ウェーブレット変換の使い道

おせーて

　少しだけ知ってるものです。
たしか、古い話ですけど２、３年くらい前三菱重工あたりがタービンの診断に使うために研究したって
ききました。あと、鉄道総研でレールの診断の研究もしてました。
画像処理がメインに使われてるけど、何に使えるかはこれからでは
ないでしょうか。

ウェーヴレット終了ーーー＞FFTばんざーい

油田探査．

やっぱ、時系列で見れるから
土関連には使われているんじゃないか

>1

応用物理系のデータ解析かな？
ちなみに，私は気象海洋分野の人間（フフフ）．

ウェーブレットはFTの親戚ですね．ちょっと使い道が違う．．．

これからじゃない。。。

画像圧縮やノイズ除去に使われているらしい。
FTでは波のうねりや大きさが良く分かるが、Waveletは「いつ」その波が存在したかがわかるとか。
今勉強中だから、そんなに詳しくは言えないけど。

タンパク質の構造予測にも使われているぞ。

最近は、逆問題の解法に利用されているようですな。
フーリエ変換の欠点を補えるって言うか、高調波の
原因となる時間波形を探すのに大変であり、時間領
域と周波数領域の双方の情報を観察するような窓関
数付フーリエ変換などで補おうとしているが、まだ
まだ難しいって言うので、Wavelet解析が使われだ
していますよね。
X線回析像から結晶構造を推定する問題なども逆問
題でとかれているし、DNAの螺旋構造もX線と逆問
題で初めて実証されたって感じですもんね。

ほとんど局在化されている波をモード展開するのにフーリエ変換じゃ
やたらとたくさんの波を重ね合わせないと近似できないのに対して
Wavelet変換なら比較的少ない基底である程度近似できるところが
有用なんじゃないの？

http://twinkle10.tripod.co.jp/index.html　

FBIの指紋認証システムに使われているらしい

はじめまして
僕は機械工学を専攻している大学3年生です。
MATLABのWavelet toolbox を使って解析しようと思うのですが、
Continuous　Wavelet　1-D（連続1次ウェーブレット変換）を
使って解析した時に、横軸=時間、縦軸＝スケールとでるのですが、
この場合、ある時間に対する周波数はどのようにして求めれば良い
のでしょうか？？？
詳しい人いたら教えてください。　よろしくおねがします。

>>14
言っている事がよくわからん。
グラフの作成法が違うのか?
縦軸が周波数ではないってこと?

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離散でしか使ったことないんだけど・・・

スケール＝サブバンド分割によるフィルタ、という考え方をするから
連続の場合は縦軸がマザーウェーブレットに関してなんらかの影響を
受けている、いわば周波数に近いものになっていると思いますけど。
まだ勉強中なのでよくわかってませんが。

Waveletって周波数解析っていう考え方してるんでしょうか。
ある時間に対しての周波数を得たいのであればフーリエ使いませんか？

私はマザーウェーブレットとしてラプラシアンガウシアン関数を使ってます。
エッジ抽出フィルタとかによく使われてる関数です。この関数の良いところは
信号面では窓幅が狭くて、時間分解能が高いって特性があるけど、周波数領域
だと逆に広くなってます。

JPEG2000で使われるらしいね、ウェーブレット変換。
詳しい人いたら説明して欲しいなぁ。お願いします。

電子透かしの研究で、Waveletを使用していた論文がなかった？

連続ウェーブレットを勉強しているのですが、ある信号を解析した結果、
縦軸が周波数で横軸は時間ならばその時間における周波数が簡単に分かるんですが、
MATLABのWavelet TOOLBOXを使って解析すると、縦軸は周波数ではなくスケールな
んです。で、説明書を読むとマザーウェーヴレットのスケールを引き伸ばすと、よ
り細かい低周波数を見るのに適していて、スケールを縮小すると高周波数を見るの
に適しているというのは分かったのですが、縦軸がスケールで表示されているため
にその時間に対する正確な周波数がわかりません。
これはＦＦＴで一番高い周波数、低い周波数を確認しなければスケールから周波数
がいくらなのかを確認することは出来ないのでしょうか？
なにぶんまだウェーブレット解析を勉強して日が浅いもので、あまり良く分かりません。
どうかご存知の方がいましたら教えてください。よろしくお願いします。

RealMovieにはウェーブレット圧縮が使われてる
Mpegは離散コサイン変換(DCT)

周波数解析という考え方とウェーブレットは切り離して考えた方が
よくない？周波数解析ではあるけれど、連続ウェーブレット変換を
行って出てきたデータ（縦軸：スケール、横軸：時間）は決して
周波数そのものを形にしたものではないし、当然用いるマザーウェー
ブレットによって出てくる結果が変わるということは・・・
ですよね。
Toolbox使う場合でもきちんと理論の部分は勉強したほうがいいですよ。
連続を扱うのであれば、スケーリング関数とか、ダイレーションや
シフトに関する話とか・・・非常に大事です。

というわけで、ある瞬間の最高、最低周波数というのを見るのには
向いてないんじゃないでしょうかね。

5回生さんへ
さっそくのお返事ありがとうございます。
たしかに周波数を知りたいって言うのが目的なのですが、ＦＦＴアナライザで
解析した結果、そこに何種類のどのくらいの周波数がでているのか？っていう
疑問がでて、それを知るためにまず、短時間ＦＦＴで時間をもとに調べてみた
んですが、どうも細かい部分(0.0X何秒のとき）の周波数を読むことは難しか
ったので、じゃーウェーブレットを使って細かい時間から周波数をみてみよう
と思い、今、勉強しているところなんです。
それとＡという信号とＢという信号を比較する場合にも時間成分における周
波数も必要で、自分ではウェーブレットが適していると思いました。
それと、どの文献を見ても連続ウェーブレットを使ってからの考察や結論を
詳しく書いてくれているような文献がなくて、どんな勉強をして良いのかも
あまり分かりませんでした。　スケーリング関数やシフト、ダイレーションの
部分をもう少し詳しくよんで見ます。
それと、もし何か良い参考書とかがあれば教えていただけないでしょうか？

私もウェーブレットは今年自主的に勉強してるだけですので、
まだまだ全貌が掴めてないんですが、分かってるところで話をすると、
やはり周波数解析とは分けて考えた方がいいです。
フーリエ変換が時間領域と周波数領域をつなぐものであり、その
基底関数が三角関数、というのはご存知だと思います。
ウェーブレットの場合は何をしているかというと・・・
基底関数が三角関数＝周期関数なので、時間的に偏在する信号の
解析に適していない。そこで、マザーウェーブレット関数という
コンパクトサポートな基底関数を用意してそれで変換をすることで
偏在する信号にフィットする信号処理をしよう、というものです。
だから解析する信号の特徴によってマザーウェーブレットをいろいろ
選びます。例えば音声信号を扱うならCoiflet１０が適しているとか、
そんな感じで知られています。
このマザーウェーブレットをシフト（平行移動）、ダイレーション
（拡大縮小）することで信号に近似させていくわけですが、そのときに
ダイレーションさせた値が前述の縦軸スケールのグラフの値になります。
ということは、その瞬間に得た、マザーウェーブレットに似ている度が
その点の濃度で与えられているというわけです。
スケール値が大きくなるほどウェーブレットの幅も広がり、周期が
広がることになるのでつまり低い周波数領域をみることなる。
しかし、それはマザーウェーブレットの形状に依存するもので、
いわゆるフーリエの周波数とはまた別のものです。
離散ウェーブレットを扱って、サブバンド分割という部分を勉強すれば
離散ウェーブレットをかけることはウェーブレットというフィルタを
かけて信号をローパス、ハイパスのものに分けることであることが
わかると思います。このときのスレッショルドがウェーブレットの
波形によって若干異なるのです。

なんだかわけのわからんことになってしまいましたが（笑）、
つまりWaveletを扱うには勉強しなければならないことが多すぎます。
MATLABのToolboxを使えばボタンひとつで変換できるんですが、
そこから得られるデータを生かすには理論が必要です。

ウェーブレット変換はいろいろな分野に応用されています。
今ウェーブレットを使ってやろうとしている研究が、すでに
ウェーブレットを用いて解析されているかは調べましたか？
ウェーブレットの応用にはいくつかに大別されます。
主には信号の位置を特定できることを利用したものと、
ウェーブレット縮退などを利用したノイズ除去、圧縮などの
データ加工です。
共立出版からわかりやすいウェーブレットの本が出ていますし、
Ｃmagazineの特集でウェーブレットが何度か取り上げられています。
一度ごらんあれ。
で、理解したら私に教えてください（笑

ともゆきさん、みてますか？

24 名前：ともゆき投稿日：2001/02/20(火) 01:10
>んですが、どうも細かい部分(0.0X何秒のとき）の周波数を読むことは難しか
>ったので、じゃーウェーブレットを使って細かい時間から周波数をみてみよう

どういう条件なのか分かりませんが、典型的な落とし穴にはまってませんか？
「細かい部分の周波数」は『粗い精度』でしか分析できませんよ。原理的に！
ＦＦＴだろうが、ウェーブレット変換だろうが、精度には限界があります。
その精度の限界とやらがどのくらいなのかは、知りませんが赤池情報量基準
など参考になるのかも。理論的に何か分かっているはずですので、その理論的
な精度の限界を超える分析はあきらめるよりありません。
何か研究課題があるのでしたら問題を単純化できるように考えを練り直すの
が良いでしょう。

>all
観測パターンから特徴を抽出する際、フーリエ解析が観測パターンに含まれ
るすべての周波数成分、スペクトル成分をすべての時間軸上で調べるのに対
しウェーブレット解析では観測パターンに最適なマザーウェーブレットを拡
大縮小し、平行移動したウェーブレットを用いて特徴のある時刻について詳
細に調べることができる。一方、任意の観測パターンを様々の周波数成分の
和として表す方法がフーリエ解析である。

と、私の持っているテキストには書いてあります、はい。

時間領域解析-音場シミュレーション-（TLM(Transmission Line Matrix Modelling Method),FEM etc）に使えるかも。
...というのは，インピーダンスを与える際（周波数依存性あり）に元の波形をWavelet変換し，ぶち込めばいいんじゃないかと考えてるんだけれども，肝心のTLM,FEMシミュレーションがうまくいってないので「ダメダメ」。
(私事で，すんません)

多重解像度解析についてなんですが、複数の高周波成分と低周波成分に
分けるということですが、
高周波成分→シフトを行いながら短スケールの基底関数で内積演算した結果のデータ列
低周波成分→その残りかすのデータ列
というふうに解釈しています。
ではその残りかすデータ列を求めるにはどうすればいいんでしょうか。

>29
単純に差分成分なのでは？
多重解像度解析(MRA)を用いる場合、レベルが上がるほど粗い近似に
なっていくんですよね？
ということは、スキームとしては
１．w(i)に対してシフトを行いながら短スケールの基底関数で内積演算する。
　　１レベル高いウェーブレット展開係数w(i+1)が求まる。
２．スケーリング関数をs(i+1)=w(i)-w(i+1)として求める。
ではないでしょうか。

>30
もし勘違いしてたらゴメン。スケーリング関数は基底関数の一種と
解釈してるのですが。近似関数を求める基底といった感じで。
後、展開係数のレベル間差分ってのはあまり意味ないような気がする
のですが、意図はどういった所にあるのでしょうか。

なんとか理解できました。
低周波成分→近似関数（スケーリング関数の１次結合）
高周波成分→誤差関数（ウェーブレット関数の１次結合）
つまり高周波成分こそが残りかす（原波形−近似関数）
ということではないでしょうか。多分。あってる？

もっと議論しようよage

Waveletで流体内の複雑な一見して秩序だってないが，
実は特定周波数のシグナルを分離すると，秩序構造が見出せる
とか，乱流の解析があった．
新しいマザーウエーブレット見つけたら特許になるよな．
「自然法則を利用」させるように書けば．だめ？

　　　　　　　　　　　 /　￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ /
　　　　　　　　　　　/　　駄スレ・糞スレのため　/
　　　　　　　　　　 /　　終了いたしました　　　 /
　　　　　　　　　　/　ありがとうございました　 /
　　　　　　　　　 /　　　　　　　　　　　　　　　　/
　　　　　　　　　/　　　　モナーより　　　　　 /
　　　　　　　　 /￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣/
　 ∧＿∧　　/　　　　　　　　　　　　　　　　/∧＿∧
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　（　　　　）つ　　　　　　　　　　　　　　　⊂（　　　　）
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5回生さん、もうすぐ新年度！さん、こんにちは。
お返事有難うございました。返事が遅くなってごめんなさい。
ちょっと就職活動をしていたもので、なかなか掲示板を見ることができなかった
のですが、色々アドバイス有難うございました。
就職活動も無事終わり、後は結果を待つだけです。
ところでウェーブレット解析のスケールと周波数の関係が知りたいということを
その前のメールでは質問していましたが、自分なりにもう一度本を読んでみて、
スケールというのは低いスケール＝高い周波数、高いスケール＝低い周波数を
みているものだということが分かりました。ということはウェーブレット解析
というのは、たんに時間変化における大まかな周波数の様子みたいなものを示
していると思って良いのでしょうか。

>36

まぁ、そんなとこだね。でもここでの周波数は、マザーウェーブレット
で定義されるものであり、実際の周波数とはちと異なるということをお忘れなく。
基底関数が違えば結果が変わってくるからね〜。
あと、純粋な周波数解析を行うなら、短時間フーリエってのもあるよ。

ともゆきたんは短時間フーリエはやったみたいですね。
過去ログ今見た。ゴメソ。

名無しさん＠１周年さん、どうもありがとうございました。

お久しぶりです（＾＾
卒論の時期にかじった程度の知識でいろいろ書きましたが、
最近ようやく理解できてきました（笑
フィルタバンクの勉強をするといろいろ分かるね・・・
もしもっと勉強したければフィルタバンクをどうぞ（＾＾

>>M1たん

院合格おめでとう！今度はＭ３になるなよぉ！
で、ウェーブレットは続けるのかい？

age

http://www.mainichi.co.jp/digital/internet/200108/29/07back.html

>>43
>ウェーブレットは、1980年にフランスの石油探査技師、
>ステファン・マーラーによって考案された周波数変換理論。
>たとえば遠くから見たピラミッドはひとつの波(信号）だが、
>近寄ってみると表面は大量のでこぼこがある。
>ランダムなでこぼこは雑音にすぎないが、
>でこぼこを信号化できれば、大量の情報を母波に乗せることができる。

毎日ががんばって書いたのはわかるけど、間違ってない？
とくにでこぼこの信号化→大量の情報ってのがわからん。

何が言いたかったんだろう？？？
きっと、この記事であげられてる会社のページから推定したのかな。
そりゃFourier ベースの QAM / DMT よりは、
MRAで低周波カットすりゃノイズリダクションの効果は高いから、
帯域を広く使えるのは確かだが、イタイ解説だ。

あぼーん　あぼーん　あぼーん　あぼーん　あぼーん　あぼーん　あぼーん
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あぼーん　あぼーん　あぼーん　あぼーん　あぼーん　あぼーん　あぼーん

逆ウェーブレット変換って、多重解像度解析以外でもできるんですか。
例えば、単にメキシカンハットとシフトしながら内積とってスペクトル出して、
逆変換して元に戻る？
逆変換の式が今一つ実装しにくいんですけど。

>>1

俺はWeveletを時変系のシステム同定のための解析手法で使っていたぞ！
でもうまく行かず、Time-frequencyに移行したが・・・

http://coimbra.on.arena.ne.jp/data2/data0163.jpg

フーリエ変換では細か〜いスペクトラムを得るには
時間軸を長〜くとって重〜い演算をしなきゃならないないから

ウェーブレット変換では最初から高周波成分を細切れにしてしまいました。

っていう解釈で合ってる？

http://www.t-cnet.or.jp/~heaven/adultranking/rankem.cgi?action=in&id=yama

http://www.lulun.com/adult/ranking.cgi?links=709&urls=rkg

メキシカンハットと聞くと
橋幸夫の歌声が想起される

>>50
なんで上手くいかなかったの？基本的にはウェーブレット変換と短時間フーリエ変換はそれほど大きな違いは出ないはずですが？？

http://book-i.net/sswab/

　　ヌキヌキ部屋へ

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有名すぎてみんな来てます

女性書き込み多し

連続ウェーブレット変換において、逆変換が定義できるためにはアドミッシブル条件を
満たす必要があるんですが、連続ウェーブレットの一つである gabor wavelet は
アドミッシブル条件を満たしていません。

gabor wavelet で逆変換を定義することはできないんでしょうか？
詳しい方、お教えください。

>>58
$(N+1)|\hat\psi(0)|^2<<1$を満たすように半値幅を決めてやればプラクティカルには逆変換を定義しても問題ない。

>>59
すいません...
記号とかの意味がわからないのですが
詳しく教えてください

http://www.i-chubu.ne.jp/~tomomi-h/marion/navi/navi.cgi?links=20348

　最近waveletを勉強したいのですが、お勧めのサイトと、
ソースを公開しているとこがあれば教えてください。
よろしくお願いします。

http://hentai.s1.x-beat.com/

ウェーブレットって、流行が終わったような印象があるけど、
そこらへんどうなんですか？

（＾＾）

（＾＾）

>>６２さんへ
僕はMATLAB・LabVIEW専門で使ってます。
LabVIEWだと細かい関数がもう揃っているので
あとは自分流にアレンジしプログラミングするだけです
次数分析のツールまで揃ってます
僕なら、LabVIEWを勧めます。

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僕は音振動解析に使用してますが(自作ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ）
何故か高回転のﾚﾍﾞﾙが、次数分析のﾚﾍﾞﾙと合いません
なぜでしょうか。

＜血液型A型の一般的な特徴＞（見せかけのもっともらしさ（偽善）に騙されるな！！）
●とにかく神経質で気が小さい、了見が狭い(臆病、二言目には「世間」(「世間」と言っても、一部のＡ型を中心とした一部の人間の動向に過ぎない））
●他人に異常に干渉して自分たちの古いシキタリを押し付け、それから少しでも外れる奴に対しては好戦的でファイト満々な態度をとり、かなりキモイ（自己中心、硬直的でデリカシーがない）
●妙に気位が高く、自分が馬鹿にされるとカッと怒るくせに平気で他人を馬鹿にしようとする（ただし、相手を表面的・形式的にしか判断できず(早合点・誤解の名人)、実際にはたいてい、内面的・実質的に負けていることが多い）
●権力・強者には平身低頭だが、弱者に対しては八つ当たり等していじめる（強い者にはへつらい、弱い者に対してはいじめる(特に人が見ていない場合））
●あら探しだけは名人級でウザく、とにかく否定的（例え10の長所があっても褒めることをせず、たった１つの短所を見つけては貶す）
●基本的に悲観主義でマイナス思考に支配されているため性格が鬱陶しい（根暗）
●何でも「右へ習え」で、単独では何もできない（群れでしか行動できないヘタレ）
●少数派の異質・異文化を理解しようとせず、あるいは理解を示さず、排斥する(差別主義者、狭量、視野が狭い、多数派＝正しい　と信じて疑わない）
●集団によるいじめのリーダーとなり皆を先導する(陰湿かつ陰険で狡猾）
●他人の悪口・陰口を好むと同時に、自分は他人からどう見られているか、人の目を異常に気にする（自分がそうだから容易に他人を信用できない、ポーズだけで中身を伴っていない、世間体命）
●たとえ友達が多くても、いずれも浅い付き合いでしかなく、心の友達はおらず孤独（心の感度が低く、包容力がなく、冷酷だから）
●頭が硬く融通が利かないためストレスを溜め込みやすく、また短気で、地雷持ちが多い（不合理な馬鹿）
●たとえ後で自分の誤りに気づいても、素直に謝れず強引に筋を通し、こじつけの言い訳ばかりする（もう腹を切るしかない！)
●男は、女々しいあるいは女の腐ったみたいな考えのやつが多い(例：「俺のほうが男前やのに、なんでや！（あの野郎の足を引っ張ってやる！！）」）

（＾＾）

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　　（　　＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）

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ﾋﾟｭ.ｰ　(　　＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
　　＝〔~∪￣￣〕
　　＝ ◎――◎ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎渉

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　　（　　＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）

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ﾋﾟｭ.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

あたしまみっ！ねぇ、あたしに逢いたい？
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age

I. Daubechies 著 Ten Lectures on Wavelets, SIAM, (1992) の日本語版
ウェーブレット10講が発売されました

ウェーブレット変換のプログラム（自作）を作った人に伺いたいのですが、
公式で出てくる積分は離散フーリエ変換のように　∫→�煤@で考えても良いのでしょうか？？

>>80
違う。
教科書を１ページ目から読み直せ。
以上

じゅるじゅる

最近のウェーブレットってどうなんですかね？？？

　　　 　∧＿∧　 ∧＿∧
ﾋﾟｭ.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

...これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。　　　
　　
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ﾋﾟｭ.ｰ　(　　＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
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　　＝ ◎――――――◎ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎渉&ぼるじょあ

http://www.osaka-kyoiku.ac.jp/~ashino/topics/lecture_note.html

このサイトはウェーブレットを理解するのに使えます。

時間軸が-∞〜+∞で周期性のある波形は、FFTで解析できるが、
ある期間のみの周期波形はウェーブレットです。

>>87
別にそれが全てではないだろう

1次元時系列データをウェーブレット解析するようなプログラムを作ろうと勉強中です。
なんかそういう目的にオススメのサイト・教科書などあったら推薦してもらえませんか？

>>89
インターネットを使える環境にあって、そんな質問をするようじゃ、何を教えても無駄だな。

離散ウェーブレット変換において、
任意のウェーブレット関数を近似するような
スケーリング関数や分解/再構成フィルタを構成することは
可能でしょうか？

>>91
任意のウェーブレット関数を近似?
正規直交や双直交でない任意の関数をウェーブレット関数として使って、
離散ウェーブレット変換をやりたいということか?

ウェーブレットは使うのは簡単だけど理解して活用するのは難しいと感じた修士卒業間近

経験的に決めるパラメータが多くね？

フリーウェアがなかなか見つからない(；´д｀ )

ウェーブレット相互相関について今調べ中だけど体系的に学べる教科書ないの
かな？

>>94
そんなことはない。数学的に決まっている。
>>96
連続ウェーブレットでの話か？連続ウェーブレットは教科書は少ないね。
理由は簡単。連続ウェーブレット変換は簡単だから。
ウェーブレット相互相関も論文には良く書かれている。

逆ウェーブレット変換を実装してるソースコード、もしくはフリーのライブラリなどご存じないでしょうか？

>>98
クグリませう。

GNU Scientific Library

>>100
ありがとう。
調べてみます。

ウェーブレット変換をした後のグラフの見方が分かりません？？
連続ウェーブレット変換がカラーマップで，離散ウェーブレット変換は棒グラフになるという理解でいいのですか？？

なんでよりにもよって棒グラフなんだよ

離散ウェーブレット変換をすると，縦に何個かグラフができて，それぞれが棒グラフになってませんか？？

>>104
データをどんな形式のグラフで描画するかは当人の勝手だが
時間の推移によってどれほど値の変動があるか未知のデータを
棒グラフで示すのは頭が悪すぎる。
データ点数が多いと真っ黒で値の中心が見えず、どれくらいの分散を
持っているか判りにくいからな。

>>104
コメントありがとう．結果だけ報告すると，Morletのウェーブレット変換ををすることで，見たい現象を表示することができた．
ところで，ウェーブレットでもFFTのときみたいに，トレンドの除去をした方がいいの？？まぁ，とりあえずは，今の結果で満足しているよ．

全くと言っていいほどウェーブレットを理解できないんですが。;;
Haarウェーブレットを使って、トランスレートパラメータ・スケールパラメータ・振幅を３次元で表したいんです！
これって可能ですか？教えてください！

可能です！
でも理解できてないと不可能です！

これで、株式の売り買いシステムを作れば最強でしょうか？

最強ですよ

最強ですよ

最低だね。

dhdghhsh






ghdjd






kutukt





hyeretrh





hfdfhd

今勉強中なんですが、wavelet変換はもしかして、
カーネルがx=0においては振幅が高く、0から離れるほど振幅が小さくなっているものを使うということでしょうか？
たしかにそれならば局所的に周波数が計算できそうです・・・。
この理解は当たっていますか？

>>114
>x=0においては振幅が高く、0から離れるほど振幅が小さくなっているもの

それがマザーウェーブレットとよばれるもの。

連続ウェーブレット逆変換の実装の仕方をだれか教えてほしい･･･
MATLABに関数ないんだもん。。。

連続ウェーブレットって逆変換は不可能じゃなかったっけ?

やっぱりそうなのか･･･

理論では一応できることになっているんだけど。。
無限積分を実行するという無謀なことになっていて謎ではあったんですが。。
自分の勉強不足を実感。。。

sage

二ヶ月ぶり

なんで落ちない？

2012年6月に大地震が起こるらしい

糞スレ

今年の初カキコ！

ええ

１０年超えたな

残念だったなｗ

イチニッパ

？

なにいってんの？

由佳

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　^ミ）　　　　　　　　　　　　　　　　　,,/ﾌ　　　　　　　　　　　　　　 r､　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　／ﾉ
　　＼＼　　　　　　　　　　　　　　 r'ノ　　　　　　　　　　　　　　　　〈 ＼-､　　　　　　　　＿　　　 　 　 ／＼'
　　　 'ｖﾍ　　　　　　　　 　 　 　 ／ﾉ　　　　　　　　　　　　　　　　　　｀＼::＼　　　　　 /∧::ヽ　　　 ／:::::／
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　　　　　 l::::::::::::|　　　|:::::::::::|　　　　　　　　　　　　　　　 　 |　　　!　|　　　　　　　 ｉ　　ｉ　　　!　　ｉ

意味わからん

こんな長寿スレがあったとは…

そんなもん、この板にはゴロゴロあるだろ！

http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952760067/
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952858937/
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952859107/
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952859199/
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952860195/
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952864684/

hoshu

で？

最古

>>138
残念ながら2番目です。

この板、何気にVIP931入ってるねｗ

>>72
>>75
>>85
ｶﾞｯ

ハッキネン

小渕　1998.7-2000.4

森　2000.4-2001.4

小泉　2001.4-2006.9

安倍　2006.9-2007.9

福田　2007.9-2008.9

麻生　2008.9-2009.9

鳩山　2009.9-2010.6

菅　2010.6-

>>143
総理代わりすぎだろ…常識的に考えて

象徴

？

モルフォジカルウェーブレット変換の研究してんのにメリットあんのか？
実際使えねぇ・・・

すげぇ10年4ヵ月も続いてるんだ

>>148
残念ながら最古ではありません。

確か2番目のはず

携帯電話の電磁波はウェーブレット変換で送信されると
聞いたことがあるのですが、本当かどうか、、、？

アゲ

2ちゃんねる現行古スレランキング

1 http://science6.2ch.net/test/read.cgi/material/952858202/
2 http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952858937/
3 http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952859107/
4 http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952859199/
5 http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952860195/
6 http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/952864684/
7 http://academy6.2ch.net/test/read.cgi/min/953028086/
8 http://gimpo.2ch.net/test/read.cgi/doll/953032340/
9 http://academy6.2ch.net/test/read.cgi/sociology/953495034/
10 http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/953594322/

>>153
ここは2位なのか。

2位記念

時間周波数解析関連のレスがいくつかあったのでメモ書き程度に書いとく
ウェーブレットやSTFTより高い周波数分解能を得たけりゃウィグナー分布がオススメ
詳しい事は忘れたが、周波数分解能が時間の窓幅に依存しない
その中でも擬似平滑化ウィグナー分布ってやつがかなり使い勝手が良い
まぁ参考程度に

フーリエ変換とかウェーブレット変換とか、もう完成されててこれ以上やることない
って感じなのかと思ってたけど、まだ色々と発展の余地があるの？
意外に奥が深いのかな

>>157
まじで奥が深いよな。あれとかあれとか。まじでやべえよな

ウェーブレットって何？

しらね

思えば長かった。
>>1から>>2までにかかった時間、約1年
そこから1レス1レス消費して行き、いつのまにか10年がたとうとしていた。

10年の間、世界は大きく変わった。
しかしこのスレは変わらず、ずっと静かに佇んでいた。

何人の「名も無きマテリアル」がこのスレを訪れたのだろう。

しかし今、このスレに終わりがこようとしている。

2chよ、ありがとう。
2chよ、永遠に。

2010/09/07(火)
夏休みあけて一週間後の今日、2ch最古のスレ、終わる。

みんな、ありがとう。
そして………さようなら。

2ch最古スレになりました。

記念カキコ