1 :
Nanashi_et_al.:
ウェーブレットってどうなんでしょう
語ろう!
2 :
Nanashi_et_al.:02/11/16 12:05
3 :
Nanashi_et_al.:02/11/16 16:31
2の羃乗じゃないと嫌なんてワガママ過ぎませんか?
4 :
Nanashi_et_al.:02/11/17 01:07
しかも離散
5 :
Nanashi_et_al.:02/11/18 02:22
ウェーブレットのどこがいいの?
フーリエ変換によるデータ解析に付き物のサンプリング窓設定が、
ウェーブレットには最初から含めてあるから、
連続的に時間変化する非定常波形の解析に便利、ってなかんじかな
7 :
Nanashi_et_al.:02/11/20 00:29
じゃぁおなじじゃん
8 :
Nanashi_et_al.:02/11/20 01:02
9 :
Nanashi_et_al.:02/12/04 00:34
本来ならばどちらでもいい
10 :
Nanashi_et_al.:02/12/04 03:49
自身と関連がある
11 :
Nanashi_et_al.:02/12/06 22:02
航空写真とかに使うのか?
12 :
Nanashi_et_al.:02/12/06 22:04
いっそのことソリトン変換でも誰かすれ
13 :
Nanashi_et_al.:02/12/06 23:02
役に立つのかそれ?
14 :
Nanashi_et_al.:02/12/21 16:33
COS
(^^)
16 :
Nanashi_et_al.:03/03/08 19:20
さざ
17 :
Nanashi_et_al.:03/03/08 19:24
時間-周波数変換してくれるんだろ?
時間によって周波数が変化しやすい信号とか扱いやすいって噂。
画像への応用が多くて、圧縮、パターン検出とか、
そんなんにつかわれてて、JPEG2000のフォーマットはDWTだったよなぁたしか。
18 :
Nanashi_et_al.:03/04/09 23:24
修論でウェーブレット変換を使った制御方法ってのを考えてるんだが
なんか良いネタないか?
19 :
Nanashi_et_al.:03/04/10 04:17
>>18 時間−周波数分析が必要な制御系ならばwaveletは脈あるかも。
ゼロづめDFTとかSTFTだとちょっと難しいですねぇ・・・なんて話になればね。
とりあえず組み合わせてみました、はいできました、なんてのは
愚の骨頂で逝ってよし。
20 :
Nanashi_et_al.:03/04/12 01:40
G. W. Wei, M. Zhan, and C.-H. Lai,
Tailoring Wavelets for Chaos Control, Phys. Rev. Lett. 89, 284103 (2002)
thank you.
(^^)
23 :
Nanashi_et_al.:03/05/09 22:41
Ten Lectures on Waveletって邦訳した本出ねえのだろうか.
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅(^^)]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
∧_∧
ピュ.ー ( ^^ ) <これからも僕を応援して下さいね(^^)。
=〔~∪ ̄ ̄〕
= ◎――◎ 山崎渉
ハッキリ言ってアメリカなどの多民族国家では黒人の方がアジア人よりもずっと立場は上だよ。
貧弱で弱弱しく、アグレッシブさに欠け、醜いアジア人は黒人のストレス解消のいい的。
黒人は有名スポーツ選手、ミュージシャンを多数輩出してるし、アジア人はかなり彼らに見下されている。
(黒人は白人には頭があがらないため日系料理天などの日本人店員相手に威張り散らしてストレス解消する。
また、日本女はすぐヤラせてくれる肉便器としてとおっている。
「○ドルでどうだ?(俺を買え)」と逆売春を持ちかける黒人男性も多い。)
彼らの見ていないところでこそこそ陰口しか叩けない日本人は滑稽。
27 :
Nanashi_et_al.:03/07/30 06:45
Daubechiesってどう読むんですか?
ドベシス?ドベシイ?
あとHaarとかMayerとかも読み方分かりません.
>>27 Daubechiesは「ドブシス」または「ドビュッシー」
haarは「ハール」、mayerはメイヤーだったかな。
∧_∧ ∧_∧
ピュ.ー ( ・3・) ( ^^ ) <これからも僕たちを応援して下さいね(^^)。
=〔~∪ ̄ ̄ ̄∪ ̄ ̄〕
= ◎――――――◎ 山崎渉&ぼるじょあ
(⌒V⌒)
│ ^ ^ │<これからも僕を応援して下さいね(^^)。
⊂| |つ
(_)(_) 山崎パン
31 :
Nanashi_et_al.:03/09/28 22:32
離散ウェーブレット変換がよくわからん
32 :
Nanashi_et_al.:03/09/30 07:47
>>31 Fourier級数展開と同じなんじゃないの?
直交する関数をもってきてL^2空間の正規直交基底を構成する.
33 :
Nanashi_et_al.:03/09/30 23:45
再構成アルゴリスムとか分解アルゴリスムがいまいちわからん。
1024点を分解→512点になるとは限らないの?
それはツースケール数列ってやつに依存する?
・超音波カメラでの心臓血液流量の観測
・MRI 動画像での心臓のねじれ運動解析
上記の研究ではウェーブレット変換はネタになりますか?
MRI用意できるのか。羨ましいな。医学部だろうけど。