Сжатие мультисигнала 1-D с помощью вейвлетов
[XC,DECCMP,THRESH] = mswcmp('cmp',DEC,METH)
[XC,DECCMP,THRESH] = mswcmp('cmp',DEC,METH,PARAM)
[XC,THRESH] = mswcmp('cmpsig',...)
[DECCMP,THRESH] = mswcmp('cmpdec',...)
THRESH = mswcmp('thr',...)
[...] = mswcmp(OPTION,DIRDEC,X,WNAME,LEV,METH)
[...] = mswcmp(OPTION,DIRDEC,X,WNAME,LEV,METH,PARAM)
[...] = mswcmp(...,S_OR_H)
[...] = mswcmp(...,S_OR_H,KEEPAPP)
[...] = mswcmp(...,S_OR_H,KEEPAPP,IDXSIG)
mswcmp вычисляет пороги и, в зависимости от выбранной опции, выполняет сжатие 1D сигналов с помощью вейвлетов.
[XC,DECCMP,THRESH] = mswcmp('cmp',DEC,METH) или
[XC,DECCMP,THRESH] = mswcmp('cmp',DEC,METH,PARAM) возвращает сжатое (обозначенный входом 'cmp') версия XC исходного матричного X мультисигнала, структурой разложения вейвлета которого является DEC. Вывод XC получен пороговой обработкой коэффициенты вейвлета: DECCMP, который является разложением вейвлета, сопоставленным с XC (см. mdwtdec), и THRESH являются матрицей пороговых значений. Вход METH является именем метода сжатия, и PARAM является связанным параметром при необходимости.
Допустимые методы сжатия METH показывают в следующих таблицах. Для методов, которые используют связанный параметр, также показывают область значений допустимых значений PARAM.
'rem_n0' | Удалите близкий 0 |
'bal_sn' | Сбалансируйте норму разреженности |
'sqrtbal_sn' | Сбалансируйте норму разреженности ( |
'scarce' | Недостаточный, |
'scarcehi' | Недостаточный высокий, |
'scarceme' | Недостаточный носитель, |
'scarcelo' | Недостаточный низкий, |
PARAM является параметром разреженности, и это должно быть таково что: 1 ≤ PARAM ≤ 10. Для недостаточного метода не сделано никакое управление.
'L2_perf' | Энергетическое отношение |
'N0_perf' | Нулевое содействующее отношение |
PARAM является вещественным числом, которое представляет необходимую производительность:
0 ≤ PARAM ≤ 100.
'glb_thr' | Глобальный порог |
PARAM является действительным положительным числом.
'man_thr' | Ручной метод |
PARAM является NbSIG-by-NbLEV матрица или NbSIG (NbLEV+1) матрицей, таким образом что:
- PARAM(i,j) является порогом для коэффициентов детали уровня j для сигнала ith (1 ≤ j ≤ NbLEV).
- PARAM(i,NbLEV+1) является порогом для коэффициентов приближения для i th сигнал (если KEEPAPP является 0).
Где NbSIG является количеством сигналов и NbLEV количество уровней разложения.
[XC,THRESH] = mswcmp('cmpsig',...) или
[DECCMP,THRESH] = mswcmp('cmpdec',...) или
THRESH = mswcmp('thr',...) Вместо входа 'cmp' OPTION можно использовать 'cmpsig', 'cmpdec' или 'thr', чтобы выбрать другие выходные аргументы. 'thr' возвращает вычисленные пороги, но сжатие не выполняется.
[...] = mswcmp(OPTION,DIRDEC,X,WNAME,LEV,METH) Входной параметр структуры разложения
[...] = mswcmp(OPTION,DIRDEC,X,WNAME,LEV,METH,PARAM) DEC может быть заменен четырьмя аргументами: DIRDEC, X, WNAME и LEV. Прежде, чем выполнить сжатие или вычислить пороги, матричный X мультисигнала анализируется на уровне LEV с помощью вейвлета WNAME в направлении DIRDEC.
[...] = mswcmp(...,S_OR_H) Могут использоваться еще три дополнительных входных параметров:
[...] = mswcmp(...,S_OR_H,KEEPAPP)
[...] = mswcmp(...,S_OR_H,KEEPAPP,IDXSIG)
S_OR_H ('s' or 'h') обозначает мягкую или трудную пороговую обработку (дополнительную информацию см. в mswthresh). Значением по умолчанию является 'h'.
KEEPAPP (true or false) указывает, сохранить ли коэффициенты приближения (true) или не (false). Значением по умолчанию является false.
IDXSIG является вектором, который содержит индексы начальных сигналов или 'all'. Значением по умолчанию является 'all'.
% Load original 1D-multisignal.
load thinker
% Perform a decomposition at level 2 using wavelet db2.
dec = mdwtdec('r',X,2,'db2');
% Compress the signals to obtain a percentage of zeros
% near 95% for the wavelet coefficients.
[XC,decCMP,THRESH] = mswcmp('cmp',dec,'N0_perf',95);
[Ecmp,PECcmp,PECFScmp] = wdecenergy(decCMP);
% Plot the original signals 1 and 31, and
% the corresponding compressed signals.
figure;
plot(X([1 31],:)','r--','linewidth',2); hold on
plot(XC([1 31],:)','b','linewidth',2);
grid; set(gca,'Xlim',[1,96])
title('X dashed line and XC solid line')
Бирге Л.; П. Мэссарт (1997), “От Образцового Выбора до Адаптивной Оценки”, в Д. Полларде (редактор), Festchrift для Ль. Ле Кама, Спрингера, стр 55–88.
DeVore, Р.А.; Б. Джейрт, Б.Дж. Лукир (1992), “Сжатие изображения Посредством Кодирования Преобразования Вейвлета”, Сделка IEEE на Inf. Теория, издание 38, № 2, стр 719–746.
Donoho, D.L. (1993), “Прогресс Анализа Вейвлета и WVD: Десятиминутный Тур”, происходящий в Анализе Вейвлета и Приложениях, И. Мейере. Роке, стр 109–128. Фронтиерес Эд.
Donoho, Д.Л.; И.М. Джонстон (1994), “Идеальная Пространственная Адаптация Уменьшением Вейвлета”, Biometrika, издание 81, стр 425–455.
Donoho, Д.Л.; И.М. Джонстон, Г. Керкьячариэн, Д. Пикар (1995), “Уменьшение Вейвлета: Asymptopia?” Подмастерье. Рой. Закон Soc., серии B, издание 57 № 2, стр 301–369.
Donoho, Д.Л.; И.М. Джонстон, “Идеальное Шумоподавление в Ортонормированном базисе, Выбранном из Библиотеки Основ”, C.R.A.S. Париж, t. 319, Сер. Я, стр 1317–1322.
Donoho, D.L. (1995), “Шумоподавление Мягкой пороговой обработкой”, Сделка IEEE на Inf. Теория, 41, 3, стр 613–627.