Вейвлет: различия между версиями

[отпатрулированная версия][отпатрулированная версия]
Содержимое удалено Содержимое добавлено
м Установлены настройки стабильной версии для «Вейвлет»: Автоматическая стабилизация статьи из актуальных событий [по умолчанию: стабиль…
иллюстрирование, оформление
 
(не показаны 24 промежуточные версии 13 участников)
Строка 1:
[[Файл:Meyer wavelet.svg|мини|400px|Один из вариантов всплесков Мейера]]
'''Ве́йвлет''' ({{lang-en|wavelet}} — небольшая волна, рябь),; иногда, гораздо реже<ref>[http://www.google.com/search?hl=ru&client=opera&hs=LJI&rls=ru&q=%2B%D0%B2%D1%8D%D0%B9%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%82&btnG=%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA Количество употреблений формы «вэйвлет»]</ref>,также ''ввсплеск'', реже — 'э'вэйвлет''йвлет'') — [[математика|математическая]] [[Функция (математика)|функция]], позволяющая анализировать различные частотные компоненты данных. [[График функции]] выглядит как волнообразные колебания с амплитудой, уменьшающейся до нуля вдали от начала координат. Однако это частное определение — в общем случае анализ сигналов производится в плоскости вейвлет-коэффициентов (масштаб — время — уровень) (Scale-Time-Amplitude). Вейвлет-коэффициенты определяются интегральным преобразованием сигнала. Полученные вейвлет-спектрограммы принципиально отличаются от обычных [[Фурье-спектроскопия|спектров Фурье]] тем, что дают чёткую привязку спектра различных особенностей сигналов ко времени.
 
 
== История ==
В начале развития области употреблялся термин «во́лночка» — [[калька (лексика)|калька]] с [[Английский язык|английского]]{{Нет АИ|27|6|2019}}. Позднее применялся предложенный [[Осколков, Константин Ильич|К. И. Осколковым]] термин «вcплеск»<ref>{{Cite web |url=https://trv-science.ru/2019/04/09/vspleski-ingrid-dobeshi/ |title=Всплески Ингрид Добеши — Троицкий вариант — Наука<!-- Заголовок добавлен ботом --> |access-date=2019-06-27 |archive-date=2019-04-17 |archive-url=https://web.archive.org/web/20190417070435/https://trv-science.ru/2019/04/09/vspleski-ingrid-dobeshi/ |deadlink=no }}</ref>. Английское слово «wavelet» означает в переводе «маленькая волна», или «волны, идущие друг за другом». И тот и другой перевод подходит к определению вейвлетов. Вейвлеты — это семейство функций, которые локальны во времени и по частоте («маленькие»), и в которых все функции получаются из одной посредством её сдвигов и растяжений по оси времени (так что они «идут друг за другом»).
 
Разработка вейвлетов связана с несколькими отдельными нитямипутями рассуждений, начавшимися с работ {{нп5[[Альфред Хаар|Хаар,Альфреда Альфред|Хаара|en|Alfréd Haar}}]] в начале [[XX  век]]а. Весомый вклад в теорию вейвлетов внесли Гуппилауд, {{нп5|Гроссман, Александер|Гроссман|en|Alex Grossmann}} и {{нп5|Морле, Жан|Морле|en|Jean Morlet}}, сформулировавшие то, что сейчас известно как [[непрерывное вейвлет-преобразование]] (НВП) (1982), Жан Олаф-Стромберг с ранними работами по [[Дискретное вейвлет-преобразование|дискретным вейвлетам]] (1983), [[Ингрид Добеши|Добеши]], разработавшая ортогональные вейвлеты с [[носитель функции|компактным носителем]] (1988), {{нп5|Малла, Стефан|Малла|en|Stéphane Mallat}}, предложивший [[Кратномасштабный анализ|кратномасштабный метод]] (1989), Натали Делпрат, создавшая временно-частотную интерпретацию CWT (1991), Ньюланд, разработавший гармоническое вейвлет-преобразование, и многие другие.
 
В конце XX  века появляются инструментальные средства по вейвлетам в системах компьютерной математики [[Mathcad]], [[MATLAB]] и [[Mathematica]] (см. их описание в книге Дьяконова  В.  П.). Вейвлеты стали широко применяться в технике обработки сигналов и изображений, в частности, для их компрессии и очистки от шума. Были созданы интегральные микросхемы для вейвлет-обработки сигналов и изображений.
 
В декабре 2000  года появился новый международный стандарт сжатия изображений [[JPEG 2000]], в котором сжатие осуществляется при помощи разложения изображения по базису вейвлетов.
 
В 2002—2003  годах появился [[ICER]] — формат сжатия изображений на основе вейвлет-преобразований, используемый для фотоснимков, получаемых в дальнем космосе, в частности, в проектах [[Mars Exploration Rover]]<ref>{{книга
| автор = Russell, C.T.
| заглавие = The STEREO Mission
Строка 24 ⟶ 26 :
Вейвлетные функции могут быть [[Чётная функция|симметричными]], [[Нечётная функция|асимметричными]] и несимметричными, с [[Финитная функция|компактной областью определения]] и не имеющие таковой, а также иметь различную степень [[Гладкость функции|гладкости]].
 
=== Примеры вейвлетов ===:
{{кол}}
* [[вейвлет Хаара]]
* [[вейвлеты Добеши]]
* вейвлеты [[Гаусс, Карл Фридрих|Гаусса]]
* вейвлет [[Мейер, Ив (математик)|Мейера]]
* [[вейвлеты Морле]]
* [[вейвлет Пауля]]
* {{ll|en|Mexican[[Мексиканская hatшляпа wavelet(вейвлет)|вейвлет MHat («Мексиканская шляпа»)}}{{ref-en}}]]
* вейвлеты Р. Койфмана — [[Вейвлет Койфлет|койфлеты]]
* [[вейвлет Шеннона]]
{{конец кол}}
 
== Вейвлет-преобразования ==
[[Файл:Wave-chirp-wavelet-chirplet-ru.pngsvg|thumb|244px|Сопоставление [[волна]] (wave) — вейвлет, [[Линейная частотная модуляция|ЛЧМ-сигнал]] (chirp) — [[чирплет]]]]
{{main|Вейвлет-преобразование}}
* Рассматривают функцию (взятую будучи функцией от времени) в терминах колебаний, локализованных по времени и частоте.
* Используются в обработке сигналов, нередко заменяя обычное [[преобразование Фурье]] во многих областях [[Физика|физики]], включая [[молекулярная динамика|молекулярную динамику]], [[вычисления ab initio]], [[астрофизика|астрофизику]], локализацию [[плотность состояний|матрицы плотности]], сейсмическую геофизику, [[оптика|оптику]], [[турбулентность]], [[квантовая механика|квантовую механику]], [[обработка изображений|обработку изображений]], анализы кровяного давления, пульса и [[ЭКГ]], анализ [[ДНК]], исследования [[белок|белков]], исследования [[климат]]а, общую [[обработка сигналов|обработку сигналов]], [[распознавание речи]], [[компьютерная графика|компьютерную графику]], [[мультифрактальный анализ]] и другие.
 
* Используются в обработке сигналов, нередко заменяя обычное [[преобразование Фурье]] во многих областях [[Физика|физики]], включая [[молекулярная динамика|молекулярную динамику]], [[вычисления ab initio]], [[астрофизика|астрофизику]], локализацию [[плотность состояний|матрицы плотности]], сейсмическую геофизику, [[оптика|оптику]], [[турбулентность]], [[квантовая механика|квантовую механику]], [[обработка изображений|обработку изображений]], анализы [[Кровяное давление|кровяного давления]], пульса и [[ЭКГ]], анализ [[ДНК]], исследования [[белок|белков]], исследования [[климат]]а, общую [[обработка сигналов|обработку сигналов]], [[распознавание речи]], [[компьютерная графика|компьютерную графику]], [[мультифрактальный анализ]] и другие.
Вейвлет-анализ применяется для анализа нестационарных медицинских сигналов, в том числе в [[электрогастроэнтерография|электрогастроэнтерографии]].
 
Вейвлет-анализ применяется для анализа нестационарных сигналов медицинских сигналовдиагностических приборов, в том числе в [[электрогастроэнтерография|электрогастроэнтерографии]].
 
Вейвлет-преобразования обычно делят на ''дискретное вейвлет-преобразование'' (ДВП) и ''непрерывное вейвлет-преобразование'' (НВП).
Строка 50 ⟶ 55 :
Вейвлеты, образующие ДВП, могут рассматриваться как разновидность [[фильтр с конечной импульсной характеристикой|фильтра конечного импульсного отклика]].
 
Применение: обычно используется для [[кодирование сигналов|кодирования сигналов]] (инженерноев делотехнических приложениях, компьютерныев компьютерных наукиобластях).
 
=== Непрерывное ===
{{main|Непрерывное вейвлет-преобразование}}
 
Вейвлеты, образующие НВП, подчиняются [[принцип неопределённости|принципу неопределённости]] [[Вернер Гейзенберг|Гейзенберга]]<ref>[{{Cite web |url=http://masters.donntu.org/2008/kita/krivopysk/library/st9.htm] |title=Википедия "Вейвлеты"<!-- Заголовок добавлен ботом --> |access-date=2016-09-24 |archive-date=2016-09-27 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160927081555/http://masters.donntu.org/2008/kita/krivopysk/library/st9.htm |deadlink=no }}</ref> и соответственно базис дискретного вейвлета также может рассматриваться в контексте других форм [[Принцип неопределённости|принципа неопределённости]].
 
Применение: для [[анализ сигналов|анализа сигналов]] (научные исследования).
Строка 64 ⟶ 69 :
Все вейвлет-преобразования могут рассматриваться как разновидность [[временно-частотное представление|временно-частотного представления]] и, следовательно, относятся к предмету [[гармонический анализ|гармонического анализа]].
 
Дискретное вейвлет-преобразование может рассматриваться как разновидность цифрового фильтра конечногос конечным импульсногоимпульсным откликаоткликом.
 
== Примечания ==
{{примечания}}
 
== См. также ==
Строка 74 ⟶ 76 :
* [[Непрерывное вейвлет-преобразование]]
* [[Сжатие с использованием вейвлет]]
 
== Примечания ==
{{примечания}}
 
== Литература ==
* {{статья
|автор = Новиков И. Я., [[Стечкин, Сергей Борисович|Стечкин С. Б.]]
|заглавие = Основы теории всплесков
| ссылка = http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=rm&paperid=89&option_lang=rus
| издание = [[Успехи математических наук]]
| год = 1998
| том = 53
| выпуск =6(324)
|страницы= 53–128
}}
* {{книга
|автор = [[Добеши, Ингрид|Добеши И.]]
Строка 99 ⟶ 114 :
|год = 2005
|страниц = 672
}}
* {{книга
|автор = Новиков И. Я., [[Протасов, Владимир Юрьевич|Протасов В. Ю.]], Скопина М. А.
|заглавие = Теория всплесков
|город = М.
|издательство = Издательство "Наука"
|год = 2005
|страниц = 613
}}
* {{книга
Строка 116 ⟶ 139 :
|страниц = 412
}}
* [https://keldysh.ru/e-biblio/afendikov/ Адаптивные вейвлетные алгоритмы для решения задач гидро- и газовой динамики на декартовых сетках] / ''А. Л. Афендиков, А. А. Давыдов, А. Е. Луцкий'' [и др.]. — Москва : ИПМ им. М. В. Келдыша, 2016. — 230 с. : ил., табл., цв. ил.; 20 см; ISBN 978-5-98354-030-9 : 100 экз.
 
== Ссылки ==
* [http://www.keldysh.ru/council/1/perebern.pdf Систематизация вейвлет-преобразований]
* [http://www.wavelet.org Wavelet Digest] {{Wayback|url=http://www.wavelet.org/ |date=20200929144242 }}{{ref-en}}
* [https://web.archive.org/web/20040210231301/http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html The Wavelet Tutorial by Polikar]{{ref-en}}
* [http://www.autex.spb.ru/cgi-binsu/download/wavelet/books/tutorial.cgi?wvlt_tutorialpdf Роби Поликар Введение в Вейвлет-преобразование] — 59 с. — Для тех, кто хорошо понял ДПФ
* [http://padabum.com/x.php?id=32473 J. Lewalle — Введение в анализ данных с применением непрерывного вейвлет-преобразования] — 29 с. — Для тех кто хорошо понял работу Роби Поликара Введение в Вейвлет-преобразование
* [http://persomath.wanadooecnu.fr/polyvalens/clemensedu.cn/wavelets~qgu/waveletsfriendintro.htmlpdf A Really Friendly Guide To Wavelets]{{ref-en}}
* [https://web.archive.org/web/20070614081512/http://www.amara.com/IEEEwave/IEEEwavelet.html An Introductions to Wavelets]{{ref-en}}
* [http://algolist.manual.ru/compress/image/leo_lev/index-1.php Два курса]: «Введение в вейвлет-анализ» и «Вейвлет-анализ и приложения».
* [http://www.math.kemsu.ru/kma/archiv/wav_math_htm/kniga.htm Основы теории вейвлетов]{{Недоступная ссылка|date=Июнь 2018 |bot=InternetArchiveBot }} с пакетом [[Mathematica]].
{{вс}}
 
[[Категория:Обработка сигналов и изображений]]