Двойное дерево и 1D вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывают
wt = dddtree(typetree,x,level,fdf,df)
wt = dddtree(typetree,x,level,fname)
wt = dddtree(typetree,x,level,fname1,fname2)
возвращает дискретный вейвлет преобразовывает (DWT) wt
= dddtree(typetree
,x
,level
,fdf
,df
)typetree
1D входного сигнала, x
, вниз чтобы выровняться, level
. Вейвлет преобразовывает, использует разложение (анализ) фильтры, fdf
, для первого уровня и аналитических фильтров, df
, для последующих уровней. Поддерживаемый вейвлет преобразовывает, критически выбранный DWT, двойной древовидный комплекс с удвоенной плотностью, и двойной древовидный комплексный вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывает. Критически выбранный DWT является разложением набора фильтров в ортогональном или биоортогональном (безызбыточном) основании. Другой вейвлет преобразовывает, сверхдискретизированные наборы фильтров.
использование, которое фильтры, заданные в wt
= dddtree(typetree
,x
,level
,fname1
,fname2
)fname1
для первой стадии двойного древовидного вейвлета, преобразовывают и фильтры, заданные в fname2
для последующих этапов двойного древовидного вейвлета, преобразовывает. Определение различных фильтров для этапа 1 допустимо и необходимо только, когда typetree
является 'cplxdt'
или 'cplxdddt'
.
Получите комплексное двойное древовидное преобразование вейвлета шумного Доплеровского сигнала. КИХ просачивается первый и последующий результат этапов приблизительно в аналитическом вейвлете как требуется.
Создайте аналитические фильтры первой стадии для этих двух деревьев.
Faf{1} = [0 0 -0.0884 -0.0112 0.0884 0.0112 0.6959 0.0884 0.6959 0.0884 0.0884 -0.6959 -0.0884 0.6959 0.0112 -0.0884 0.0112 -0.0884 0 0]; Faf{2} = [ 0.0112 0 0.0112 0 -0.0884 -0.0884 0.0884 -0.0884 0.6959 0.6959 0.6959 -0.6959 0.0884 0.0884 -0.0884 0.0884 0 0.0112 0 -0.0112];
Создайте аналитические фильтры для последующих этапов анализа мультиразрешения.
af{1} = [ 0.0352 0 0 0 -0.0883 -0.1143 0.2339 0 0.7603 0.5875 0.5875 -0.7603 0 0.2339 -0.1143 0.0883 0 0 0 -0.0352]; af{2} = [0 -0.0352 0 0 -0.1143 0.0883 0 0.2339 0.5875 -0.7603 0.7603 0.5875 0.2339 0 -0.0883 -0.1143 0 0 0.0352 0];
Загрузите шумного Доплера, сигнализируют и получают комплексный двойной древовидный вейвлет, преобразовывают вниз к уровню 4.
load noisdopp; wt = dddtree('cplxdt',noisdopp,4,Faf,af);
Постройте приближение на основе уровня четыре коэффициента приближения.
xapp = dddtreecfs('r',wt,'scale',{5}); plot(noisdopp); hold on; plot(cell2mat(xapp),'r','linewidth',3); axis tight;
Получите преобразование вейвлета с удвоенной плотностью сигнала с двумя разрывами. Используйте уровень коэффициенты детали, чтобы локализовать разрывы.
Создайте сигнал, состоящий из синусоиды на 2 Гц с длительностью 1 секунды. Синусоида имеет разрывы в 0,3 и 0,72 секунды.
N = 1024; t = linspace(0,1,1024); x = 4*sin(4*pi*t); x = x - sign(t - .3) - sign(.72 - t); plot(t,x); xlabel('t'); ylabel('x'); title('Original Signal');
Получите преобразование вейвлета с удвоенной плотностью сигнала, восстановите приближение на основе уровня коэффициенты детали и постройте результат.
wt = dddtree('ddt',x,1,'filters1'); wt.cfs{2} = zeros(1,512); xrec = idddtree(wt); plot(t,xrec,'linewidth',2) set(gca,'xtick',[0 0.3 0.72 1]); set(gca,'xgrid','on');
Получите комплексное двойное древовидное преобразование вейвлета сигнала с двумя разрывами. Используйте коэффициенты детали первого уровня, чтобы локализовать разрывы.
Создайте сигнал, состоящий из синусоиды на 2 Гц с длительностью 1 секунды. Синусоида имеет разрывы в 0,3 и 0,72 секунды.
N = 1024; t = linspace(0,1,1024); x = 4*sin(4*pi*t); x = x - sign(t - .3) - sign(.72 - t); plot(t,x); xlabel('t'); ylabel('x'); title('Original Signal');
Получите двойное древовидное преобразование вейвлета сигнала, восстановите приближение на основе уровня коэффициенты детали и постройте результат.
wt = dddtree('cplxdt',x,1,'FSfarras','qshift06'); wt.cfs{2} = zeros(1,512,2); xrec = idddtree(wt); plot(t,xrec,'linewidth',2) set(gca,'xtick',[0 0.3 0.72 1]); set(gca,'xgrid','on');
typetree
— Тип разложения вейвлета'dwt'
| 'ddt'
| 'cplxdt'
| 'cplxdddt'
Тип разложения вейвлета, заданного как один из 'dwt'
, 'ddt'
, 'cplxdt'
или 'cplxdddt'
. Тип, 'dwt'
, дает критически выбранный (безызбыточный) дискретный вейвлет, преобразовывают. Другие типы разложения производят сверхдискретизированный вейвлет, преобразовывает. 'ddt'
производит вейвлет с удвоенной плотностью, преобразовывают. 'cplxdt'
производит двойной древовидный комплексный вейвлет, преобразовывают. 'cplxdddt'
производит двойной древовидный комплексный вейвлет с удвоенной плотностью, преобразовывают.
x
Входной сигналВходной сигнал, заданный как строка ровной длины или вектор-столбец. Если L является значением level
разложения вейвлета, 2L должен разделить длину x
. Кроме того, длина сигнала должна быть больше, чем или равной продукту максимальной продолжительности разложения (анализ) фильтры и 2(L-1).
Типы данных: double
level
— Уровень разложения вейвлетаУровень разложения вейвлета, заданного как целое число. Если L является значением level
, 2L должен разделить длину x
. Кроме того, длина сигнала должна быть больше, чем или равной продукту максимальной продолжительности разложения (анализ) фильтры и 2(L-1).
Типы данных: double
fdf
— Уровень аналитические фильтрыУровень аналитические фильтры, заданные как матричный или массив ячеек матриц. Задайте fdf
как матрицу, когда typetree
будет 'dwt'
или 'ddt'
. Размер и структура матрицы зависят от входа typetree
можно следующим образом:
'dwt'
— Это - критически выбранный дискретный вейвлет, преобразовывают. В этом случае fdf
является матрицей 2D столбца с lowpass (масштабирование), просачиваются, первый столбец и highpass (вейвлет) просачиваются второй столбец.
'ddt'
— Это - вейвлет с удвоенной плотностью, преобразовывают. DWT с удвоенной плотностью является совершенным набором фильтров реконструкции с тремя каналами. fdf
является матрицей с тремя столбцами с lowpass (масштабирование), просачиваются, первый столбец и два highpass (вейвлет) просачиваются вторые и третьи столбцы. В вейвлете с удвоенной плотностью преобразовывают, один lowpass и два фильтра highpass составляют совершенный набор фильтров реконструкции с тремя каналами. Это эквивалентно трем фильтрам, формирующим трудный кадр. Вы не можете произвольно выбрать, два вейвлета просачиваются DWT с удвоенной плотностью. Три фильтра вместе должны сформировать трудный кадр.
Задайте fdf
как 1 2 массив ячеек матриц, когда typetree
будет двойным древовидным преобразованием, 'cplxdt'
или 'cplxdddt'
. Размер и структура элементов матрицы зависят от входа typetree
можно следующим образом:
Поскольку двойной древовидный комплексный вейвлет преобразовывает, 'cplxdt'
, fdf{1}
является матрицей 2D столбца, содержащей lowpass (масштабирующий) фильтр и highpass (вейвлет) фильтры для первого дерева. Масштабирующийся фильтр является первым столбцом, и фильтр вейвлета является вторым столбцом. fdf{2}
является матрицей 2D столбца, содержащей lowpass (масштабирование) и highpass (вейвлет) фильтры для второго дерева. Масштабирующийся фильтр является первым столбцом, и фильтр вейвлета является вторым столбцом.
Поскольку двойной древовидный комплексный вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывает, 'cplxdddt'
, fdf{1}
является матрицей с тремя столбцами, содержащей lowpass (масштабирование) и два highpass (вейвлет), фильтры для первого дерева и fdf{2}
являются матрицей с тремя столбцами, содержащей lowpass (масштабирование) и два highpass (вейвлет) фильтры для второго дерева.
Типы данных: double
df
— Анализ фильтрует для уровней> 1Анализ фильтрует для уровней> 1, заданный как матричный или массив ячеек матриц. Задайте df
как матрицу, когда typetree
будет 'dwt'
или 'ddt'
. Размер и структура матрицы зависят от входа typetree
можно следующим образом:
'dwt'
— Это - критически выбранный дискретный вейвлет, преобразовывают. В этом случае df
является матрицей 2D столбца с lowpass (масштабирование), просачиваются, первый столбец и highpass (вейвлет) просачиваются второй столбец. Для критически выбранного ортогонального или биоортогонального DWT фильтры в df
и fdf
должны быть идентичными.
'ddt'
— Это - вейвлет с удвоенной плотностью, преобразовывают. DWT с удвоенной плотностью является совершенным набором фильтров реконструкции с тремя каналами. df
является матрицей с тремя столбцами с lowpass (масштабирование), просачиваются, первый столбец и два highpass (вейвлет) просачиваются вторые и третьи столбцы. В вейвлете с удвоенной плотностью преобразовывают, один lowpass и два фильтра highpass должны составить совершенный набор фильтров реконструкции с тремя каналами. Это эквивалентно трем фильтрам, формирующим трудный кадр. Для DWT с удвоенной плотностью фильтры в df
и fdf
должны быть идентичными.
Задайте df
как 1 2 массив ячеек матриц, когда typetree
будет двойным древовидным преобразованием, 'cplxdt'
или 'cplxdddt'
. Для двойных древовидных преобразований фильтры в fdf
и df
должны отличаться. Размер и структура элементов матрицы в массиве ячеек зависят от входа typetree
можно следующим образом:
Поскольку двойной древовидный комплексный вейвлет преобразовывает, 'cplxdt'
, df{1}
является матрицей 2D столбца, содержащей lowpass (масштабирование) и highpass (вейвлет) фильтры для первого дерева. Масштабирующийся фильтр является первым столбцом, и фильтр вейвлета является вторым столбцом. df{2}
является матрицей 2D столбца, содержащей lowpass (масштабирование) и highpass (вейвлет) фильтры для второго дерева. Масштабирующийся фильтр является первым столбцом, и фильтр вейвлета является вторым столбцом.
Поскольку двойной древовидный комплексный вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывает, 'cplxdddt'
, df{1}
является матрицей с тремя столбцами, содержащей lowpass (масштабирование) и два highpass (вейвлет), фильтры для первого дерева и df{2}
являются матрицей с тремя столбцами, содержащей lowpass (масштабирование) и два highpass (вейвлет) фильтры для второго дерева.
Типы данных: double
fName
Отфильтруйте имяОтфильтруйте имя, заданное как вектор символов, или представьте скаляр в виде строки. Для критически выбранного DWT задайте любой допустимый ортогональный или биоортогональный фильтр вейвлета. Смотрите wfilters
для деталей. Поскольку вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывает, 'ddt'
, допустимым выбором является 'filters1'
и 'filters2'
. Поскольку комплексный двойной древовидный вейвлет преобразовывает, допустимым выбором является 'dtfP'
с P = 1, 2, 3, 4. Поскольку двойной древовидный вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывает, единственным допустимым выбором является 'dddtf1'
. Дополнительную информацию см. в dtfilters
на допустимых именах фильтра для сверхдискретизированных наборов фильтров вейвлета.
Типы данных: char
fname1
— Имя фильтра первой стадииИмя фильтра первой стадии, заданное как вектор символов или скаляр строки. Определение различного фильтра для первой стадии допустимо и необходимо только в двойном дереве, преобразовывает, 'cplxdt'
и 'cplxddt'
. В комплексном двойном древовидном вейвлете преобразовывают, можно использовать любой допустимый фильтр вейвлета для первой стадии. В двойном древовидном вейвлете с удвоенной плотностью преобразовывают, фильтры первой стадии должны сформировать совершенный набор фильтров реконструкции с тремя каналами.
Типы данных: char
fname2
— Отфильтруйте имя для этапов> 1Отфильтруйте имя для этапов> 1, заданный как вектор символов или представьте скаляр в виде строки. Необходимо задать фильтр первого уровня, который отличается от вейвлета, и масштабирование просачивается, последующие уровни при использовании двойного древовидного вейвлета преобразовывают, 'cplxdt'
или 'cplxdddt'
. Смотрите dtfilters
для допустимого выбора.
Типы данных: char
wt
— Вейвлет преобразовываетВейвлет преобразовывает, возвращенный как структура с этими полями:
ввод
Тип разложения вейвлета (набор фильтров)'dwt'
| 'ddt'
| 'cplxdt'
| 'cplxdddt'
Тип разложения вейвлета (набор фильтров), используемый в анализе, возвращенном как один из 'dwt'
, 'ddt'
, 'cplxdt'
или 'cplxdddt'
. Тип, 'dwt'
, дает критически выбранный дискретный вейвлет, преобразовывают. Другие типы соответствуют сверхдискретизированному вейвлету, преобразовывает. 'ddt'
является вейвлетом с удвоенной плотностью, преобразовывают, 'cplxdt'
является двойным древовидным комплексным вейвлетом, преобразовывают, и 'cplxdddt'
является двойным древовидным комплексным вейвлетом с удвоенной плотностью, преобразовывают.
level
— Уровень разложения вейвлетаУровень разложения вейвлета, возвращенного как положительное целое число.
filters
— Разложение (анализ) и реконструкция (синтез) фильтрыРазложение (анализ) и реконструкция (синтез) фильтры, возвращенные как структура с этими полями:
Fdf
— Аналитические фильтры первой стадииАналитические фильтры первой стадии, возвращенные как N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета, преобразовывают, или массив ячеек двух N-by-2 или N-by-3 матрицы для двойного древовидного вейвлета преобразовывает. Матрицами является N-by-3 для вейвлета с удвоенной плотностью, преобразовывает. Для N-by-2 матрица, первый столбец матрицы является масштабированием (lowpass) фильтр, и второй столбец является вейвлетом (highpass) фильтр. Для N-by-3 матрица, первый столбец матрицы является масштабированием (lowpass) фильтр, и вторые и третьи столбцы являются вейвлетом (highpass) фильтры. Поскольку двойное дерево преобразовывает, каждый элемент массива ячеек содержит аналитические фильтры первой стадии для соответствующего дерева.
Df
— Анализ фильтрует для уровней> 1Аналитические фильтры для уровней> 1, возвращенный как N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета преобразовывают, или массив ячеек двух N-by-2 или N-by-3 матрицы для двойного древовидного вейвлета преобразовывает. Матрицами является N-by-3 для вейвлета с удвоенной плотностью, преобразовывает. Для N-by-2 матрица, первый столбец матрицы является масштабированием (lowpass) фильтр, и второй столбец является вейвлетом (highpass) фильтр. Для N-by-3 матрица, первый столбец матрицы является масштабированием (lowpass) фильтр, и вторые и третьи столбцы являются вейвлетом (highpass) фильтры. Поскольку двойное дерево преобразовывает, каждый элемент массива ячеек содержит аналитические фильтры для соответствующего дерева.
Frf
— Фильтры реконструкции первого уровняФильтры реконструкции первого уровня, возвращенные как N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета, преобразовывают, или массив ячеек двух N-by-2 или N-by-3 матрицы для двойного древовидного вейвлета преобразовывает. Матрицами является N-by-3 для вейвлета с удвоенной плотностью, преобразовывает. Для N-by-2 матрица, первый столбец матрицы является масштабированием (lowpass) фильтр, и второй столбец является вейвлетом (highpass) фильтр. Для N-by-3 матрица, первый столбец матрицы является масштабированием (lowpass) фильтр, и вторые и третьи столбцы являются вейвлетом (highpass) фильтры. Поскольку двойное дерево преобразовывает, каждый элемент массива ячеек содержит фильтры синтеза первой стадии для соответствующего дерева.
Rf
— Реконструкция фильтрует для уровней> 1Фильтры реконструкции для уровней> 1, возвращенный как N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета преобразовывают, или массив ячеек двух N-by-2 или N-by-3 матрицы для двойного древовидного вейвлета преобразовывает. Матрицами является N-by-3 для вейвлета с удвоенной плотностью, преобразовывает. Для N-by-2 матрица, первый столбец матрицы является масштабированием (lowpass) фильтр, и второй столбец является вейвлетом (highpass) фильтр. Для N-by-3 матрица, первый столбец матрицы является масштабированием (lowpass) фильтр, и вторые и третьи столбцы являются вейвлетом (highpass) фильтры. Поскольку двойное дерево преобразовывает, каждый элемент массива ячеек содержит фильтры синтеза для соответствующего дерева.
cfs
— Вейвлет преобразовывает коэффициентыВейвлет преобразовывает коэффициенты, возвращенные как 1 на (level
+1) массив ячеек матриц. Размер и структура элементов матрицы массива ячеек зависят от типа вейвлета, преобразовывают, typetree
, можно следующим образом:
'dwt'
— cfs{j}
j = 1,2... level
является уровнем.
cfs{level+1}
является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.
'ddt'
— cfs{j}(:,:,k)
j = 1,2... level
является уровнем.
k = 1,2 является фильтром вейвлета.
cfs{level+1}(:,:)
является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.
'cplxdt'
— cfs{j}(:,:,m)
j = 1,2... level
является уровнем.
m = 1,2 является действительными и мнимыми частями.
cfs{level+1}(:,:)
является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.
'cplxdddt'
— cfs{j}(:,:,k,m)
j = 1,2... level
является уровнем.
k = 1,2 является фильтром вейвлета.
m = 1,2 является действительными и мнимыми частями.
cfs{level+1}(:,:)
является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.
dddtree2
| dddtreecfs
| dtfilters
| idddtree
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.