-
Maiņviļņu transformāciju izpēte signālu apstrādes pielietojumos
Attiecībā uz vesela skaita kodētiem signālie, vesela skaita maiņviļna transformācija (IWT) var būt īpaši efektīva. IWT ir apvēršams vesela skaita maiņviļņa analīzes algoritms. Var izmantot IWT lietojumos, kad vēlas izveidot vesela skaita koeficientus vesela skaita kodētiem
signāliem.
Salīdzinot ar nepārtrauktu maiņviļņu transformāciju (CWT) un diskrēto maiņviļņu
transformāciju (DWT), IWT is ne tikai aprēķina ziņā ātrāka un ar efektīvāku atmiņu, bet arī vairāk piemērota bezzudumu datu saspiešanas aplikācijās. IWT ļaut pilnībā atjaunot vesela
skaita signālu no apŗēķinātajiem vesela skaita koeficientiem.
Izmanto WA vesela skaita maiņviļņa transformāciju VI, kas īsteno IWT celšanas shēmā, lai izjauktu vesela skaita signālu vai attēlu. Izmanto WA Apvēršamo maiņviļņu transformāciju
VI, kas īsteno apvērstu IWT ar apvērstu celšanas shēmu, lai atjaunot vesela skaita signālu vai attēlu no IWT koeficientiem. Skaties LabVIEW Help - Help»VI, Function, & How-To Help.
Bezzuduma datu saspiešana
Izmantojot DWT vesela skaita signālu paraugos, tiek pārveidoti oriģinālie vesela skaita signāla paraugi ar peldošā komata maiņviļņa koeficientiem. Signāla saspiešanas pielietojumos parasti tālāk kvantē šos koeficientus uz vesela skaita reprezentācijas pirms uz entropiju balstītas kodēšanas. Tā rezultātā saspiešana ar DWT ir zudumradoša, kas nozīmē, ka kāda daļa informācijas ir zudusi, kad tika saspiests signāls, izmantojot DWT, un tad parasti nevar pilnībā atjaunot oriģinālo signālu no DWT koeficientiem.
Tomēr IWT nodrošina bezzuduma datu saspiešanu. Izmantojot IWT, var pārveidot vesela skaita signāla paraugus vesela skaita maiņviļņu koeficientos, un var saspiest šos koeficientus ar uz entropiju balstītu kodēšanu bez tālākas kvantēšanas. Tā rezultātā var pilnībā atjaunot oriģinālo signālu no IWT koeficientu saspiestas kopas.…
Maiņviļņu (Veivletu) transformāciju izpēte signālu apstrādes pielietojumos Maiņviļņi ir funkcijas, ar kuru palīdzību var transformēt signālu, līdzīgi kā lietojot kompleksus sinusus Furjē transformācijā , lai pārveidotu signālu. Maiņviļņu transformācija aprēķina analizējamā signāla un maiņviļņu saimes skalāros reizinājumus. Atšķirībā no sinusoīdiem, maiņviļņi ir lokalizēti gan laika, gan frekvences apgabalā, tāpēc maiņviļņu signālu apstrāde ir piemērota nestacionāriem signāliem, kuru spektra saturs laika gaitā mainās. Maiņviļņa signālu apstrādes adaptīvā laika-frekvences izšķirtspēja ļauj veikt vairāku izšķirtspēju analīzi nestacionāriem signāliem. Maiņviļņu īpašības un elastība izvēlēties maiņviļņus padara maiņviļņu signālu apstrādi par labu līdzekli signāla īpašību noteikšanai.
