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Klassifikation von Mustern

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3.3. WAVELET–TRANSFORMATION (VA.2.3.2, 31.10.2005) 187<br />

dazugehörige orthogonale Wavelets ψ(t). Weiter wurde gezeigt, dass<br />

φµ,k(t) = √ 2 µ φ (2 µ t − k) ,<br />

ψµ,k(t) = √ 2 µ ψ (2 µ t − k) (3.3.10)<br />

für µ, k ∈ Z Basisfunktionen des L2 (R) sind. Für k ∈ Z sind die φµ,k(t) Basisfunktionen eines<br />

Unterraumes Vµ ⊂ L2 (R) und die ψµ,k(t) Basisfunktionen eines dazu orthogonalen Unterraumes<br />

Wµ ⊂ L2 (R). Wir beschränken uns hier auf orthogonale Skalierungs– und Waveletfunktionen<br />

und verweisen für allgemeinere, wie z. B. biorthogonale Wavelets, auf die Literatur. Es gilt<br />

also<br />

<br />

0 = φµ,k(t)ψµ,l(t) dt = 〈φµ,k(t)ψµ,l(t)〉 . (3.3.11)<br />

Diese Unterräume erfüllen die Hierarchiebedingungen (oder die Multiresolutionsbedingungen)<br />

Hier werden nur zwei einfache Spezialfälle erwähnt:<br />

1. Schachtelung der Unterräume<br />

Vµ ⊂ Vµ+1 , f(t) ∈ Vµ ⇐⇒ f(2t) ∈ Vµ+1 , (3.3.12)<br />

Wµ ⊂ Wµ+1 , f(t) ∈ Wµ ⇐⇒ f(2t) ∈ Wµ+1 ,<br />

2. direkete Summe <strong>von</strong> Skalierungs– und Waveletanteil (bzw. <strong>von</strong> Mittelwert– und Differenzanteil)<br />

V1 = V0 ⊕ W0 , V2 = V0 ⊕ W0 ⊕ W1 , . . .<br />

Vµ+1 = Vµ ⊕ Wµ , Vµ ⊥ Wµ , (3.3.13)<br />

3. Vollständigkeit der Basisfunktionen<br />

{∅} = V−∞ ⊂ . . . ⊂ V0 ⊂ V1 ⊂ . . . ⊂ V∞ = L 2 (R) ,<br />

V∞ = V0 ⊕ W0 ⊕ W1 ⊕ . . . ⊕ W∞ = L 2 (R) . (3.3.14)<br />

Der Index µ nimmt also im Prinzip Werte zwischen −∞, . . . , +∞ an, wobei ein größerer<br />

Wert des Index einer feineren Auflösung entspricht. Aus den Hierarchiebedingungen, insbesondere<br />

aus (3.3.14) folgt, dass sich die Entwicklung einer Funktion mit Hinzunahme der<br />

Skalierungsfunktion bei einem beliebigen Index µ, z. B. µ = 0, beginnen lässt, sodass sich die<br />

Waveletreihe (3.3.8) modifiziert zu<br />

f(t) = <br />

f0,kφ0,k(t) +<br />

k<br />

∞ <br />

dµ,kψµ,k(t) . (3.3.15)<br />

µ=0<br />

k<br />

Praktisch geht man natürlich immer <strong>von</strong> <strong>Mustern</strong> bzw. Signalen begrenzter Auflösung aus, da<br />

technische Sensoren eine begrenzte Bandbreite haben und ihre Messwerte für die digitale Verarbeitung<br />

nach den Grundsätzen <strong>von</strong> Abschnitt 2.1.2 abgetastet werden. Daher gibt es eine durch<br />

den Sensor bedingte feinste Auflösungsstufe µ = m, wenn man M = 2 m Abtastwerte der Funktion<br />

f(t) aufnimmt, sowie eine gröbste Auflösung µ = 0. Natürlich ist mit dieser begrenzten<br />

Auflösung L 2 (R) nicht mehr exakt darstellbar.

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