wavelets: come e perché

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Wavelets: come e perché. Primi fondamenti di signal processing. 1780 - 1830 Pierre Simon Laplace Jean Baptiste Fourier Augustine Cauchy. L’algoritmo FFT oggi viene attribuito a Gauss!. Risultati moderni. 1920 - 1950. Norbert Wiener Andrei Kolmogorov Claude Shannon. Probabilità - PowerPoint PPT Presentation

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  • Wavelets: come e perch

  • Primi fondamenti di signal processing1780 - 1830

    Pierre Simon Laplace Jean Baptiste Fourier Augustine CauchyLalgoritmo FFT oggi viene attribuito a Gauss!

  • Probabilit

    Teoria dei segnali casuali

    Predizione Filtro di Wiener

    Teoria dellInformazione

    Teorema del campionamentoRisultati moderni

  • Signal processing

    Produzione di DSP Ricadute industriali

  • Time Frequency Analysis

    WAVELETS!

    Architetture VLIW

    Applicazioni nelle Telecomunicazioni

    Esplosione dei servizi MultimediaStoria di oggi

  • Trasformata di Fourier

  • Segnale stazionario

  • Analisi ambiguaSegnale variabile nel tempo

  • Un altro segnale stazionario

  • Un altro segnale non stazionario

  • I due segnali nel dominio delle frequenze

  • Contiene solo informazioni sulla frequenza Crea problemi per segnali non stazionariTrasformata di Fourier variabile nel tempo Le informazioni sul tempo vengono perse Funziona bene per segnali stazionariProblemi con la Trasformata di Fourier

  • Analisi in tempo-frequenza

  • Funzioni finestraTrasformata di Fourier Short-time (STFT)

  • Come si legge la STFT

  • FinestraPiccolaMediaLarga(frequenza)(tempo)

  • Problemi con la STFT Scelta di una finestra appropriata Finestra troppo grande cattiva risoluzione nel tempo (violazione della condizione di stazionariet)Risoluzioni diverse a frequenze diverse Finestra troppo piccola cattiva risoluzione in frequenza

  • Si sceglie una wavelet e ne si fa variare la scalaSi analizza la risposta del segnale alle varie scaleTrasformata wavelet

  • La scaladiminuisceLa frequenza diminuisceFrequenze

  • Analisi tempo-frequenza per le waveletPrincipio di indeterminazione di HeisenbergDt Df C

  • SegnalePasso 1Passo 2Passo NTrasformata wavelet**

  • Scala bassa

  • Scala media

  • Scala alta

  • Come si legge la Trasformata waveletCWT

  • Come si calcola la trasformata wavelet (discreta) in modo veloce- Haar wavelet -Funzione waveletFunzione di scaling (Haar)(t) (t)

  • Algoritmo piramidale10 2 8 4 6 2 4 0 6 6 4 2

    6 3

    4.5

    4 2 2 20 1 4 2 2 21.5 0 1 4 2 2 2

  • O(N) operations10 2 8 4 6 2 4 0Veloce!

  • Ridondanza delle rappresentazioni10 2 8 4 6 2 4 06 6 4 2 4 2 2 2 4.5 1.5 0 1 4 2 2 26 3 0 1 4 2 2 2DatiScalingWavelet

  • Filter Bank

  • Algoritmo di Mallat

  • Altre funzioni wavelet

  • Segnali(1D)Segnale

    Wavelet

    Scaling

  • Rappresentazione trasformata discretaScaling Wavelet

  • Immagini(2D)

  • Applicazioni De-noising Compressione Equazioni a derivate parziali Classificazione Analisi serie temporali Problemi inversi

  • De-Noising

  • Compressione - Immagini

  • Compressione - Telerilevamento

  • Compressione - FBI

  • Strumenti di lavoro Notiziaro: Wavelet Digest - http://www.wavelets.org

    Software di base: Wavelab per Matlab http://www-stat.stanford.edu/~wavelab/

    Per divertirsi e impratichirsi -http://www.mathtools.net/MATLAB/Wavelets/Java/index.html Letteratura - http://www.mathsoft.com/wavelets.html

    Altro software -http://www.mathtools.net/MATLAB/Wavelets/index.html