CWT와 DWT를 같이 쓸 경우 문제점에 대해 알려주세요
- 글쓴이
- 쿄쿄쿄쿄고
- 등록일
- 2016-02-16 18:36
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안녕하세요. 현재 신호처리를 공부하고 있는 박사과정학생입니다.
CWT와 DWT에 관해 궁금한 점이 있어서 글을 작성하였습니다.
지금까지 CWT의 느린 속도때문에 DWT를 사용한 것으로 알고 있어서 같이 사용한 적은 없습니다.
하지만 CWT로 좁은 주파수 대역에 대한 특징을 추출하고, DWT를 이용하여 넓은 주파수 대역에
대한 특징을 추출한 뒤, 이 두 가지를 특징 벡터로 사용을 한다면 문제가 있을까요?
(예를 들어, 단순하게 FT의 느린 속도때문에 FFT가 나왔는데, FT와 FFT를 같이 사용하는 느낌이 들어서)
저는 CWT와 DWT 중 DWT는 CWT보다는 적은 정보를 가지기에 넓은 대역에서 사용하고, CWT가 DWT 보다 자세한 정보를 가지기 때문에 좁은 대역에서 특징을 추출하는데 사용하려고 합니다.
여러 논문을 찾아보았지만 이렇게 한 논문은 보지 못해서 문제가 있는게 아닌가 생각이 들어서 이렇게 여쭤보고자 글을 작성하였습니다.
CWT와 DWT에 관해 궁금한 점이 있어서 글을 작성하였습니다.
지금까지 CWT의 느린 속도때문에 DWT를 사용한 것으로 알고 있어서 같이 사용한 적은 없습니다.
하지만 CWT로 좁은 주파수 대역에 대한 특징을 추출하고, DWT를 이용하여 넓은 주파수 대역에
대한 특징을 추출한 뒤, 이 두 가지를 특징 벡터로 사용을 한다면 문제가 있을까요?
(예를 들어, 단순하게 FT의 느린 속도때문에 FFT가 나왔는데, FT와 FFT를 같이 사용하는 느낌이 들어서)
저는 CWT와 DWT 중 DWT는 CWT보다는 적은 정보를 가지기에 넓은 대역에서 사용하고, CWT가 DWT 보다 자세한 정보를 가지기 때문에 좁은 대역에서 특징을 추출하는데 사용하려고 합니다.
여러 논문을 찾아보았지만 이렇게 한 논문은 보지 못해서 문제가 있는게 아닌가 생각이 들어서 이렇게 여쭤보고자 글을 작성하였습니다.
다른 사람들 의견
- 돌아온백수 ()
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JonJ
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가장 본질적으로는 FT를 사용할 경우 domain이 바뀌는 것이겠죠. time domain 과 frequency domain 으로 정보가 바뀌는데 본질적으로는 둘다 똑같이 작동해야하지만 응용에 따라 편리한 것 하나를 택하는거죠.
조금만 전문적인 예를 들어봅시다. 예를들어 님이 transient signal, 즉 시간이 지남에 따라 exponential 하게 감소하는 신호를 분석한다면 time domain 으로 모든 정보를 옮긴 후 처리하는게 편합니다. 기본적으로 ( ) *e^x 라는 식이 붙기 때문이죠. 반면 시간이 지나도 아웃풋값이 변하지 않는 stationary signal 의 경우에는 frequency domain 에서 노는 게 편합니다. 똑같은 양의 정보 (메모리의 한계를 고려) 를 가지고 문제를 처리할 경우 상황에 따라 편한 WT를 쓰면 됩니다. -
JonJ
()
결론적으로 님처럼 두 가지를 혼용해서 써도 됩니다. 하지만 domain 두 개를 가지고 얻은 데이터는 사실 논문에 쓴다든지 하기에는 좀 그렇고요. 그냥 정량적으로 신호가 어떻게 바뀌는가 정도를 공부할 때만 쓰는게 낫겠죠.
