data decompositions can be construc

data decompositions can be constructed by just using the corresponding wavelet coefficients. There are several types of wavelet transforms. Depending on the applications, regarding the continuous input signal, the time and scale parameters can be continuous, leading to the continuous wavelet transform (CWT). On the other hand, the discrete wavelet transform (DWT) can also be used for discrete time signals. In the wavelet transforms case, consider that the time domain is the original domain. Although, wavelet transforms is the transformation process from time domain to time scale domain, these processes are known as signal decomposition because a given signal is decomposed into several other signals with deferent levels of resolution. These processes allow recovering the original time domain signal without losing any information

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สามารถสร้างข้อมูล decompositions โดยใช้สัมประสิทธิ์ wavelet สอดคล้องกัน มีหลายประเภทของแปลง wavelet ขึ้นอยู่กับโปรแกรมประยุกต์ เกี่ยวกับสัญญาณป้อนเข้าอย่างต่อเนื่อง พารามิเตอร์เวลาและขนาดได้อย่างต่อเนื่อง นำไปแปลงต่อเนื่อง wavelet (CWT) บนมืออื่น ๆ แปลง wavelet แยกกัน (DWT) ยังสามารถใช้สำหรับสัญญาณเวลาไม่ต่อเนื่อง ในกรณีแปลง wavelet พิจารณาว่า โดเมนเวลาเป็นโดเมนเดิม แม้ว่า wavelet แปลงเป็นกระบวนการแปลงจากโดเมนเวลาเวลาโดเมนระดับ กระบวนการเหล่านี้รู้จักกันเป็นการแยกส่วนประกอบของสัญญาณเนื่องจากเป็นแยกสัญญาณให้เป็นสัญญาณอื่น ๆ หลายเกรงมีระดับของความละเอียด กระบวนการเหล่านี้อนุญาตให้กู้คืนโดเมนเวลาเดิมสัญญาณโดยไม่สูญเสียข้อมูลใด ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

decompositions ข้อมูลสามารถถูกสร้างขึ้นโดยเพียงแค่ใช้ค่าสัมประสิทธิ์เวฟที่สอดคล้องกัน มีหลายประเภทของการแปลงเวฟเป็น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการใช้งานเกี่ยวกับสัญญาณอย่างต่อเนื่องเวลาและพารามิเตอร์ขนาดสามารถอย่างต่อเนื่องนำไปสู่​​การแปลงเวฟอย่างต่อเนื่อง (CWT) บนมืออื่น ๆ , การแปลงเวฟเล็ต (DWT) นอกจากนี้ยังสามารถนำมาใช้สำหรับสัญญาณเวลาที่ไม่ต่อเนื่อง ในเวฟแปลงกรณีที่พิจารณาว่าโดเมนเวลาเป็นโดเมนเดิม แม้ว่าการแปลงเวฟเป็นกระบวนการเปลี่ยนแปลงจากโดเมนเวลาโดเมนระดับกระบวนการเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันเป็นสัญญาณการสลายตัวเพราะสัญญาณที่ได้รับจะถูกย่อยสลายเป็นสัญญาณอื่น ๆ อีกหลายที่มีระดับความละเอียดคล้อยตาม กระบวนการเหล่านี้จะช่วยให้การกู้คืนเวลาเดิมสัญญาณโดเมนโดยไม่สูญเสียข้อมูลใด ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

decompositions ข้อมูลสามารถถูกสร้างขึ้นโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์เวฟเล็ตที่สอดคล้องกัน มีหลายประเภทของการแปลงเวฟ แปลงร่างได้ ขึ้นอยู่กับการใช้งาน เกี่ยวกับสัญญาณอย่างต่อเนื่อง เวลาและขนาดพารามิเตอร์สามารถต่อเนื่องที่นำไปสู่การแปลงเวฟเล็ทแบบต่อเนื่อง ( CWT ) บนมืออื่น ๆแปลงเวฟเลตต่อเนื่อง ( DWT ) ยังสามารถใช้เป็นสัญญาณที่ไม่ต่อเนื่อง ในวิธีการแปลงคดี พิจารณาว่า เวลาโดเมนเป็นโดเมนเดิม แม้ว่าการแปลงเวฟแปลงคือกระบวนการเปลี่ยนแปลงจากโดเมนเวลาและโดเมน ,กระบวนการนี้เรียกว่าการกำหนดสัญญาณ เพราะสัญญาณจะถูกย่อยสลายไป สัญญาณอื่นที่มีหลายระดับอายุของความละเอียด กระบวนการเหล่านี้ให้ฟื้นตัวเดิมสัญญาณโดเมนเวลาโดยไม่สูญเสียข้อมูลใด ๆ