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Wavelet-Transformation

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Mit Wavelet-Transformation (WT, engl. wavelet transform) wird eine bestimmte Familie von linearen Zeit-Frequenz-Transformationen in der Mathematik und den Ingenieurwissenschaften (primär: Nachrichtentechnik, Informatik) bezeichnet. Die WT setzt sich zusammen aus der Wavelet-Analyse, welche den Übergang der Zeitdarstellung in die Spektral- bzw. Waveletdarstellung bezeichnet, und der Wavelet-Synthese, welche die Rücktransformation der Wavelettransformierten in die Zeitdarstellung bezeichnet.

Der Begriff Wavelet bezeichnet die für die Transformation benutzte Basisfunktion, mit welcher das zu analysierende Signal oder Bild – im Allgemeinen eine N-dimensionale Funktion – „verglichen“ wird.

Die Wurzeln der Waveletschule liegen in Frankreich, wo auch der ursprünglich französische Begriff ondelette geprägt wurde, dessen englisches Pendant wavelet sich jedoch später als Bezeichnung durchgesetzt hat. Ins Deutsche übersetzt bedeutet Wavelet so viel wie kleine Welle oder Wellchen und drückt den Umstand aus, dass man im Gegensatz zur Fourier-Transformation zeitlich lokalisierte Wellen bzw. Funktionen als Basis benutzt, wodurch die eingangs erwähnte Zeit- und Frequenzauflösung möglich wird. Die Wavelettransformierte unterliegt dem Abtasttheorem, was analog zur Heisenbergschen Unschärferelation praktisch bedeutet, dass ein Ereignis nicht gleichzeitig beliebig genau in Zeit und Frequenz aufgelöst werden kann.

Die Wavelet-Transformation unterteilt sich in erster Linie in zwei Lager, nämlich die kontinuierliche Wavelet-Transformation, welche ihre Hauptanwendung in der Mathematik und der Datenanalyse hat, und die diskrete Wavelet-Transformation, welche eher in den Ingenieurswissenschaften zu finden ist und deren Anwendung im Bereich der Datenreduktion, Datenkompression und Signalverarbeitung liegt.

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'''Multi Resolution Seamless Image Database''' ('''MrSID''') ist ein Komprimierungsformat für [[Rastergrafik]]-Dateien. Es wird vor allem in der [[Karte (Kartographie)|Kartographie]] und bei [[Satellitenbild]]ern verwendet. Die Kompression beruht auf einer speziell optimierten Implementation der [[Wavelet-Transformation|Diskreten Wavelet-Transformation]]. Es können [[Datenkompression|Kompressionsraten]] von 15 bis 20:1 für Grautonbilder und 30 bis 50:1 für dreikanalige RGB-Daten bei hoher Qualität der Bilder erreicht werden. Allerdings ist ein spezieller [[Dateibetrachter]] zum Ansehen der Dateien erforderlich.
Mit dem Begriff Wavelet werden die einer kontinuierlichen oder diskreten Wavelet-Transformation zugrundeliegenden Funktionen bezeichnet. Das Wort ist eine Neuschöpfung aus dem französischen ''„ondelette“'', ...
Die Hermiteschen Funktionen <math>h_n(x)</math> erhält man aus den Hermiteschen Polynomen <math>H_n(x)</math>, indem man diese mit der Gaußschen Normalverteilung multipliziert.
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Dieser Artikel basiert auf dem Artikel Wavelet-Transformation aus der freien Enzyklopädie Wikipedia und steht unter der GNU-Lizenz für freie Dokumentation. In der Wikipedia ist eine Liste der Autoren verfügbar.

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