ウェーブレット係数（showtime_97から）

        以下のための信号かどうかを連続ウェーブレット変換（CWT）にまたは離散ウェーブレット変換（DWT）変換、結果は、完全な変換と呼ばれるウェーブレット係数を。ウェーブレット係数は、無次元単位の結果である実際の次元を得るために再構成された信号をこれらの係数を通過する必要があります。
任意の長さ（例えば、手の指幅）オブジェクトのサイズを測定すると同様に、このような広いように、一連の数字を測定することができる1を表し、これはないが、二つの半その長さの長さ2.5代表は（長さを指し標準寸法、誰もそれが、無次元ではない、一般的な標準寸法としてを指していないと）、私はあなたが最後にこのシリーズの数字を知らないどのくらいセンチ、最後にあなたの指を教えていない場合はどのように多くのある標準無次元CMは、また、どのくらいのオブジェクトセンチのか分かりません。フラナガン指は一連の数字が測定される、ウェーブレット変換プロセスを測定し、ウェーブレットベースでウェーブレット係数を。
        指が1.8センチメートルあるとき、私はあなたを伝えるとき、あなたは、センチメートルの大きさと数の別のセットに1.8シリーズデジタルで乗算される一連の番号と長さ1.8センチメートルを測定した幅4.5センチメートル、このプロセスは、実際の寸法、信号処理のためのウェーブレット係数の再構成です。実際のウェーブレット変換と復興の原則はとても人気トークのアイデアで、当然のことながら、ウェーブレット変換の実際の方法は、変換ははるかに複雑で、数学と信号処理を伴うにも多くの問題です、これはあなたの模式的な説明をこのようなものを理解しやすいです。
低周波ウェーブレット係数およびウェーブレット係数は、通常、高周波帯域通過フィルタと低域通過フィルタによってマラーアルゴリズム概念DWT使用される、情報信号は、低周波数および接近情報の高周波詳細に分割されています。
        信号周波数のウェーブレット係数は、高周波情報であり、高周波ウェーブレット係数は、直接高周波ウェーブレット係数のための良好な結果を得るためにも、もちろん、最も一般的な方法は依然として重い、再特徴付け後処理研究のハイライトであってもよいし、それ自体を研究することができます構造。例えば、ヒトの顔、そばかす、にきび、の顔の特徴として、研究モルとイボ人間の顔と投影からそれらを分離するために、それを処理または高周波ウェーブレット係数を再構成することができ、全ての高周波情報です。
        低周波信号上の研究は、低周波ウェーブレット係数情報（一見ナンセンス）であり、より正確な再構成は、通常、低周波特性で表示するために、周波数時々低くない信号として低周波ウェーブレット係数自体をするので、信号は、再構成されるべきです独自の低周波数情報。このような顔または顔などの特性、顔が低周波数情報であり、楕円面または楕円面に正方形面を区別するために、低周波ウェーブレット係数を再構成することができ、低周波特性を与える（絶滅も得られる別の高周波数情報として理解することができます結果ノイズは、原信号の低周波係数の再構成結果は、一般的に）ノイズキャンセリング処理であると考えられます。私は理解していない場合は、あなたが最初の信号処理の基本を補充する必要があり、答えは非常に簡単な言葉で、基本的な数学の知識が関与ウェーブレットではないと思います。