ウェーブレット変換（Wavelet Transform）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ウェーブレット変換（Wavelet Transform）

ウェーブレット変換とは、信号を短い波の組み合わせに分けて、いつ、どの周波数の成分が現れたかを同時に調べる手法のことです。フーリエ変換は周波数ごとの強さは分かるものの、いつ起きたかは分かりません。ウェーブレット変換は、その点を補えます。急な変化や一瞬のノイズを含む信号の分析、画像の圧縮、ノイズ除去に使われます。

ウェーブレット変換（Wavelet Transform）関連用語

ウェーブレット変換（Wavelet Transform）に関連する単語は以下の通りです。

• フーリエ解析（Fourier Analysis）波を足し合わせで表す方法は？→
• 高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：FFT）周波数分析を速くするには？→
• 信号処理（Signal Processing）信号処理の全体像とは？→
• ノイズ除去（Noise Reduction）雑音を取り除くには？→
• フィルタバンク（Filter Bank）帯域ごとに分けるには？→
• 異常検知急な変化を見つけるには？→

ウェーブレット変換（Wavelet Transform）で知っておくと得する有益情報

ウェーブレット変換は、急な変化を含むデータに強い手法です。使い分けの要点を3つにまとめました。

• 時間と周波数の両方が分かるいつ、どの高さの成分が出たかを、同時に調べられます。
• 一瞬の変化に強い心電図の乱れや機械の衝撃音のような、短い出来事を捉えられます。
• 圧縮にも使われる画像の圧縮規格JPEG 2000などで使われています。

フーリエ変換とウェーブレット変換

どちらの変換を選ぶ？

機械の振動データに、一瞬だけ大きな衝撃が混ざっているかを調べたいです。いつ起きたかも知りたい場合、向いているのはどれですか。

ウェーブレット変換周波数を全体で見る変換だけ平均値の計算だけ

急な変化や一瞬の出来事を調べるなら、ウェーブレット変換が向いています。

ウェーブレット変換（Wavelet Transform）やさしい解説

フーリエ変換だけじゃだめなの？

フーリエ変換は、曲全体にどの音が入っているかは分かりますが、サビがいつ来るかは分かりません。

ウェーブレット変換は、楽譜のように「いつ、どの高さの音か」まで分かります。

たとえば、設備のモーターの振動を、24時間記録した場合を考えます。普段は安定していて、数秒だけ異常な揺れが混ざっていたとします。ウェーブレット変換なら、その異常の時刻と、どの周波数帯で起きたかが分かり、原因の調査が進めやすくなります。

ウェーブレット変換（Wavelet Transform）についてのみんなの疑問

ウェーブレット変換は、何に使われますか？

急な変化の検出、ノイズ除去、画像の圧縮などです。心電図の分析、地震波の解析、設備の異常検知などでも使われます。時間とともに性質が変わる信号に向いています。

フーリエ変換と、どちらがよいですか？

ずっと安定した信号ならフーリエ、変化する信号ならウェーブレットです。信号の性質で使い分けます。まずは計算が軽く手軽なフーリエから試し、足りなければウェーブレットに進むのが一般的です。

AIとはどう関係しますか？

AIに渡す特徴を作る前処理として、使われています。振動や生体信号のデータをウェーブレット変換して、AIで異常を判定する使い方があります。最近は、変換の役割を深層学習が担う例も出ています。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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