In last decade, wavelet transform h

In last decade, wavelet transform has been recognized as a
powerful tool in a wide range of applications, including
image/video processing, numerical analysis, and
telecommunication. The advantage of wavelet is that wavelet
performs an MRA of a signal with localization in both time
and frequency .In addition to this, functions with
discontinuities and functions with sharp spikes require fewer
wavelet basis vectors in the wavelet domain than sine cosine
basis vectors to achieve a comparable approximation. Wavelet
operates by convolving the target function with wavelet
kernels to obtain wavelet coefficients representing the
contributions in the function at different scales and
orientations. Wavelet or Multiresolution theory can be used
alongside segmentation approaches, creating new systems
which can provide a segmentation of superior quality to those
segmentation approaches computed exclusively within the
spatial domain.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในทศวรรษ แปลง wavelet รับรู้เป็นการเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในความหลากหลายของโปรแกรมประยุกต์ รวมถึงประมวลผลภาพ/วิดีโอ การวิเคราะห์เชิงตัวเลข และโทรคมนาคม ประโยชน์ของ wavelet คือ wavelet นั้นดำเนินการ MRA ของสัญญาณกับแปลในเวลาทั้งสองและความถี่ นอกจากนี้ ฟังก์ชันด้วยdiscontinuities และฟังก์ชัน มี spikes คมต้องน้อยwavelet เวกเตอร์ฐานในโดเมน wavelet กว่าไซน์โคไซน์พื้นฐานการเวกเตอร์เพื่อประมาณเทียบเท่า Waveletดำเนินการ โดย convolving ฟังก์ชันเป้าหมายกับ waveletเมล็ดรับ wavelet สัมประสิทธิ์ที่แสดงถึงการผลงานในการทำงานในระดับต่าง ๆ และแนวการ สามารถใช้ทฤษฎี wavelet หรือ Multiresolutionควบคู่ไปกับแนวทางการแบ่ง การสร้างระบบใหม่ซึ่งสามารถให้การแบ่งเซกเมนต์ของคุณภาพผู้แบ่งวิธีคำนวณเฉพาะภายในพื้นที่โดเมน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในทศวรรษที่ผ่านมาการแปลงเวฟเล็ตที่ได้รับการยอมรับว่าเป็น
เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในหลากหลายของการใช้งานรวมทั้ง
ภาพ / การประมวลผลวิดีโอ, การวิเคราะห์เชิงตัวเลขและ
การสื่อสารโทรคมนาคม ประโยชน์ของเวฟคือเวฟ
ดำเนิน MRA ของสัญญาณที่มีการแปลในทั้งเวลา
และความถี่ในปีนอกจากนี้ฟังก์ชั่นที่มีความ
ต่อเนื่องและฟังก์ชั่นมีหนามแหลมที่คมชัดต้องน้อย
เวกเตอร์เวฟพื้นฐานในโดเมนเวฟกว่าไซน์โคไซน์
เวกเตอร์พื้นฐานเพื่อให้บรรลุ ประมาณเทียบเคียง เวฟ
ทำงานโดย convolving ฟังก์ชั่นที่มีเป้าหมายเวฟ
เมล็ดที่จะได้รับค่าสัมประสิทธิ์เวฟที่เป็นตัวแทนของ
การมีส่วนร่วมในการทำงานในระดับที่แตกต่างกันและ
การหมุน ทฤษฎีเวฟหรือ multiresolution สามารถนำมาใช้
ควบคู่ไปกับวิธีการแบ่งส่วนการสร้างระบบใหม่
ที่สามารถให้การแบ่งส่วนของคุณภาพที่เหนือกว่าให้กับผู้
แบ่งส่วนวิธีการคำนวณเฉพาะภายใน
โดเมนเชิงพื้นที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในทศวรรษที่ผ่านมา , การแปลงเวฟได้รับการยอมรับ เช่น
เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในหลากหลายของการใช้งานรวมถึง
ภาพ / วิดีโอการวิเคราะห์เชิงตัวเลขการประมวลผลและ
โทรคมนาคม ประโยชน์ของการแปลงเวฟเป็นละลอก
า MRA ของสัญญาณที่มีการแปลทั้งเวลา
และความถี่ นอกจากนี้ ฟังก์ชั่นต่างๆและการทำงานกับ spikes คม

ต้องน้อยลงเทคนิคพื้นฐานเวกเตอร์ในเวฟเล็ตโดเมนกว่าไซน์โคไซน์
พื้นฐานเวกเตอร์เพื่อให้บรรลุการประมาณที่ใกล้เคียงกัน วิธีการดําเนินการโดย convolving ฟังก์ชันเป้าหมาย

ขอรับเมล็ดวิธีการสัมประสิทธิ์เวฟแทน
มีส่วนร่วมในการทำงานในระดับที่แตกต่างกันและ
อื่น ทฤษฎีเวฟเล็ตหรือการวิเคราะห์สามารถใช้ควบคู่ไปกับการ
แนวการสร้างระบบใหม่
ซึ่งสามารถให้การแบ่งส่วนของ superior คุณภาพที่แบ่งส่วนวิธีการคำนวณโดยเฉพาะภายใน

โดเมนเชิงพื้นที่