Що таке вейвлет-кодування?

Вейвлет-кодування або стиснення є форма стиснення даних, добре підходить для стиснення зображень (іноді також стиснення відео та аудіо). Вейвлет-стиск може бути ідеальним (без втрат) або з втратами, де допускається певна втрата якості.

Добре відомі приклади вейвлет-функцій включають Функції Haar, Daubechies, Coiflet і Symlet [41] . У цій роботі використовується вейвлет-функція Хаара через її математичну простоту. …

Вейвлет-теорія є математична модель нестаціонарних сигналів із набором компонентів у формі малих хвиль, які називаються вейвлетами (Полікар, 1999). Використання вейвлета є вигідним, оскільки вейвлет не передбачає стаціонарності або періодичності сигналу.

Як синусоїди, вейвлети можуть бути розтягнуті або стиснуті вздовж осі "x" або осі часу, щоб охопити різні частоти. Але на відміну від синусоїдальних хвиль, вейвлети можна переміщати вздовж осі часу сигналу, щоб перевірити коливання часу, оскільки вейвлети мають набагато меншу тривалість порівняно з сигналами, з якими вони використовуються.

Використання вейвлетів надає одночасну частотно-часову інформацію сигналу, що становить особливий інтерес при обробці подій напруги. Застосовуючи вейвлет-перетворення, забезпечується висока часова роздільна здатність для високочастотних компонентів і низька часова роздільна здатність для низькочастотних компонентів сигналу.

Вейвлет-кодування або стиснення форма стиснення даних, добре підходить для стиснення зображень (іноді також стиснення відео та аудіо). Вейвлет-стиск може бути ідеальним (без втрат) або з втратами, де допускається певна втрата якості.

Вейвлети краще представляють сигнал завдяки аналізу з різною роздільною здатністю.) Це пояснює чому вейвлет-перетворення зараз застосовуються для великої кількості програм, часто замінюючи звичайне перетворення Фур'є.