Die Wavelet-Transformation ist ein mathematisches Verfahren, das zur Analyse von Signalen und Daten verwendet wird. Sie ermöglicht es, ein Signal in verschiedene Frequenzkomponenten zu zerlegen, während gleichzeitig die zeitliche Lokalisierung beibehalten wird. Im Gegensatz zur klassischen Fourier-Transformation, die nur die Frequenzinformationen liefert, ermöglicht die Wavelet-Transformation eine mehrdimensionale Analyse, indem sie sowohl die Frequenz als auch die Zeit berücksichtigt.
Die Wavelet-Transformation verwendet sogenannte Wavelets, die kleine Wellenformen sind, die sich über die Zeit und Frequenz verändern lassen. Diese Wavelets werden auf das Signal angewendet, um die Koeffizienten zu berechnen, die die Stärke der Frequenzen zu verschiedenen Zeiten repräsentieren. Mathematisch kann die kontinuierliche Wavelet-Transformation eines Signals durch die Formel
beschrieben werden, wobei das gewählte Wavelet, die Skala und die Zeitverschiebung ist. Diese Transformation findet Anwendung in vielen Bereichen, wie z.B. in der Bildverarbeitung, der Signalverarbeitung und der Datenkompression
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