Howtosignalprocessing
- Como você escolhe um nível de decomposição de wavelet?
- Qual é o significado das transformações de wavelets que ele pode ser usado na redução de ruído?
- Como a transformação da wavelet pode ser usada para denoising de sinal?
- O que você entende pela técnica de decomposição de wavelets para medição de superfícies?
Como você escolhe um nível de decomposição de wavelet?
Teoricamente, o nível máximo de decomposição (m) pode ser calculado como: m = log2 (n), onde n é o comprimento da série. Ao conduzir um modelo de RNA baseado em wavelets, ele precisa determinar o nível de decomposição mais adequado de 1 a M.
Qual é o significado das transformações de wavelets que ele pode ser usado na redução de ruído?
A transformação de wavelet (WT) é uma ferramenta poderosa para remoção de ruído de vários sinais. Combinar o WT com outras técnicas de redução de ruído pode resultar em uma redução adicional de ruído. Semelhante ao WT, a decomposição do vetor singular (SVD) também é uma ferramenta eficaz de redução de ruído.
Como a transformação da wavelet pode ser usada para denoising de sinal?
Para desmontar qualquer sinal, precisamos colocar o sinal barulhento no processo de decomposição aplicando a transformação de wavelet. A transformação de wavelet nos permite decompor o sinal em grupos de coeficientes em diferentes níveis de frequência.
O que você entende pela técnica de decomposição de wavelets para medição de superfícies?
A transformação da wavelet é uma técnica matemática que pode decompor um sinal em vários níveis mais baixos de resolução, controlando os fatores de escala e mudança de uma única função de wavelet (Mother Wavelet) (Foufoula-Georgiou e Kumar, 1995; Lau e Weng, 1995; Torrence e Compo, 1998; Percival e Walden, 2000).
