Интернет магазин китайских планшетных компьютеров



Компьютеры - Вейвлет Койфлет - Вейвлеты Р. Койфмана — койфлеты

22 января 2011


Оглавление:
1. Вейвлет Койфлет
2. Вейвлеты Р. Койфмана — койфлеты
3. Преимущества и пременение койфлетов



Вейвлеты Добеши и койфлеты индуцируются общей 2π -периодической функцией  m_0\in L_2 , но для койфлетов к ней добавляется набор условий, определяющих равенство нулю моментов соответствующей скейлинг-функции, что весьма полезно в задачах аппроксимации.

Теорема. В том случае, если функция принадлежит пространству Соболева и при этом ядро аппроксимации удовлетворят некоторому условию моментов, тогда аппроксимация данной функции обладает наперед заданной точностью. Обратно: для аппроксимации, обладающей известной сходимостью, ядро аппроксимации удовлетворяет некоторому условию моментов.

Для построения вейвлетов Добеши и койфлетов рассмотрим функцию m0 :


 m_0=\left}{2} \right)^NL,

где L — тригонометрический полином. Для построения койфлетов потребуем выполнение следующих условий:

  1.  \int \varphi{t}^{l}dt=0, l=1,..,N-1;
  2.  \int \varphitdt=1;
  3.  \int \psi{t}^{l}dt=0, l=0,..,N-1.

Или в частотной области:

  1.  \hat{\varphi}^{}=0, l=1,..,N-1;
  2.  \hat{\varphi}=1;
  3.  \hat{\psi}^{}=0, l=0,..,N-1.


Условие  \hat{\varphi}^{}=0 подразумевает m = 0,l = 1,..,N − 1;.

Если существует некоторое число  N=2K, K \in \Nu , тогда, согласно работе рассматриваемая функция m0 для койфлетов может быть представлена в виде:

 m_0=\left}{2} \right)^{2K}{P}_1{},

где

 {P}_{1}=\sum_{k=0}^{K-1}\left,

F — тригонометрический полином, выбираемый так, чтобы выполнялось условие:

 \bigr| {m}_{0} {\bigr|}^2 +\bigr| {m}_{0}{\bigr|}^2=1 .


Определение. Вейвлет-функции, полученные с использованием полинома m0 в виде, называются койфлетами уровня N = 2K .



Просмотров: 3547


<<< Бикубическая интерполяция
Вейвлет Хаара >>>