[Preprocessing] Wavelet Transform (1)

틈틈히 수정해서 연재 예정 22.05.30

 

수정 방향 -> 목차 :

1.정의

2.주로 사용하는 곳 

3.원리

4.장점

5.단점

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Wavelet Transform은 기계 신호처리 및 분석에 사용되는 기법으로 1970년대 프랑스의 Morlet에 의해 처음 제안되었으며 다양한 분야에서 활발하게 적용되고 있다. Wavelet 기반 데이터의 노이즈 제거는 Wavelet Thresholding 기법을 통해 이뤄진다. Wavelet Transform을 통해 계산된 Wavelet 계수가 Threshold 값 보다 작은 경우 0으로 만드는 원리다. Hard Thresholding과 Soft Thresholding으로 나뉜다. 

 

 

식 (1)과 식(2)에서의 람다는 임계 기준값이며 뮤는 Wavelet 계수다. 두 가지의 경우에서 임계 기준값인 람다는 노이즈 제거 과정에서 큰 영향을 끼치는 중요한 요소다. 임계 기준값 람다는 식 (3)과 같이 결정하게 되며, 식 내의 쎄타와 n은 각각 노이즈를 제거하고자 하는 데이터의 표준편차 값과 샘플 개수를 의미한다.

 

 

 

[출처 : Jang, Jun-gyo, et al. "Vibration Data Denoising and Performance Comparison Using Denoising Auto Encoder Method." Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety 27.7 (2021): 1088-1097.]