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A transformação Haar é a mais simples das transformações da wavelet. Isso transforma multiplies uma função contra a wavelet Haar com vários turnos e alongamentos, como o Fourier Transform multiplies uma função contra uma onda senoidal com duas fases e muitos alongamentos.
- O que é wavelet Haar usado para?
- Como o recurso é gerado usando a transformação Haar?
- O que se entende por transformação de wavelet?
- O que é uma matriz haar?
O que é wavelet Haar usado para?
A compressão da Wavelet Haar é uma maneira eficiente de realizar compressão de imagem sem perdas e sem perdas. Ele depende de valores de média e diferenciação em uma matriz de imagem para produzir uma matriz que é escassa ou quase esparsa.
Como o recurso é gerado usando a transformação Haar?
A primeira função de base cria uma soma em execução dos dados de entrada, o segundo cria uma diferença entre os dois primeiros e os segundos duas amostras de dados, o terceiro cria uma diferença entre os dois primeiros pontos de dados e, da mesma forma, a função base na linha inferior faz o mesmo nos dois últimos pontos de dados.
O que se entende por transformação de wavelet?
As transformações de wavelet são ferramentas matemáticas para analisar dados em que os recursos variam em diferentes escalas. Para sinais, os recursos podem ser frequências variando com o tempo, transientes ou tendências lentamente variadas. Para imagens, os recursos incluem bordas e texturas.
O que é uma matriz haar?
A matriz Haar é a matriz 2x2 DCT, então inversamente, você pode tratar a matriz nxn dct (ii) como a matriz haar para esse tamanho de bloco. Ou se o n for diádico, n = 2^n, você pode estar pedindo a matriz de transformação para n estágios da transformação Haar.
