Coeficiente Wavelet Calculadora

✖A expansão da função de escala refere-se à representação de um sinal ou imagem usando uma série de versões escalonadas e traduzidas de uma função básica ou fundamental.ⓘ Expansão da função de escala [f_s[x]]			+10% -10%
✖Função de expansão wavelet refere-se à representação de um sinal ou imagem como uma combinação linear de funções wavelet em diferentes escalas e posições.ⓘ Função de expansão wavelet [ψ _j,k[x]]			+10% -10%
✖Índice inteiro para expansão linear é um índice inteiro de uma soma finita ou infinita.ⓘ Índice inteiro para expansão linear [k]			+10% -10%

✖Coeficiente Wavelet de detalhe refere-se ao componente do sinal ou imagem que representa os detalhes de alta frequência capturados pela transformada wavelet.ⓘ Coeficiente Wavelet [d_j[k]]

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Fórmula

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Coeficiente Wavelet

Fórmula

`("d"_{"j"}"[k]") = int(("f"_{"s"}"[x]")*("ψ "_{"j,k"}"[x]")*x,x,0,"k")`

Exemplo

`"160"=int("2.5"*"8"*x,x,0,"4")`

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Coeficiente Wavelet Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Coeficiente Wavelet Detalhado = int(Expansão da função de escala*Função de expansão wavelet*x,x,0,Índice inteiro para expansão linear)
d_j[k] = int(f_s[x]*ψ _j,k[x]*x,x,0,k)
Esta fórmula usa 1 Funções, 4 Variáveis

Funções usadas

int - A integral definida pode ser usada para calcular a área líquida sinalizada, que é a área acima do eixo x menos a área abaixo do eixo x., int(expr, arg, from, to)

Variáveis Usadas

Coeficiente Wavelet Detalhado - Coeficiente Wavelet de detalhe refere-se ao componente do sinal ou imagem que representa os detalhes de alta frequência capturados pela transformada wavelet.
Expansão da função de escala - A expansão da função de escala refere-se à representação de um sinal ou imagem usando uma série de versões escalonadas e traduzidas de uma função básica ou fundamental.
Função de expansão wavelet - Função de expansão wavelet refere-se à representação de um sinal ou imagem como uma combinação linear de funções wavelet em diferentes escalas e posições.
Índice inteiro para expansão linear - Índice inteiro para expansão linear é um índice inteiro de uma soma finita ou infinita.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Expansão da função de escala: 2.5 --> Nenhuma conversão necessária
Função de expansão wavelet: 8 --> Nenhuma conversão necessária
Índice inteiro para expansão linear: 4 --> Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

d_j[k] = int(f_s[x]*ψ _j,k[x]*x,x,0,k) --> int(2.5*8*x,x,0,4)

Avaliando ... ...

d_j[k] = 160

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

160 --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

160 <-- Coeficiente Wavelet Detalhado

(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

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Créditos

Criado por Zaheer Sheik

Faculdade de Engenharia Seshadri Rao Gudlavalleru (SRGEC), Gudlavalleru

Zaheer Sheik criou esta calculadora e mais 25+ calculadoras!

Verificado por Dipanjona Mallick

Instituto Patrimonial de Tecnologia (HITK), Calcutá

Dipanjona Mallick verificou esta calculadora e mais 50+ calculadoras!

< 17 Noções básicas de processamento de imagens Calculadoras

Desvio Padrão por Função Linear do Tempo de Exposição da Câmera

Vai Desvio padrão = Função de modelo*(Intensidade Radiante)*Função de comportamento do modelo*(1/Distância entre a câmera e o IRED^2)*(Coeficiente do Modelo 1*Tempo de exposição da câmera+Coeficiente do Modelo 2)

Interpolação Bilinear

Vai Interpolação Bilinear = Coeficiente a*coordenada X+Coeficiente b*coordenada Y+Coeficiente c*coordenada X*coordenada Y+Coeficiente d

Entropia de imagem em comprimento de execução

Vai Imagem de entropia de comprimento de execução = (Comprimento da corrida preta de entropia+Entropia do comprimento da corrida branca)/(Comprimento médio da corrida preta+Comprimento Médio de Corrida Branca)

Cargas de banda associadas aos componentes principais

Vai Cargas de banda K com componentes do princípio P = Banda própria k Componente P*sqrt(P-ésimo autovalor)/sqrt(Matriz de Variância de Banda)

Combinação Linear de Expansão

Vai Combinação Linear de Funções de Expansão = sum(x,0,Índice inteiro para expansão linear,Coeficientes de Expansão com Valor Real*Funções de expansão com valor real)

Frequência cumulativa para cada valor de brilho

Vai Frequência cumulativa para cada brilho = 1/Número total de pixels*sum(x,0,Valor máximo de brilho,Frequência de ocorrência de cada valor de brilho)

Coeficiente Wavelet

Vai Coeficiente Wavelet Detalhado = int(Expansão da função de escala*Função de expansão wavelet*x,x,0,Índice inteiro para expansão linear)

Tamanho da etapa de quantização no processamento de imagens

Vai Tamanho da etapa de quantização = (2^(Faixa Dinâmica Nominal-Número de expoente alocado de bits))*(1+Bits atribuídos ao número Mantissa/2^11)

Linha de imagem digital

Vai Linha de imagens digitais = sqrt(Número de bits/Coluna de imagem digital)

Conversor digital para analógico

Vai Resolução do conversor digital para analógico = Imagem de tensão de referência/(2^Número de bits-1)

Rejeição de Frequência de Imagem

Vai Preço de venda do cliente = (1+Imagem do fator de qualidade^2*Imagem constante de rejeição^2)^0.5

Probabilidade de ocorrência do nível de intensidade em determinada imagem

Vai Probabilidade de intensidade = A intensidade ocorre na imagem/Número total de pixels

Tamanho do arquivo de imagem

Vai Tamanho do arquivo de imagem = Resolução de imagem*Profundidade de bits/8000

Coluna de Imagem Digital

Vai Coluna de imagem digital = Número de bits/(Linha de imagens digitais^2)

Número de bits

Vai Número de bits = (Linha de imagens digitais^2)*Coluna de imagem digital

Energia de Vários Componentes

Vai Energia do Componente = [hP]*Frequência

Número de nível de cinza

Vai Imagem em nível de cinza = 2^Coluna de imagem digital

Coeficiente Wavelet Fórmula

Coeficiente Wavelet Detalhado = int(Expansão da função de escala*Função de expansão wavelet*x,x,0,Índice inteiro para expansão linear)
d_j[k] = int(f_s[x]*ψ _j,k[x]*x,x,0,k)

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