*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

ВЕЙВЛЕТ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

курсовые работы, информатика

Объем работы: 26 стр.

Год сдачи: 2010

Стоимость: 1200 руб.

Просмотров: 542

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Введение
Заказать работу
СОДЕРЖАНИЕ

Введение 3
1 Обзор предметной области 7
2 Методы решения задачи 12
2.1 Вейвлет Хаара 12
2.2 Вейвлет Добеши 13
3 Техническая реализация 17
3.1 Структурный уровень 18
3.2 Функциональный уровень 20
3.3 Принципиальный уровень 21
Заключение 22
Список литературы 23
Приложение А 24
Листинг методов приложения 24
A.1 Листинг метода «SetSignal» 24
A.2 Листинг метода «Calculate» 24
A.3 Листинг метода «GetAvg» 26
A.4 Листинг метода «GetDiff» 26

ВВЕДЕНИЕ
Вейвлеты — это семейство функций, которые локальны во времени и по частоте, и в которых все функции получаются из одной посредством её сдвигов и растяжений по оси времени (так что они «идут друг за другом»).
В настоящее время вейвлеты стали широко применяться в технике обработки сигналов и изображений, в частности для компрессии их и очистки от шума. Были созданы интегральные микросхемы для вейвлет-обработки сигналов и изображений.
Вейвлет-преобразования имеют очень хорошую частотно-пространственную локализацию и по этому показателю превосходят традиционные косинус-преобразования и другие преобразования Фурье. Таким образом, становится возможно применять более сильное квантование, улучшая свойства последовательности для последующего сжатия без потерь. Так, например, алгоритмы сжатия изображений, основанные на этом преобразовании, при той же степени сжатия показывают лучшие результаты по сохранению качества изображения. К тому же вычислительная сложность очень низка и составляет O(N) (здесь N - длина последовательности, к которой применяется преобразование).
Очевидно, идея использовать вейвлет-преобразование для обработки дискретных данных является весьма привлекательной (дискретизация данных необходима, например, при их обработке на ЭВМ). Основная трудность заключается в том, что формулы для дискретного вейвлет-преобразования нельзя получить просто дискретизацией соответствующих формул непрерывного преобразования. К счастью, И. Добеши удалось найти метод, позволяющий построить (бесконечную) серию ортогональных вейвлетов, каждый из которых определяется конечным числом коэффициентов. Стало возможным построить алгоритм, реализующий быстрое вейвлет-преобразование на дискретных данных. Достоинство этого алгоритма, помимо всего вышесказанного, заключается в его простоте и высокой скорости: и на разложение, и на восстановление требуется порядка cN операций, где с – число коэффициентов, а N – длина выборки.
В последнее время теория вейвлет-преобразования...

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу