Viļņu transformācija: definīcija, pielietojumi un diskrētā/diadiskā forma
Uzzini viļņu transformācijas būtību: definīcija, pielietojumi un diskrētā/diadiskā forma — teorija, piemēri signālu apstrādē, trokšņu samazināšanā un kompresijā.
Viļņu transformācija ir signāla laika un frekvences attēlojums. To izmanto trokšņu samazināšanai, pazīmju iegūšanai, signālu saspiešanai, laika‑frekvenču analīzē un citās signālu apstrādes jomās. Atšķirībā no vienkāršas Furjē transformācijas, viļņu transformācija nodrošina mainīgu laika un frekences izšķirtspēju — labāku laika izšķirtspēju augstajās frekvencēs un labāku frekvences izšķirtspēju zemajās frekvencēs.
Nepārtraukta signāla viļņu transformācija ir definēta kā
[ W ψ f ] ( a , b ) = 1 a ∫ - ∞ ∞ ∞ f ( t ) ψ ∗ ( t - b a ) d t {\displaystyle \left[W_{\psi }f}right](a,b)={{\frac {1}{\sqrt {a}}}}int _{-\infty }^{\infty }{f(t)\psi ^{*}\left({\frac {t-b}{a}}}\right)}dt\,} ,
kur
- ψ {\displaystyle \psi }
ir tā sauktais mātes viļņlauzis;
- a {\displaystyle a}
apzīmē skalu (dilatāciju);
- b {\displaystyle b}
apzīmē viļņojuma laika nobīdi (pozīciju);
- ∗ {\displaystyle *}
simbols apzīmē kompleksu konjugātu (komplekso konjugātu).
Admisibilitātes nosacījums un atjaunošana
Lai mātes viļņlauzis ψ būtu piemērots nepārtrauktajai viļņu transformācijai, tam jāizpilda admissibility condition — atsevišķos avotos to sauc par admisibilitātes konstatnti Cψ. Praktiski tas nozīmē, ka ψ jābūt ar nulli fāzē pie frekvences 0 (nav DC komponentes) un tās frekvenču attēls jāintegrē ar atbilstošu svaru. Ja admisibilitātes nosacījums ir izpildīts, signālu f(t) var atjaunot no Wψf ar inversas formulas palīdzību:
f(t) = (1 / Cψ) ∫_{0}^{∞} ∫_{-∞}^{∞} Wψf(a,b) · ψ_{a,b}(t) db (da / a^2)
Šajā formulā Cψ ir admisibilitātes konstante, un ψ_{a,b}(t) ir skalota un nobīdīta mātes viļņlauzis. Šī atjaunošanas formula garantē, ka CWT ir invertējama, ja ψ apmierina nepieciešamos kritērijus.
Diskrētā viļņu transformācija (DWT) — vispārīgs gadījums
Ja a = a 0 m {\displaystyle a={{a_{0}}^{m}} un b = a 0 m k T {\displaystyle b={{a_{0}}^{m}kT}
kur a 0 > 1 {\displaystyle a_{0}>1}
, T > 0 {\displaystyle T>0} un m
m un k
k ir veselu skaitļu konstantes, viļņu transformāciju sauc par diskrēto viļņu transformāciju (nepārtrauktā signāla).
Diadiskā (dyadic) diskrētā viļņu transformācija
Gadījumā, ja a = 2 m {\displaystyle a=2^{m}} un b = 2 m k T {\displaystyle b=2^{m}kT}.
kur m > 0 {\displaystyle m>0}
, diskrēto viļņveida transformāciju sauc par diadisko. To definē šādi
[ W ψ f ] ( m , k ) = 1 2 m ∫ - ∞ ∞ ∞ f ( t ) ψ ∗ ( 2 - m t - k T ) d t {\displaystyle \left[W_{\psi }f\right](m,k)={{\frac {1}{\sqrt {2^{m}}}}\int _{-\infty }^{\infty }{f(t)\psi ^{*}\left(2^{-m}t-kT\right)}dt\,} ,
kur
- m {\displaystyle m}
ir frekvenču skala (skales pakāpe);
- k {\displaystyle k}
ir laika indekss (pozīcija);
- T {\displaystyle T}
ir konstanta, kas bieži saistīta ar laika parauglaukumu vai parastā laika soļa izvēli.
Diadisko diskrēto viļņveida transformāciju var pārrakstīt kā
[ W ψ f ] ( m , k ) = ∫ - ∞ ∞ ∞ f ( t ) h m ( 2 m k T - t ) d t {\displaystyle \left[W_{\psi }f\right](m,k)=\int _{-\infty }^{\infty }{f(t)h_{m}\left(2^{m}kT-t\right)}dt\,} ,
kur h m {\displaystyle h_{m}} ir nepārtrauktā filtra impulsa raksturojums, kas ir identisks ψ m ∗ {\displaystyle {\psi _{m}}}^{*}}
dotajam m {\displaystyle m}
.
Saikne ar filtriem un daudzmēroga (multiresolution) analīzi
Diskrētās viļņu transformācijas praktiskā realizācija bieži izmanto divu veidu filtru bankas — augstfrekvenču (detalizācijas) un zemfrekvenču (apkopojuma) filtrus — un paraugu samazināšanu (downsampling) ar koeficientu 2. Tas ļauj efektīvi veidot daudzlīmeņu dekompozīciju, kas ir pamatā daudzām datu saspiešanas un trokšņa slāpēšanas metodēm. Dažādas mātes viļņlaužu izvēles (piem., Haar, Daubechies, Symlet, Coiflet, Morlet) nosaka filtrēšanas īpašības, gludumu un kompakto atbalstu.
Praktiski pielietojumi
- Signālu un attēlu saspiešana: viļņu transformācija ļauj koncentrēt signāla enerģiju nelielā skaitā koeficientu (piem., JPEG 2000 attēlu kompresijā izmanto viļņus).
- Trokšņu samazināšana (denoising): koeficientu sliekšņošana (thresholding) viļņu domēnā efektīvi samazina nejaušu troksni, saglabājot svarīgas detaļas.
- Pazīmju iegūšana un analīze: viļņu koeficienti sniedz lokālu informāciju par frekvenču saturu un var tikt izmantoti mašīnmācīšanās un signālu klasifikācijas uzdevumos.
- Laika–frekvences analīze: CWT un skalograma attēlojumi izmanto viļņu transformāciju, lai vizualizētu, kā frekvenču sastāvs mainās laika gaitā.
- Medicīnas un inženierijas pielietojumi: EKG/EEG signālu analīze, defektu atklāšana mehāniskās iekārtās, seismoloģija u.c.
Praktiski padomi un ierobežojumi
- Izvēle starp CWT un DWT: CWT dod bagātīgāku, pārlieku redundantāku attēlojumu (labāka interpretācija), bet DWT ir skaitliski efektīvāka un izmanto mazāk atmiņas.
- Laika un frekvences izšķirtspēja: viļņu transformācija nodrošina nemainīgu skalu–frekvenču saikni; zemās frekvences tiek analizētas ar labāku frekvences, bet sliktāku laika izšķirtspēju.
- Efektivitāte: diskretizācijas un filtru banku pieeja (Mallat algoritms) ļauj aprēķināt DWT ar O(N) sarežģītību.
- Mājasdarbs ar maliņām un parauglaukumu: signālu malējās vērtības jāapstrādā piesardzīgi (zero‑padding, periodizācija vai atspoguļošana), lai izvairītos no mākslīgām robēm.
Populārie mātes viļņlauži
- Haar: vienkāršs, kompakts atbalsts, tiek lietots, ja nepieciešama ļoti laba laika lokalizācija.
- Daubechies: nodrošina gludumu un dažādus momentu īpašumus; bieži izmanto DWT.
- Morlet: labi piemērots analītiskai laika–frekvences analīzei (CWT).
- Symlets, Coiflets: kompromiss starp simetriju, gludumu un kompakto atbalstu.
Rīki un bibliotēkas
Viļņu transformācijas implementācijas ir pieejamas daudzās programmēšanas vides: Python (PyWavelets, scipy.signal.cwt), MATLAB (Wavelet Toolbox), R (wavelets, wavethresh) u.c. Šīs bibliotēkas nodrošina gan CWT, gan DWT, filtru bankas un atjaunošanas funkcijas.
Nobeigums
Viļņu transformācija ir jaudīgs instruments laika–frekvences analīzei ar plašu praktisku pielietojumu klāstu. Izvēloties atbilstošu mātes viļņlauzi un diskretizācijas shēmu, var panākt efektīvu signālu apstrādi, saspiešanu un pazīmju izgūšanu. Lai iegūtu labākus rezultātus praksē, svarīgi saprast mātes viļņa īpašības, admisibilitātes nosacījumu un filtrēšanas ietekmi uz signāla rekonstrukciju.
Analogi, diadiskā viļņveida transformācija ar diskrētu laiku (diskrēta signāla) ir definēta šādi.

Frekvences sadalījuma signāla nepārtrauktā viļņu transformācija. Izmantots simlets ar 5 izzušanas momentiem.
Jautājumi un atbildes
J: Kas ir viļņu transformācija?
A: Viļņu transformācija ir signāla laika un frekvences attēlojums, ko izmanto trokšņu samazināšanai, pazīmju iegūšanai vai signāla saspiešanai.
J: Kā definē nepārtrauktu signālu viļņveida transformāciju?
A: Nepārtrauktu signālu viļņveida transformāciju definē kā integrāli visām funkcijas vērtībām, kas reizinātas ar mātes viļņveida transformāciju, kur parametri "a" un "b" apzīmē attiecīgi dilatāciju un laika nobīdi.
J: Kas ir diadiskās diskrētās viļņveida transformācijas?
A: Diadiskās diskrētās viļņlapu transformācijas ir parasto diskrēto viļņlapu transformāciju diskrētās versijas ar frekvenču skalu "m", laika skalu "k" un konstanti "T". Tās var pārrakstīt kā integrāli visām funkcijas vērtībām, kas reizinātas ar impulsa raksturīgo filtru, kurš ir identisks mātes viļņveida transformācijai dotajam m.
J: Ko šajā kontekstā apzīmē "mātes vālītis"?
A: Šajā kontekstā "mātes viļņskaitļi" attiecas uz funkcijām, ko izmanto kopā ar citām funkcijām, lai veidotu pamatu konkrēta veida transformācijas (šajā gadījumā viļņveida transformācijas) aprēķināšanai.
J: Kā aprēķina diadiskos diskrētos viļņlaužus?
A: Diadiskos diskrētos viļņskaitļus aprēķina, izmantojot integrāli visām funkcijas vērtībām, kas reizinātas ar impulsa raksturīgo filtru, kurš ir identisks mātes viļņskaitlim dotajam m. Turklāt tiem kā parametri ir nepieciešami frekvenču skala m, laika skala k un konstante T.
J: Ko apzīmē "a" un "b", definējot nepārtrauktos viļņlaukus?
A: Definējot nepārtrauktos viļņskaitļus, "a" apzīmē dilatāciju, bet "b" - laika nobīdi.
Meklēt