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폴크(FOLC)
치수 계산하기 - smooth filtering 8
Wavelet Denoising은 신호의 주파수와 시간 정보를 동시에 고려하여 노이즈를 제거하는 고급 기법- 특히 경계(에지)를 보존하면서 노이즈를 억제하는 데 효과적이며, 의료 신호, 이미지, 음향 신호, 과학 데이터 등에 널리 사용됩니다.Wavelet Denoising은 다음 세 단계로 수행됩니다:1 단계 : Wavelet Transform: 입력 신호를 다중 해상도(다양한 주파수)로 분해.2 단계 : Thresholding: 노이즈가 주로 포함된 세부 계수(detail coefficients)에 임계값을 적용해 제거.3 단계 : Inverse Transform: 노이즈가 제거된 계수를 기반으로 신호를 복원.1D Soft Thresholding: 예제#include #include #include..
1차 중앙 차분(Central Difference) - 3개의 샘플만을 이용해서 처리고차 차분 기반 수치 미분- 3개 / 5개 / 7개 / Forward / Backward 등 정규화 마스크 기반 미분 (Sobel/Prewitt/Scharr 등)- Sobel / Prewitt / Scharr / Roberts 함수 피팅 기반 (Local Regression / Polynomial)- Savitzky–Golay 미분 필터 / Local Quadratic Fitting / Spline Derivatives 미분 필터 함수 기반 (선형 시스템 해석 기반)- Gaussian Derivative (DoG) / Difference of Gaussians (DoG) / Derivative of Gaussian Ker..