Частотные характеристики набора фильтров DWT
[psidft,f] = freqz(fb)[psidft,f,phidft] = freqz(fb)freqz(fb)[ возвращает частотные характеристики с комплексным знаком для фильтров вейвлета, psidft,f] = freqz(fb)psidft, и вектора частоты, f, для набора фильтров дискретного вейвлета преобразовывает (DWT) fb. psidft является L-by-N матрицей, где L является набором фильтров, Level и N являются набором фильтров SignalLength. f является вектором с действительным знаком длины L. Частоты находятся в циклах/выборке или в Гц, если частота дискретизации задана в fb. Частотные характеристики сосредоточены так, чтобы нулевая частота была в середине.
freqz( строит односторонние частотные характеристики значения для набора фильтров вейвлета, fb)fb. Частотные характеристики значения построены для всех полосовых фильтров вейвлета и самого грубого фильтра масштабирования разрешения. Легенда является интерактивной. Чтобы переключить видимость ответа значения фильтра, нажмите на соответствующую строку в легенде.
Создайте набор фильтров DWT для длины 4 096 сигналов и вейвлет fk22 Fejér-Korovkin. Постройте частотные характеристики значения фильтров вейвлета и итогового фильтра масштабирования разрешения.
len = 4096; fb = dwtfilterbank('Wavelet','fk22','SignalLength',len); freqz(fb)
Получите частотные характеристики для вейвлета и масштабирующихся фильтров. Постройте частотные характеристики значения масштабирующихся фильтров на всех уровнях разложения.
[psidft,f,phidft] = freqz(fb); plot(f,abs(phidft)') grid on xlabel('Normalized Frequency (cycles/sample)') ylabel('Magnitude') legend('A1','A2','A3','A4','A5','A6','A7')
Постройте односторонние частотные характеристики значения вейвлета и масштабирующихся фильтров на первых двух уровнях разложения. Отметьте, как вторые частотные характеристики уровня перекрывают ответ значения первого фильтра масштабирования уровня.
plot(f(len/2:end),abs(psidft(1,len/2:end))') hold on plot(f(len/2:end),abs(phidft(1,len/2:end))') plot(f(len/2:end),abs(psidft(2,len/2:end))') plot(f(len/2:end),abs(phidft(2,len/2:end))') grid on xlabel('Normalized Frequency (cycles/sample)') ylabel('Magnitude') legend('Level 1 Wavelet','Level 1 Scaling','Level 2 Wavelet','Level 2 Scaling')
