Пороговый менеджер по настройкам
wthrmngr возвращает глобальный порог или зависимые уровнем пороги для основанного на вейвлете шумоподавления и сжатия. Функция выводит пороги из коэффициентов вейвлета в разложении вейвлета.
Пороги используются инструментами шумоподавления и сжатия Wavelet Toolbox™, такими как функции командной строки и приложение Wavelet Analyzer.
возвращается thr = wthrmngr(opt,method,C,L,scale)[ порог разложения вейвлета с помощью типа мультипликативного порогового перемасштабирования задан в CL]scale. Для сигналов, [ выход CL]wavedec. Для изображений, [ выход CL]wavedec2.
'rigrsure', 'heursure', и 'minimaxi' методы шумоподавления только применимы к сигналам.
Чтобы узнать больше о мультипликативном пороговом перемасштабировании, смотрите wden.
возвращает зависимый уровнем порог для стационарного разложения вейвлета, thr = wthrmngr(opt,method,swtdec,alpha)swtdec, из сигнала или изображения к denoise. alpha задает параметр разреженности (см. wbmpen). Для сигналов, swtdec выход swt. Для изображений, swtdec выход swt2.
Пороги выведены из подмножества коэффициентов в стационарном разложении вейвлета. Для получения дополнительной информации смотрите Содействующий Выбор.
возвращает зависимый уровнем порог для стационарного разложения вейвлета с помощью типа мультипликативного порогового перемасштабирования, заданного в thr = wthrmngr(opt,method,swtdec,scale)scale. Для сигналов, swtdec выход swt. Для изображений, swtdec выход swt2.
Пороги выведены из подмножества коэффициентов в стационарном разложении вейвлета. Для получения дополнительной информации смотрите Содействующий Выбор.
'rigrsure', 'heursure', и 'minimaxi' методы шумоподавления применяются только к сигналам.
Чтобы узнать больше о мультипликативном пороговом перемасштабировании, смотрите wden.
возвращает глобальный порог, чтобы сжать сигнал или изображение, thr = wthrmngr(opt,'rem_n0',X)X, использование заданной опции вейвлета и метода 'rem_n0'.
Если opt 'dw1dcompGBL' или 'dw2dcompGBL', пороги основаны на полученном использовании коэффициентов вейвлета самой прекрасной шкалы вейвлета Хаара. Если opt 'wp1dcompGBL' или 'wp2dcompGBL', пороги основаны на полученном использовании коэффициентов пакета вейвлета самой прекрасной шкалы вейвлета Хаара.
Загрузите и постройте сигнал с шумом.
load noisdopp plot(noisdopp) grid on title('Noisy Signal')

Сгенерируйте разложение вейвлета уровня 5 сигнала с шумом с помощью порядка 4 вейвлет Daubechies. Постройте коэффициенты.
[c,l] = wavedec(noisdopp,5,'db4'); plot(c) grid on title('Wavelet Coefficients')

Определите глобальный порог для сжатия сигнала.
thr = wthrmngr('dw1dcompGBL','bal_sn',c,l);
Индекс первого вейвлета детализирует коэффициент в c l(1)+1. Примените порог к коэффициентам всех подробностей. Постройте пороговые коэффициенты. Заметьте, что большинство коэффициентов было установлено в 0.
c(l(1)+1:end) = c(l(1)+1:end).*(c(l(1)+1:end)>thr); plot(c) grid on title('Thresholded Coefficients')

Восстановите сигнал от пороговых коэффициентов. Постройте реконструкцию.
xrec = waverec(c,l,'db4'); plot(xrec) grid on title('Compressed Signal')

Сожмите изображение с помощью стратегии Birgé-Massart.
Загрузите изображение и добавьте белый Гауссов шум. В целях воспроизводимости, набор случайный seed к значению по умолчанию.
rng default load sinsin x = X+18*randn(size(X));
Получите 2D дискретный вейвлет, преобразовывают вниз к уровню 3 с помощью Добечи меньше всего - асимметричный вейвлет с 4 исчезающими моментами. Получите пороги сжатия с помощью стратегии Birgé-Massart параметром разреженности, alpha, равняйтесь 2.
[C,L] = wavedec2(x,3,'sym4'); alpha = 2; THR = wthrmngr('dw2dcompLVL','scarcehi',C,L,alpha);
Сожмите изображение и отобразите результат.
xd = wdencmp('lvd',x,'sym4',3,THR,'s'); image(X) title('Original Image')

figure
image(x)
title('Noisy Image')
figure
image(xd)
title('Compressed Image')
Это использование в качестве примера зависимый уровнем порог, выведенный из коэффициентов вейвлета в каждой шкале, чтобы реализовать трудную пороговую обработку со стационарным вейвлетом, преобразовывает.
Загрузите шумный сигнал блоков. Получите стационарный вейвлет, преобразовывают вниз к уровню 5 при помощи вейвлета Хаара.
load noisbloc L = 5; swc = swt(noisbloc,L,'haar');
Заставьте копию вейвлета преобразовать коэффициенты. Определите Донохо-Джонстона универсальный порог на основе коэффициентов детали для каждой шкалы. Используя 'mln' опция, wthrmngr возвращает 1 L вектором, с каждым элементом, равным универсальному порогу для соответствующей шкалы.
swcnew = swc; ThreshML = wthrmngr('sw1ddenoLVL','sqtwolog',swc,'mln');
Используйте универсальные пороги, чтобы реализовать трудную пороговую обработку. Пороги применяются зависимым шкалой способом.
for jj = 1:L swcnew(jj,:) = wthresh(swc(jj,:),'h',ThreshML(jj)); end
Инвертирование стационарный вейвлет преобразовывает на пороговых коэффициентах, swcnew. Постройте исходный сигнал и сигнал denoised для сравнения.
noisbloc_denoised = iswt(swcnew,'haar'); plot(noisbloc) hold on plot(noisbloc_denoised,'r','linewidth',2) legend('Original','Denoised')

Denoise сигнал с шумом путем применения глобального порога к пакетной структуре разложения вейвлета.
Загрузите и постройте сигнал с шумом.
load noisdopp plot(noisdopp) grid on title('Noisy Signal')

Сгенерируйте пакетное разложение вейвлета уровня 3 сигнала с шумом с помощью порядка 4 вейвлет Daubechies.
T = wpdec(noisdopp,3,'db4');Определите глобальный порог для шумоподавления сигнал.
thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','sqtwologuwn',T);
Получите листы из пакетного дерева разложения вейвлета T и примените порог к листам. Используйте трудную пороговую обработку.
T1 = T; sorh = 'h'; cfs = read(T,'data'); cfs = wthresh(cfs,sorh,thr); T1 = write(T1,'data',cfs);
Восстановите сигнал denoised от пороговых коэффициентов. Постройте реконструкцию.
xrec = wprec(T1); plot(xrec) grid on title('Denoised Signal')

Это использование в качестве примера независимый от уровня порог на основе коэффициентов вейвлета самой прекрасной шкалы, чтобы реализовать трудную пороговую обработку со стационарным вейвлетом преобразовывает.
Загрузите шумный сигнал блоков. Получите стационарный вейвлет, преобразовывают вниз к уровню 5 при помощи вейвлета Хаара.
load noisbloc L = 5; swc = swt(noisbloc,L,'haar');
Заставьте копию вейвлета преобразовать коэффициенты. Определите Донохо-Джонстона универсальный порог на основе коэффициентов детали первого уровня. Используя 'sln' опция, wthrmngr возвращает 1 L вектором, с каждым элементом, равным тому же значению. Возьмите среднее значение вектора, чтобы получить скалярный порог.
swcnew = swc; ThreshSL = mean(wthrmngr('sw1ddenoLVL','sqtwolog',swc,'sln'));
Используйте универсальный порог, чтобы реализовать трудную пороговую обработку. Тот же порог применяется к коэффициентам вейвлета на каждом уровне.
for jj = 1:L swcnew(jj,:) = wthresh(swc(jj,:),'h',ThreshSL); end
Инвертирование стационарный вейвлет преобразовывает на пороговых коэффициентах, swcnew. Постройте исходный сигнал и сигнал denoised для сравнения.
noisbloc_denoised = iswt(swcnew,'haar'); plot(noisbloc) hold on plot(noisbloc_denoised,'r','linewidth',2) legend('Original','Denoised')

opt — Тип и размерность сжатия или шумоподавления'dw1dcompGBL' | 'dw1dcompLVL' | 'dw1ddenoLVL' | 'sw1ddenoLVL' | 'dw2dcompGBL' | 'dw2dcompLVL' | ...Тип и размерность сжатия или шумоподавления, заданного как одно из значений, перечислили в таблицах, которые следуют. wthrmngr возвращает пороги, подходящие для опции, которую вы задаете.
С дискретным вейвлетом или пакетным разложением вейвлета данных, можно сжаться или denoise те данные. Со стационарным разложением вейвлета данных вы можете только denoise данные.
Для объяснения, которого коэффициенты используются, чтобы определить пороги, смотрите Содействующий Выбор.
В этих опциях, X сигнал, коэффициенты вейвлета находятся в векторном C, и длины векторов коэффициентов находятся в L. Аргумент alpha параметр разреженности и scale задает мультипликативное пороговое перемасштабирование.
Для получения дополнительной информации относительно разложения вейвлета смотрите wavedec. Узнать больше о alpha и scale, смотрите wdcbm и wden соответственно.
opt |
Описание | Допустимые синтаксисы |
|---|---|---|
'dw1dcompGBL' |
1D сжатие с помощью глобального порога |
|
'dw1dcompLVL' |
1D сжатие с помощью зависимых уровнем порогов |
|
'dw1ddenoLVL' |
1D шумоподавление с помощью зависимых уровнем порогов |
|
В этих опциях, X данные, коэффициенты вейвлета находятся в векторном C, и размер содействующих матриц находится в L. Аргумент alpha параметр разреженности и scale задает мультипликативное пороговое перемасштабирование.
Для получения дополнительной информации относительно разложения вейвлета смотрите wavedec2. Узнать больше о alpha и scale, смотрите wdcbm2 и wden соответственно.
opt |
Описание | Допустимые синтаксисы |
|---|---|---|
'dw2dcompGBL' |
2D сжатие с помощью глобального порога |
|
'dw2dcompLVL' |
2D сжатие с помощью зависимых уровнем порогов |
|
'dw2ddenoLVL' |
2D шумоподавление с помощью зависимых уровнем порогов |
|
В этих опциях, X сигнал и wpt пакетная структура разложения вейвлета сигнала.
Для получения дополнительной информации относительно пакетного разложения вейвлета смотрите wpdec.
opt |
Описание | Допустимые синтаксисы |
|---|---|---|
'wp1dcompGBL' |
1D сжатие с помощью глобального порога |
|
'wp1ddenoGBL' |
1D шумоподавление с помощью глобального порога |
|
В этих опциях, X данные и wpt пакетная структура разложения вейвлета данных.
Для получения дополнительной информации относительно пакетного разложения вейвлета смотрите wpdec2.
opt |
Описание | Допустимые синтаксисы |
|---|---|---|
'wp2dcompGBL' |
2D сжатие с помощью глобального порога |
|
'wp2ddenoGBL' |
2D шумоподавление с помощью глобального порога |
|
Шумоподавление с помощью зависимых уровнем порогов является единственной опцией, доступной для 1D стационарного разложения вейвлета, swtdec. В этой опции, alpha параметр разреженности и scale задает мультипликативное пороговое перемасштабирование.
Для получения дополнительной информации относительно стационарного разложения вейвлета, смотрите swt. Узнать больше о alpha и scale, смотрите wbmpen и wden соответственно.
opt | Допустимые синтаксисы |
|---|---|
'sw1ddenoLVL' |
|
Пороги основаны на подмножестве коэффициентов в стационарном разложении вейвлета. Смотрите Содействующий Выбор для получения дополнительной информации.
Шумоподавление с помощью зависимых уровнем порогов является единственной опцией, доступной для 2D стационарного разложения вейвлета, swtdec. В этой опции, alpha параметр разреженности и scale задает мультипликативное пороговое перемасштабирование.
Для получения дополнительной информации относительно стационарного разложения вейвлета, смотрите swt2. Узнать больше о alpha и scale, смотрите wbmpen и wden соответственно.
opt | Допустимые синтаксисы |
|---|---|
'sw2ddenoLVL' |
|
Пороги основаны на подмножестве коэффициентов в стационарном разложении вейвлета. Смотрите Содействующий Выбор для получения дополнительной информации.
method — Метод задания порога'scarcehi' | 'scarceme' | 'scarcelo' | 'sqtwolog' | 'sqtwologuwn' | 'sqtwologswn' | ...Метод задания порога, заданный как одно из значений, перечисленных здесь.
method | Описание |
|---|---|
'scarcehi' | Использование стратегия Birgé-Massart определения порогов. |
'scarceme' | Использование стратегия Birgé-Massart определения порогов. |
'scarcelo' | Использование стратегия Birgé-Massart определения порогов. |
'sqtwolog' | Фиксированная форма использования универсальный порог. Смотрите 'sqtwolog' опция в wden. |
'sqtwologuwn' | Фиксированная форма использования универсальный порог. Смотрите 'sqtwolog' опция в wden когда используется с 'sln'опция. |
'sqtwologswn' | Фиксированная форма использования универсальный порог. Смотрите 'sqtwolog' опция в wden когда используется с 'mln' опция. |
'rigsure' | Использует мягкое пороговое правило средства оценки на основе Объективной оценки Глиняной кружки Риска. Смотрите 'SURE' опция в wdenoise. |
'heursure' | Смесь использования 'rigsure' и 'sqtwolog'. Смотрите 'heursure' опция в wden. |
'minimaxi' | Использует фиксированный порог, выбранный который производительность минимакса урожаев. Смотрите 'Minimax' опция в wdenoise. |
'penalhi' | Используемый, чтобы задать стратегию Birgé-Massart определения порогов. |
'penalme' | Используемый, чтобы задать стратегию Birgé-Massart определения порогов. |
'penallo' | Используемый, чтобы задать стратегию Birgé-Massart определения порогов. |
'rem_n0' | Возвращает порог близко к 0. Типичный THR значением является median(abs(coefficients)). |
'bal_sn' | Возвращает порог, таким образом, что проценты сохраненной энергии и количество нулей являются тем же самым. |
'sqrtbal_sn' | Возвращает порог, равный квадратному корню из значения, таким образом, что проценты сохраненной энергии и количество нулей являются тем же самым. |
Типы данных: char
X — Входные данныеВходные данные, заданные как векторная или матрица с действительным знаком с действительным знаком.
Типы данных: double
C — Коэффициенты расширения вейвлетаL — Размер коэффициентов расширения вейвлетаalpha — Параметр разреженностиscale — Мультипликативное пороговое перемасштабирование'one' | 'sln' | 'mln'Мультипликативное пороговое перемасштабирование, заданное как одно из следующего:
'one' — Никакое перемасштабирование
'sln' — Перемасштабирование использования одной оценки шума уровня на основе коэффициентов первого уровня
'mln' — Перемасштабирование использования зависимой уровнем оценки шума уровня
Для получения дополнительной информации смотрите wden.
swtdec — Стационарная структура разложения вейвлетаthr 'Порог' Порог, возвращенный как скаляр с действительным знаком для глобальных порогов, или вектор с действительным знаком или матрица для зависимых уровнем порогов.
Типы данных: double
К denoise 1D сигналам рассмотрите использование Wavelet Signal Denoiser. Приложение визуализирует и denoises 1D сигналы с действительным знаком с помощью параметров по умолчанию. Можно также сравнить результаты. Кроме того, можно также воссоздать сигнал denoised в рабочей области путем генерации скрипта MATLAB®, который использует wdenoise функция.
Критически произведенное пакетное разложение вейвлета или вейвлета включает коэффициенты десятикратного уменьшения фактором 2 на каждом этапе разложения. Децимация не происходит в неподкошенном стационарном разложении вейвлета.
wthrmngr выводит пороги шумоподавления и сжатия из коэффициентов вейвлета. Для критически произведенного вейвлета или пакетного разложения вейвлета, опция и метод определяют, используются ли все коэффициенты вейвлета или только самые прекрасные коэффициенты шкалы.
Для стационарного разложения вейвлета, wthrmngr всегда использует подмножество коэффициентов вейвлета. При вычислении порогов шумоподавления N- уровень стационарное разложение вейвлета, алгоритм первые подвыборки коэффициенты вейвлета на уровне k фактором 2k, для k = 1,…,N. Алгоритм использует это подмножество коэффициентов, чтобы определить пороги. Большинство коэффициентов в стационарном разложении вейвлета не рассматривается.
Стратегия Birgé-Massart определения порогов зависит от нескольких различных параметров. Вы задаете разложение вейвлета и метод задания порога. Можно также задать параметр разреженности, alpha, или определенное мультипликативное пороговое перемасштабирование, scale. На основе ваших входных параметров, wthrmngr выводит необходимые параметры Birgé-Massart. Параметры зависят от размерности сигнала, и общего количества, N, из коэффициентов в самой грубой шкале разложения вейвлета.
Если методом задания порога является 'scarcehi', 'scarceme', или 'scarcelo', wthrmngr выполняет любой wdcbm или wdcbm2. Если методом задания порога является 'penalhi', 'penalme', или 'penallo', затем wthrmngr выполняет любой wbmpen или wpbmpen.
| Метод задания порога |
Описание |
|---|---|
'scarcehi' | |
'scarceme' | |
'scarcelo' | |
'penalhi' | |
'penalme' | |
'penallo' |
[1] Birgé, L. и П. Мэссарт. “От Выбора Модели до Адаптивной Оценки”. Юбилейный сборник для Люсьена Ле Кама: Научно-исследовательские работы в Вероятности и Статистике (Э. Торджерсен, Д. Поллард, и Г. Янг, редакторы). Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1997, стр 55–88.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.