Непрекъснато уейвлет преобразуване

От testwiki
Версия от 16:09, 2 септември 2024 на imported>Nk (Компресиране на изображения|)
(разл) ← По-стара версия | Текуща версия (разл) | По-нова версия → (разл)
Направо към навигацията Направо към търсенето

В математиката, непрекъснато уейвлет преобразуване (CWT) се ползва за разлагане на непрекъсната функция по уейвлети. За разлика от преобразованието на Фурие, непрекъснатото уейвлет преобразуване осигурява възможност за построяване на време-честотно представяне на някакъв сигнал, при което се достига много добро локализиране и по време, и по честота. Непрекъснатото уейвлет преобразуване на една функция x(t) за мащаб или скала (a>0) a+* и за коефициент на транслация b се представя чрез следния интеграл:

Xw(a,b)=|a|1/2dtx(t)ψ(tba),

където ψ(t) е непрекъсната, и в областта на времето, и в областта на честотата функция, наричана уейвлет майка (матерински уейвлет), като чертата отгоре означава комплексно спрягане. Основната цел на уейвлета майка е да осигури функция източник за генериране на дъщерни уейвлети, които всъщност са транслирани и мащабирани версии на уейвлета майка. За да се възстанови оригиналният сигнал x(t) може да бъде използвано следното обратно непрекъснато уейвлет преобразуване (първа форма).

x(t)=Cψ1Xw(a,b)1|a|1/2ψ~(tba)db daa2

ψ~(t) е дуална уейвлет функция на ψ(t) и

Cψ=ψ^(ω)ψ~^(ω)|ω|dω

е константа на допустимост и където ψ^ означава преобразование на Фурие от ψ. В някои случаи ψ~(t)=ψ(t) и тогава константата на допустимост става:

Cψ=+|ψ^(ω)|2|ω|dω

Обикновено тази константа се нарича уейвлет константа за допустимост. Уейвлет, чиято константа за допустимост удовлетворява

0<Cψ<

се нарича допустим уейвлет. Допустимият уейвлет предполага, че ψ^(0)=0, така че допустимият уейвлет трябва да има интеграл нула. За възстановяване на оригиналната функция (сигнал) x(t), може да се използва и следното обратно непрекъснато уейвлет преобразуване (втора форма)

x(t)=12πψ^(1)1a2Xw(a,b)exp(itba)db da.

При това обратно преобразуване се предполага, че уейвлетът трябва да бъде определен като

ψ(t)=w(t)exp(it),

където w(t) е прозорец. Така дефинирания уейвлет може да бъде наречен анализиращ уейвлет, защото допуска време-честотен анализ. За даден анализиращ уейвлет не е необходимо да бъде допустим уейвлет.

Коефициент на мащаба

Коефициентът на мащаба a разтяга или свива сигнала. Когато коефициентът на мащаб е относително малък, сигналът е по-свит (по-концентриран), което от своя страна води до получаване на по-детайлна графика. Все пак, налице е този недостатък, че ниският коефициент на мащаба не е за цялата продължителност на сигнала. От друга страна, когато коефициентът на мащаб е висок, сигналът се разпъва, което означава, че получената графика ще бъде представена с по-ниска детайлност. Но това продължава за цялата продължителност на сигнала.

Свойства на непрекъснатото уейвлет преобразуване

По определение непрекъснатото уейвлет преобразуване е конволюция между последователността от входните данни и набора от функции, генерирани от уейвлета-майка. Конволюцията може да се пресметне с помощта на алгоритъма за бързо преобразуване на Фурие БПФ (FFT). Обикноквено, функцията на изхода, Xw(a,b), т.е. след конволюцията ще приема стойности в реалната област, освен в случаите когато уейвлетът майка е комплексна функция. Когато уейвлетът майка е комплекснозначна, тогава след непрекъснато уейвлет преобразуване на функцията ще се получи комплекснозначна функция. Спектралната плътност на мощността (енергийният спектър) на непрекъснатото уейвлет преобразуване може да се представи като |Xw(a,b)|2.

Приложения на уейвлет преобразуването

Едно от най-често срещаните приложениия на уейвлет преобразуването е компресирането на изображения. Предимството на използването на уейвлет базирано кодиране при компресирането на изображения е това, че то осигурява съществено подобряване на качеството на картината при по-високи нива на компресиране в сравнение с традиционните техники. Тъй като уейвлет трансформацията има способността да разлага сложна информация и шаблони (петърни) в елементарни форми, то тя често се ползва при акустичната обработка и в областта на разпознаването на образи. Уейвлет преобразуванията могат да се прилагат и в следните научноизследователски области: откриване на ръбове и ъгли, решаване на частни диференциални уравнения, откриване на преходни процеси, проектиране на филтри, анализ на електрокардиограми (ЕКГ-анализ), анализ на текстури, анализ на бизнес информация, анализ на походката.

Непрекъснатото уейвлет преобразуване (CWT) е много ефективно при определянето на коефициента на затихване (коефициента на демпфиране) в колебателните сигнали (например при идентификация на затихване, демпфиране в динамичните системи). CWT е също така много устойчиво на наличието на шум в сигнала.[1]

Източници

  • Ingrid Daubechies, Ten Lectures on Wavelets, Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992, ISBN 0-89871-274-2