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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