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필터 뱅크

직교 및 쌍직교 웨이블릿 및 스케일링 필터, 리프팅

직교 및 쌍직교 필터 뱅크는 데이터를 서브대역으로 나누는 저역통과 필터, 고역통과 필터, 대역통과 필터의 배열입니다. 서브대역을 수정하지 않은 경우 이러한 필터를 통해 원래 데이터를 완전하게 복원할 수 있습니다. 대부분의 응용 사례에서는 각각의 서브대역에서 데이터를 서로 다르게 처리한 다음 원래 데이터의 수정된 버전을 복원합니다. 직교 필터 뱅크에는 선형 위상이 없습니다. 쌍직교 필터 뱅크에는 선형 위상이 있습니다. 소실 모멘트 개수로 웨이블릿 필터 및 스케일링 필터를 지정할 수 있으므로, 데이터에서 다항식 동작을 제거하거나 유지할 수 있습니다. 리프팅을 통해 특정 속성을 가진 완전 복원 필터 뱅크를 설계할 수 있습니다.

Wavelet Toolbox™ 함수를 사용하여 가장 일반적인 직교 및 쌍직교 웨이블릿 필터를 얻고 사용할 수 있습니다. 간단한 리프팅 단계를 통해 자신만의 고유한 완전 복원 필터 뱅크를 설계할 수 있습니다. 자신만의 고유한 사용자 지정 웨이블릿 필터를 추가할 수도 있습니다.

카테고리

  • 직교 및 쌍직교 필터 뱅크
    Daubechies의 극값 위상 웨이블릿, 최소 비대칭 웨이블릿 및 최선 국소화 웨이블릿, Fejér-Korovkin 필터, coiflets, Han 선형 위상 필터, Morris 최소 대역폭 필터, Beylkin 및 Vaidyanathan 필터, 쌍직교 스플라인 필터
  • 리프팅
    1차원 및 2차원 리프팅, 국소 다항식 변환, 로랑 다항식