( N )O (NLogN)O(NlogN)\mathcal O(N \log N)O (N)O(N)\mathcal O(N) Obwohl sie oft verglichen werden, scheinen FFT und FWT Äpfel und Orangen zu sein. Soweit ich weiß, ist es sinnvoller, …
Diese Frage wurde vom Stapelüberlauf migriert, da sie beim Austausch des Signalverarbeitungsstapels beantwortet werden kann. Vor 7 Jahren migriert . Ich weiß, dass dies signalabhängig ist, aber wenn Sie sich einem neuen verrauschten Signal gegenübersehen, was ist Ihre Trickkiste, wenn Sie versuchen, ein Signal zu entstören, während Sie scharfe Übergänge …
Wenn wir bereits eine Kurzzeit-Fouriertransformation hatten, um ein Signal besser analysieren zu können, als eine diskrete Fouriertransformation, was war dann der Bedarf, der zur Entwicklung der Wavelet-Transformation führte?
Das Gabor-Wavelet ist eine Art Gauß'sche modulierte Sinuswelle ( Quelle ) Gabor-Wavelets bestehen aus zwei Komponenten, einem komplexen sinusförmigen Träger und einer Gaußschen Hüllkurve. ( Quelle ) und Tatsächlich ist das in 2a gezeigte Wavelet (als Morlet-Wavelet bezeichnet) nichts anderes als eine Sinuswelle (grüne Kurve in 2b) multipliziert mit einer …
Ich habe Probleme zu verstehen, wie die von einer Wavelet-Transformation geplottete Handlung zu lesen ist. Hier ist mein einfacher Matlab-Code. 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'); Der hellste Teil bedeutet also, dass die Größe des …
Ich verwende eine kontinuierliche Wavelet-Transformation nach Morlet. Ich habe ein wscalogramSignal und möchte jetzt die Frequenz wie im folgenden Bild darstellen, aber ich weiß nicht, wie ich es machen soll: Ich habe die scal2freqMATLAB-Funktion verwendet, um Skalen in Pseudofrequenzen umzuwandeln. Außerdem habe ich einige Frequenzen in meinem Signal, die ein …
Ich kenne viele mathematische Hintergründe von Wavelets. Bei der Implementierung von Algorithmen auf einem Computer mit Wavelets bin ich mir jedoch weniger sicher, ob ich kontinuierliche oder diskrete Wavelets verwenden soll. In der Realität ist natürlich alles auf einem Computer diskret, so dass es offensichtlich ist, dass diskrete Wavelets die …
Wir wissen , dass Heisenbergsche Unschärferelation , die besagt , ΔfΔt≥14π.ΔfΔt≥14π.\Delta f \Delta t \geq \frac{1}{4 \pi}. Aber (in vielen Fällen für Morlet Wavelet) habe ich gesehen, dass sie die Ungleichung in eine Gleichheit geändert haben. Nun meine Frage ist , wenn wir die Ungleichheit zu ändern , um eine …
Die Fourier-Transformation wird üblicherweise zur Frequenzanalyse von Klängen verwendet. Es hat jedoch einige Nachteile, wenn es darum geht, die menschliche Wahrnehmung von Schall zu analysieren. Beispielsweise sind seine Frequenzbereiche linear, während das menschliche Ohr logarithmisch und nicht linear auf die Frequenz reagiert . Wavelet-Transformationen können im Gegensatz zur Fourier-Transformation die …
STFT kann erfolgreich für Audiodaten verwendet werden (z. B. mit einer WAV-Audiodatei), um einige Frequenzbereichsänderungen vorzunehmen (z. B. Rauschunterdrückung). Mit N=441000(dh 10 Sekunden bei Abtastrate fs=44100) windowsize=4096, overlap=4produziert STFT approximativ eine 430x4096Anordnung (erste Koordinate: Zeitrahmen, Koordinaten zweite: frequency bin). An diesem Array können Änderungen vorgenommen werden, und die Rekonstruktion kann …
Unser aktuelles Projekt erfordert eine Analyse mit Wavelet Transform. Kann mir jemand ein praktisches Buch vorschlagen , vorzugsweise mit MATLAB- oder C-Beispielen. Ich lese gerade einige Tutorials , aber es gibt mir kein Gefühl wie bei der Fourier-Transformation. Ich brauche ein Buch mit vielen praktischen Beispielen mit Quellcode. Wirklich dankbar …
Wenn Sie die Haar-Wavelet-Transformation durchführen, nehmen Sie die Summen und Differenzen und multiplizieren dann in jeder Phase das gesamte Signal mit .2-√2\small\sqrt2 Bei der inversen Transformation multiplizieren Sie das Signal für jede Iteration mit .12√12\frac{1}{\sqrt2} Was bedeutet diese "Normalisierung" wirklich?
Ich versuche, die Beziehung zwischen den Detailkoeffizienten der diskreten Wavelet-Transformation (DWT) und dem ursprünglichen Signal / seiner Rekonstruktion direkt zu visualisieren. Ziel ist es, ihre Beziehung intuitiv darzustellen. Ich möchte fragen (siehe Fragen unten): Wenn die Idee und der Prozess, die ich mir ausgedacht habe, bisher korrekt sind und wenn …
Auf den ersten Blick scheinen die Konstant-Q-Fourier-Transformation und die komplexe Gabor-Morlet-Wavelet- Transformation gleich zu sein. Beides sind Zeit-Frequenz-Darstellungen, die auf Filtern mit konstantem Q, Sinuskurven mit Fenstern usw. basieren. Aber vielleicht fehlt mir ein Unterschied? Die Constant-Q Transform Toolbox für die Musikverarbeitung lautet: CQT bezieht sich auf eine Zeit-Frequenz-Darstellung, bei …
Im Lebenslauf werden drei Techniken verwendet, die einander sehr ähnlich zu sein scheinen, jedoch subtile Unterschiede aufweisen: Laplace von Gauß:∇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] Unterschied der Gaußschen:[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] Faltung mit Ricker-Wavelet :Ricker(x,y,t)∗f(x,y)Ricker(x,y,t)∗f(x,y)\textrm{Ricker}(x,y,t)\ast f(x,y) So wie ich es derzeit verstehe: DoG ist eine Annäherung an LoG. Beide werden bei der …
Wenn Sie ein Musikstück mit einer langsameren Geschwindigkeit abspielen, wird die Tonhöhe (Frequenz) verringert. Gibt es ein Werkzeug und eine Theorie, um das Abspielen von Songs zu verlangsamen, während die Frequenz gleich bleibt? Ich nehme an, man kann eine Fourier-Transformation mit Fenster oder eine Wavelet-Transformation durchführen. Es scheint, dass man …
Es fällt mir schwer zu verstehen, wie die Datenrate berechnet wird, wenn Chroma-Subsampling in z. B. einem Y'UV-Bild verwendet wird: Ich habe die folgenden Beispiele für eine Berechnung: Bildauflösung: 352*288 Frequenz: 25 fps Für (4: 4: 4) lautet die Beispielberechnung wie folgt: (352px * 288px) * 3 color channels * …
Wäre jemand in der Lage, mir einige Informationen oder einen Link usw. zu geben, die sich auf Haarlinge, auch bekannt als Haar-Wavelet-ähnliche Merkmale, beziehen . Ich lese mehrere Artikel für meine Masterarbeit und einige dieser Artikel erwähnen kurz Haarlinge. Ich kann nicht wirklich verstehen, was sie sind und wie sie …
Für einige Entrauschungs- und Entfaltungsexperimente möchte ich eine Wavelet-Transformation der 2. Generation (unter Verwendung von Hebeschritten ) auf Bilder anwenden . Ich weiß, dass es mehrere Implementierungen gibt, aber die meisten verwenden Matlab, während ich mit OpenCV in C ++ arbeiten möchte . Da es in OpenCV 2.x keine integrierte …
Mein Verständnis des Skalogramms ist, dass für eine bestimmte Zeile die Punktzahlen der Projektion des Eingangssignals mit dem Wavelet bei einer bestimmten Verschiebung angezeigt werden. In allen Zeilen gilt das Gleiche, jedoch für die erweiterte Version des Wavelets. Ich dachte, dass Skalogramme für alle Arten von Wavelet-Transformationen definiert werden können, …
Auf den Seiten 57-60 (Vorschau war zuletzt verfügbar, Bilder hier für den Fall) wird eine Quincunx-Gittertransformation beschrieben. Gitter: o • o • o • o • • o • o • o • o o • o • o • o • • o • o • o • o …
Ich habe sowohl Korrelation als auch Kohärenz als Maß für die Korrelation zwischen Signalen verwendet. Ich dachte, dass ein Zeit-Frequenz-Ansatz mir das Beste aus diesen Welten geben würde. Meine Frage ist, ob diese zusätzlichen Daten genug zum Gesamtbild des Signals beitragen, um die erhöhten Rechenkosten zu rechtfertigen, die mit der …
Ich versuche, ein Echtzeit-Skalogramm (aus einem eindimensionalen Signal) im Stil eines Spektrogramms zu erstellen. Durchsuchen verschiedener Papiere + Bücher; Das Gabor-Wavelet oder komplexe Morlet scheint bevorzugt zu sein, um eine enge Beziehung zur Frequenz aufrechtzuerhalten. Obwohl ich aufgrund von Bedenken hinsichtlich der Rechenkomplexität gehofft hatte, ein Wavelet mit echtem Wert …
Ich möchte die Morlet-Wavelet-Transformation anwenden, um meine EEG-Signale zu analysieren. Ich habe viele kurze Signale, jedes ist nur 1 Minute lang. und sie alle in 30Hz aufgenommen. Ich habe zwei Fragen: Was ist im Morlet-Wavelet die beste Skala (Alpha) für meinen Fall? Über den Kanteneffekt: Wie kann ich wissen / …
Mein Wissen über Wavelets ist weniger als Epsilon. Trage es mit mir. Wenn ich ein Signal von zwei gut getrennten Sinuskurven (15 und 48 Hz) plus zufälligem Rauschen habe, kann ich die beiden in einem Spektrogramm (die beiden Streifen in meinem Bild) deutlich erkennen. t=0:0.002:1; % fs = 500 Hz …
Ich wundere mich über die Korrelation zwischen der Eingangsgröße und der Anzahl der Koeffizienten, die durch eine diskrete Wavelet-Transformation gegeben sind. Ich verwende Daubechies-Wavelets, um eine 1D-Funktion zu beschreiben, und ich verwende PyWavelets, um sie zu implementieren (analog zur MATLAB-Toolbox). Ich begann damit, es mit Haar-Wavelets zu implementieren, was zu …
Für eine gegebene Zeitreihe mit einer Länge von n Zeitstempeln können wir eine diskrete Wavelet-Transformation (unter Verwendung von 'Haar'-Wavelets) durchführen und dann (zum Beispiel in Python) - >>> import pywt >>> ts = [2, 56, 3, 22, 3, 4, 56, 7, 8, 9, 44, 23, 1, 4, 6, 2] >>> …
In der Theorie von FT (Fourier-Transformation) und STFT (Kurzzeit-Fourier-Transformation) heißt es: "Ein breites Fenster ergibt eine bessere Frequenzauflösung, aber eine schlechte Zeitauflösung. Ein schmaleres Fenster ergibt eine gute Zeitauflösung, aber eine schlechte Frequenzauflösung." Kann jemand erklären, warum ein schmaleres Fenster eine schlechte Frequenzauflösung ergibt?
Ich bin verwirrt über den Unterschied zwischen einer Wavelet-Transformation und einer Wavelet-Zerlegung. Zum Beispiel load woman [cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'db1'); [c,s] = wavedec2(X,2,'db1'); Was ist der Unterschied zwischen diesen beiden Matlab-Befehlen und wann möchten Sie einen über den anderen ausführen?
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