Exponenta Banner
exponenta event banner

featureMatrix

Рассеивание матрицы функции

свернуть все на странице

Синтаксис

smat = featureMatrix(sf,x)
smat = featureMatrix(sf,s)
smat = featureMatrix(___,Name,Value)

Описание

smat = featureMatrix(sf,x) возвращает рассеивающиеся функции рассеивающейся среды разложения sf и входной сигнал x. x является вектором с действительным знаком или матрицей. Если x является вектором, smat является M-by-N матрица, где M является количеством разрешений через все порядки рассеивающегося преобразования, и N является разрешением рассеивающихся коэффициентов. Если x является матрицей, smat является M-by-N-by-P массив, где P является количеством столбцов в x.

Точность smat зависит от точности, заданной в среде sf.

smat = featureMatrix(sf,s) возвращает рассеивающуюся матрицу функции для массива ячеек рассеивающихся коэффициентов s. s является вывод scatteringTransform, применился к входному сигналу за рассеивающуюся среду разложения sf.

пример

smat = featureMatrix(___,Name,Value) возвращает рассеивающуюся матрицу функции с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Этот пример показывает, как получить рассеивающуюся матрицу функции для рассеивающейся среды разложения и как сравнить матрицу с рассеивающимися коэффициентами.

Загрузите сигнал ECG, выбранный на уровне 180 Гц. Создайте рассеивающуюся среду разложения, которая может использоваться с сигналом.

load wecg
Fs = 180;
sf = waveletScattering('SignalLength',numel(wecg),...
    'SamplingFrequency',Fs);

Вычислите рассеивающуюся матрицу функции использование логарифмического преобразования. Отобразите размерности матрицы.

smat = featureMatrix(sf,wecg,'Transform','Log');
size(smat)
ans = 1×2

   154     8

Теперь вычислите рассеивающееся преобразование сигнала. Получите рассеивающиеся коэффициенты. Вывод является массивом ячеек с тремя элементами. Каждый элемент является таблицей. Подтвердите, что общее количество строк в таблицах равно количеству строк в матрице. 

S = scatteringTransform(sf,wecg);
t1rows = size(S{1},1);
t2rows = size(S{2},1);
t3rows = size(S{3},1);
disp(['Total Number of Rows: ',num2str(t1rows+t2rows+t3rows)])
Total Number of Rows: 154

Отобразите основу 2 логарифмических разрешения коэффициентов рассеивания нулевого порядка.

disp(['Resolution: ',num2str(S{1}.resolution(1))])
Resolution: -8

Получите натуральный логарифм коэффициентов рассеивания нулевого порядка. Сравните рассеивающиеся коэффициенты с первой строкой в матрице функции. Количество коэффициентов в каждом равняется абсолютному значению основы 2 логарифмических разрешения.

logS = log(sf,S);
logScat = logS{1}.signals{1};
[smat(1,:)' logScat]
ans = 8×2

   -1.2914   -1.2914
   -2.4682   -2.4682
   -1.6368   -1.6368
   -1.2716   -1.2716
   -1.6818   -1.6818
   -4.3701   -4.3701
   -1.3199   -1.3199
   -1.0542   -1.0542

Входные параметры

свернуть все

Рассеивание среды разложения, заданной как объект waveletScattering.

Входные данные, заданные как вектор с действительным знаком или матрица. Если x является вектором, количество выборок в x должно равняться значению SignalLength sf. Если x является матрицей, количество строк в x должно равняться значению SignalLength sf.

Типы данных: double

Рассеивание коэффициентов, заданных как массив ячеек. s получен из рассеивающегося преобразования рассеивающейся среды разложения sf. Для получения дополнительной информации смотрите scatteringTransform.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: smat = featureMatrix(sf,x,'Transform','log','Normalization','parent')

Тип нормализации, чтобы примениться к рассеивающимся коэффициентам, заданным как 'none' или 'parent'. Если задано как 'parent', рассеивая коэффициенты порядка, больше, чем 0, нормированы их родительскими элементами вдоль рассеивающегося пути.

Тип преобразования, чтобы примениться к рассеивающимся коэффициентам, заданным как 'none' или 'log'.

Выходные аргументы

свернуть все

Рассеивая функции рассеивающейся среды разложения, sf, возвращенного как матрица с действительным знаком или массив. Если x является вектором, smat является M-by-N матрица, где M является количеством разрешений через все порядки рассеивающегося преобразования, и N является разрешением рассеивающихся коэффициентов. Если x является матрицей, smat является M-by-N-by-P массив, где P является количеством столбцов в x.

Точность smat зависит от точности, заданной в среде sf.

Смотрите также

|

Введенный в R2018b

Документация Wavelet Toolbox
Поддержка