mswden
Шумоподавление мультисигнала 1-D с помощью вейвлетов
Синтаксис
[XD,DECDEN,THRESH] = mswden('den',...)
[XD,THRESH] = mswden('densig',...)
[DECDEN,THRESH]
= mswden('dendec',...)
THRESH = mswden('thr',...)
[...] = mswden(OPTION,DIRDEC,X,WNAME,LEV,METH,PARAM)
[...] = mswden(...,S_OR_H)
[...]
= mswden(...,S_OR_H,KEEPAPP)
[...]
= mswden(...,S_OR_H,KEEPAPP,IDXSIG)
Описание
mswden вычисляет пороги и, в зависимости от выбранной опции, выполняет шумоподавление 1D сигналов с помощью вейвлетов.
[XD,DECDEN,THRESH] = mswden('den',...) возвращает denoised версию XD исходного матричного X мультисигнала, структурой разложения вейвлета которого является DEC. Вывод XD получен пороговой обработкой коэффициенты вейвлета, DECDEN является разложением вейвлета, сопоставленным к XD (см. mdwtdec), и THRESH является матрицей пороговых значений. Вход METH является именем метода шумоподавления, и PARAM является связанным параметром при необходимости.
Допустимые методы шумоподавления METH и сопоставленные параметры PARAM:
'rigrsure' | Принцип несмещенного риска глиняной кружки |
'heursure' | Эвристический вариант права преимущественной покупки |
'sqtwolog' | Универсальный порог |
'minimaxi' | Минимаксная пороговая обработка (см. |
Для этих методов PARAM задает мультипликативное пороговое перемасштабирование:
'one' | Никакое перемасштабирование |
'sln' | Перемасштабирование использования одной оценки шума уровня на основе первых коэффициентов уровня |
'mln' | Перемасштабирование использования зависимой оценки уровня шума уровня |
Методы пенализации
'penal' | Уголовный |
'penalhi' | Уголовный высокий, |
'penalme' | Уголовный носитель, |
'penallo' | Уголовный низкий, |
PARAM является параметром разреженности, и это должно быть таково что: 1 ≤ PARAM ≤ 10. Для метода penal не сделано никакое управление.
Ручной метод
'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 уровняjдля сигнала ith (1≤j≤NbLEV).PARAM(i,NbLEV+1)является порогом для коэффициентов приближения дляith сигнал (еслиKEEPAPPявляется0).
где NbSIG является количеством сигналов и NbLEV количество уровней разложения.
Вместо входа 'den' OPTION можно использовать 'densig', 'dendec' или 'thr' OPTION, чтобы выбрать выходные аргументы:
[XD,THRESH] = mswden('densig',...) или [DECDEN,THRESH]
= mswden('dendec',...)
THRESH = mswden('thr',...) возвращает вычисленные пороги, но шумоподавление не выполняется.
Входной параметр структуры разложения DEC может быть заменен четырьмя аргументами: DIRDEC, X, WNAME и LEV.
[...] = mswden(OPTION,DIRDEC,X,WNAME,LEV,METH,PARAM) прежде, чем выполнить шумоподавление или вычислить пороги, матричный X мультисигнала анализируется на уровне LEV с помощью вейвлета WNAME в направлении DIRDEC.
Можно использовать еще три дополнительных входных параметров:
[...] = mswden(...,S_OR_H) или
[...]
= mswden(...,S_OR_H,KEEPAPP) или
[...]
= mswden(...,S_OR_H,KEEPAPP,IDXSIG)
S_OR_H ('s' or 'h')обозначает мягкую или трудную пороговую обработку (дополнительную информацию см.в mswthresh).KEEPAPP (true or false)указывает, сохранить ли коэффициенты приближения (true) или не (false).IDXSIGявляется вектором, который содержит индексы начальных сигналов или'all'.
Значениями по умолчанию является, соответственно, 'h', false и 'all'.
Примеры
% Load original 1D-multisignal.
load thinker
% Perform a decomposition at level 2 using the wavelet db2.
dec = mdwtdec('r',X,2,'db2');
% Denoise signals using the universal method
% of thresholding (sqtwolog) and the 'sln'
% threshold rescaling (with a single estimation
% of level noise, based on first level coefficients).
[XD,decDEN,THRESH] = mswden('den',dec,'sqtwolog','sln');
% Plot the original signals 1 and 31, and the
% corresponding denoised signals.
figure;
plot(X([1 31],:)','r--','linewidth',2); hold on
plot(XD([1 31],:)','b','linewidth',2);
grid; set(gca,'Xlim',[1,96])
title('X dashed line and XD solid line')
Ссылки
Birgé, 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 через вейвлет преобразовывает кодирование”, 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.,series 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.