Exponenta Banner
exponenta event banner

plotdt

Двойной древовидный или вейвлет графика с удвоенной плотностью преобразовывает

свернуть все на странице

Синтаксис

plotdt(wt)

Описание

пример

plotdt(wt) строит коэффициенты 1D или 2D разложения набора фильтров вейвлета, wt.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Постройте комплексное двойное древовидное преобразование вейвлета шумного Доплеровского сигнала.

Загрузите шумный Доплеровский сигнал. Получите комплексный двойной древовидный вейвлет, преобразовывают вниз к уровню 4. 

load noisdopp;
wt = dddtree('cplxdt',noisdopp,4,'dtf1');

Постройте коэффициенты. 

plotdt(wt)

Скрипт Open Live Script

Постройте ориентированное двойное древовидное преобразование вейвлета комплекса изображения.

Загрузите изображение xbox. Получите ориентированный двойной древовидный вейвлет комплекса, преобразовывают вниз к уровню 3. 

load xbox;
wt = dddtree2('cplxdt',xbox,3,'dtf1');

Постройте коэффициенты. 

plotdt(wt)

Выберите желаемые коэффициенты детали уровня из выпадающего списка.

Входные параметры

свернуть все

Вейвлет преобразовывает, возвращенный как структура в dddtree или dddtree2 с этими полями:

Тип разложения вейвлета (набор фильтров), заданный как один из 'dwt', 'ddt', 'realdt', 'cplxdt', 'realdddt' или 'cplxdddt'. 'realdt' и 'realdddt' только допустимы для 2D вейвлета, преобразовывают. Тип, 'dwt', является критически выбранным (безызбыточным) дискретным вейвлетом, преобразовывают для 1D данных или 2D изображений. Другие типы разложения являются сверхдискретизированным вейвлетом, преобразовывает. Для получения дополнительной информации о типах преобразования видят, что dddtree для 1D вейвлета преобразовывает, и dddtree2 для 2D вейвлета преобразовывает.

Уровень разложения вейвлета, заданного как положительное целое число.

Разложение (анализ) и реконструкция (синтез) фильтры, заданные как структура с этими полями:

Первые фильтры разложения уровня, заданные как N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета, преобразовывают, или 1 2 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.

Аналитические фильтры для уровней> 1, заданный как N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета преобразовывают, или 1 2 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.

Фильтры реконструкции первого уровня, заданные как N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета, преобразовывают, или 1 2 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.

Фильтры реконструкции для уровней> 1, заданный как N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета преобразовывают, или 1 2 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.

Вейвлет преобразовывает коэффициенты, заданные как 1 на (level +1) массив ячеек матриц. Размер и структура элементов матрицы массива ячеек зависят от типа вейвлета, преобразовывают и 1D ли разложение или 2D. Поскольку 1D вейвлет преобразовывает, коэффициенты организованы типом преобразования 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.

  • 'realdddt' — cfs{j}(:,:,d,k)

    • j = 1,2... level является уровнем.

    • d = 1,2,3 ориентация.

    • k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.

    • cfs{level+1}(:,:) является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.

  • 'cplxdddt' — cfs{j}(:,:,d,k,m)

    • j = 1,2... level является уровнем.

    • k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.

    • m = 1,2 является действительными и мнимыми частями.

    • cfs{level+1}(:,:) является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.

Поскольку 2D вейвлет преобразовывает, коэффициенты организованы типом преобразования можно следующим образом:

  • 'dwt' — cfs{j}(:,:,d)

    • j = 1,2... level является уровнем.

    • d = 1,2,3 ориентация.

    • cfs{level+1}(:,:) является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.

  • 'ddt' — cfs{j}(:,:,d)

    • j = 1,2... level является уровнем.

    • d = 1,2,3,4,5,6,7,8 ориентация.

    • cfs{level+1}(:,:) является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.

  • 'realddt' — cfs{j}(:,:,d,k)

    • j = 1,2... level является уровнем.

    • d = 1,2,3 ориентация.

    • k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.

    • cfs{level+1}(:,:) является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.

  • 'cplxdt' — cfs{j}(:,:,d,k,m)

    • j = 1,2... level является уровнем.

    • d = 1,2,3 ориентация.

    • k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.

    • m = 1,2 является действительными и мнимыми частями.

    • cfs{level+1}(:,:) является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.

  • 'realdddt' — cfs{j}(:,:,d,k)

    • j = 1,2... level является уровнем.

    • d = 1,2,3 ориентация.

    • k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.

    • cfs{level+1}(:,:) является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.

  • 'cplxdddt' — cfs{j}(:,:,d,k,m)

    • j = 1,2... level является уровнем.

    • d = 1,2,3 ориентация.

    • k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.

    • m = 1,2 является действительными и мнимыми частями.

    • cfs{level+1}(:,:) является lowpass, или масштабированием, коэффициентами.

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2013b

Документация Wavelet Toolbox
Поддержка