Этот пример показывает, как номер исчезающих моментов может влиять на коэффициенты вейвлета.
Создайте сигнал, заданный на интервале . Сигнал является постоянным на интервале и квадратичный на интервале . Постройте сигнал.
n = 1024; x = linspace(0,2,n); sig = zeros(1,n); ind0 = (0<=x)&(x<1); ind1 = (1<=x)&(x<=2); sig(ind0) = 1; sig(ind1) = x(ind1).^2; plot(sig) grid on title('Signal')
Вычислите одноуровневое разложение вейвлета сигнала с помощью вейвлета db1
. Этот вейвлет имеет один исчезающий момент. Постройте коэффициенты приближения и коэффициенты вейвлета.
[a1,d1] = dwt(sig,'db1'); figure subplot(2,1,1) plot(a1) grid on title('Approximation Coefficients - db1') subplot(2,1,2) plot(d1) grid on title('Wavelet Coefficients - db1')
Коэффициенты вейвлета, соответствующие с постоянным фрагментом сигнала, являются приблизительно 0. Значение коэффициентов вейвлета, соответствующих с квадратичным фрагментом сигнала, увеличивается. Поскольку вейвлет db1
имеет один исчезающий момент, вейвлет не является ортогональным к квадратичному фрагменту сигнала.
Вычислите одноуровневое разложение вейвлета сигнала с помощью вейвлета db3
. Этот вейвлет имеет три исчезающих момента. Постройте коэффициенты приближения и коэффициенты вейвлета.
[a2,d2] = dwt(sig,'db3'); figure subplot(2,1,1) plot(a2) grid on title('Approximation Coefficients - db3') subplot(2,1,2) plot(d2) grid on title('Wavelet Coefficients - db3')
Коэффициенты вейвлета, соответствующие с постоянным фрагментом сигнала, являются приблизительно 0. Скачок в середине соответствует туда, где постоянные и квадратичные части сигнала встречаются. Скачок в конце является граничным эффектом. Значение коэффициентов вейвлета, соответствующих с квадратичным фрагментом сигнала, является приблизительно 0. Поскольку вейвлет db3
имеет три исчезающих момента, вейвлет является ортогональным к квадратичной части сигнала.