3. Discrete wavelet transformWavele

3. Discrete wavelet transform
Wavelet transform uses small and finite oscillating signals called wavelets as its basis function for representing a signal. Conventional Fourier series representation gives the information of frequency components present in a periodic signal. It is extended to
nonperiodic signals using Fourier Transform (FT). One of the limitations of FT is its inability to provide frequency information over a period of time. In other way Time–Frequency analysis of signal using FT gives frequency information for the entire duration of the signal. A simple solution to overcome the limitations is to apply FT
within a limited time interval which is less than the signal duration. Then the time window is shifted and frequency components are obtained as such using FT. This process is repeated till the window covers the entire signal. The frequency components are then
added to get the entire frequency domain picture. This is the principal idea behind Short Time Fourier Transform (STFT). One important step is the selection of optimum timewindow which can get complete time–frequency information.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3. แยกกัน wavelet แปลงแปลง wavelet ใช้ขนาดเล็ก และจำกัดสั่นได้สัญญาณเรียก wavelets เป็นหน้าที่พื้นฐานสำหรับการแสดงสัญญาณ อนุกรมธรรมดาแทนให้ข้อมูลของส่วนประกอบความถี่อยู่ในสัญญาณเป็นครั้งคราว มีขยายการ สัญญาณ nonperiodic ที่ใช้ฟูรีเยแปลง (ฟุต) หนึ่งข้อจำกัดของ FT คือการไม่สามารถให้ข้อมูลความถี่ระยะเวลา อื่น ๆ วิธีวิเคราะห์เวลาความถี่ของสัญญาณที่ใช้ FT ให้ความถี่ของสัญญาณข้อมูล แก้ปัญหาเพื่อเอาชนะข้อจำกัดที่จะใช้ FTภายในช่วงเวลาจำกัดที่น้อยกว่าระยะเวลาของสัญญาณ แล้วจะเปลี่ยนหน้าต่างเวลา และความถี่ของส่วนประกอบจะได้รับเช่นใช้ FT กระบวนการนี้ซ้ำจนกว่าหน้าต่างครอบคลุมสัญญาณทั้งหมด ส่วนประกอบความถี่อยู่แล้วเพิ่มจะได้รับรูปภาพโดเมนความถี่ทั้งหมด นี่คือความคิดหลักเบื้องหลังเวลาสั้น ๆ ฟูรีเยแปลง (STFT) ขั้นตอนหนึ่งที่สำคัญคือ เลือกของ timewindow เหมาะสมที่จะได้รับข้อมูลเวลาความถี่ทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 . วิธีการแปลงเวฟเล็ตแบบแปลง
ใช้ขนาดเล็กและจำกัดสัญญาณที่เรียกว่าคลื่นสั่นเป็นฟังก์ชั่นพื้นฐานแสดงสัญญาณ แบบอนุกรมฟูเรียร์ การเป็นตัวแทนให้รายละเอียดของส่วนประกอบความถี่สัญญาณปัจจุบันในตารางธาตุ มันขยายสัญญาณ nonperiodic

ใช้การแปลงฟูรีเย ( FT )หนึ่งในข้อ จำกัด ของ FT ก็ไม่สามารถให้ข้อมูลความถี่ ระยะเวลา ในทางเวลาและความถี่ของสัญญาณ และ ให้ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์ความถี่สำหรับระยะเวลาทั้งหมดของสัญญาณ โซลูชั่นที่ง่ายที่จะเอาชนะข้อ จำกัด คือ ใช้ฟุต
ภายในช่วงเวลาที่จำกัด ซึ่งน้อยกว่าสัญญาณของแล้วหน้าต่างเวลาเปลี่ยนส่วนประกอบความถี่ได้ เช่นการใช้ ft . กระบวนการนี้ซ้ำจนกว่าหน้าต่างครอบคลุมสัญญาณทั้งหมด ความถี่เป็นส่วนประกอบแล้ว
เพิ่มโดเมนความถี่ได้ทั้งภาพ นี่คือความคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังสั้นเวลาการแปลงฟูรีเย ( stft )หนึ่งขั้นตอนสำคัญคือการเลือกของที่เหมาะสม timewindow ซึ่งสามารถได้รับข้อมูลเวลาและความถี่ที่สมบูรณ์