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- O que é a aproximação e os coeficientes de detalhe na transformação de wavelet?
- O que significa os coeficientes da transformação da wavelet?
- O que é aproximação do coeficiente?
- Como você lê a transformação de wavelet?
O que é a aproximação e os coeficientes de detalhe na transformação de wavelet?
Coeficientes (pesos) associados à função de escala, chamados coeficientes de aproximação, capturam informações de baixa frequência, enquanto os coeficientes associados à função de wavelet, chamados de coeficientes de detalhe, capturar informações de alta frequência.
O que significa os coeficientes da transformação da wavelet?
A transformação da wavelet é a convolução de uma função (dados) com uma base de wavelet. O resultado dessa convolução são os coeficientes de wavelet. Convolução mede a semelhança entre a função wavelet e os dados. Se a semelhança for alta, você terá picos.
O que é aproximação do coeficiente?
A aproximação, ou escala, os coeficientes são a representação do Passagem baixa do sinal e os detalhes são os coeficientes de wavelet. Em cada nível subsequente, os coeficientes de aproximação são divididos em uma aproximação mais grossa (Passagem Lowpass) e HighPass (Detalhe).
Como você lê a transformação de wavelet?
A idéia básica por trás da transformação da wavelet é, é introduzida uma nova função de base (janela), que pode ser ampliada ou compactada para capturar o componente de baixa frequência e alta frequência do sinal (que se refere à escala).
