mdwtrec

Реконструкция вейвлета мультисигнала 1-D

Описание

пример

x = mdwtrec(dec) восстанавливает исходную матрицу сигналов от структуры разложения вейвлета dec.

x = mdwtrec(dec,idxsig) восстанавливает сигналы, индексы которых заданы в векторном idxsig.

y = mdwtrec(dec,type,lev) извлечения или восстанавливают деталь или коэффициенты приближения на уровне lev в зависимости от значения type.

a = mdwtrec(dec,'a') возвращает восстановленные коэффициенты приближения.

d = mdwtrec(dec,'d') возвращает матрицу, содержащую сумму всех подробностей, так, чтобы x = a + d.

ca = mdwtrec(dec,'ca') возвращает матрицу, содержащую извлеченные коэффициенты приближения.

cd = mdwtrec(dec,'cd',mode) возвращает матрицу, содержащую коэффициенты всех подробностей, конкатенированные в порядке, заданном mode.

cfs = mdwtrec(dec,'cfs',mode) возвращает матрицу, содержащую все коэффициенты в порядке, заданном mode.

y = mdwtrec(___,idxsig) извлечения или восстанавливают коэффициенты, индексы которых заданы в векторном idxsig.

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как восстановить мультисигнал и заданный пользователями сигнал в мультисигнале.

Загрузите 23 канала данные EEG Espiga3 [4]. Каналы располагаются по столбцам. Данные производятся на уровне 200 Гц.

load Espiga3
size(Espiga3)
ans = 1×2

   995    23

Выполните разложение на уровне 2 с помощью db2 вейвлет.

dec = mdwtdec('c',Espiga3,2,'db2');

Восстановите исходную матрицу сигналов с помощью структуры разложения dec.

XR = mdwtrec(dec);

Вычислите ошибку реконструкции.

errREC = max(abs(Espiga3(:)-XR(:)))
errREC = 3.5442e-10

Восстановите исходный сигнал в индексе 17, соответствующее приближение на уровне 2 и детали на уровнях 1 и 2.

idx = 17;
Y = mdwtrec(dec,idx);
A2 = mdwtrec(dec,'a',2,idx);
D2 = mdwtrec(dec,'d',2,idx);
D1 = mdwtrec(dec,'d',1,idx);

Вычислите ошибку реконструкции для сигнала 17.

errREC = max(abs(Y-A2-D2-D1))
errREC = 1.3242e-17

Входные параметры

свернуть все

Разложение вейвлета мультисигнала в виде структуры со следующими полями:

  • dirDec — Индикатор Direction: 'r' (строка) или 'c' (столбец)

  • level — Уровень разложения вейвлета

  • wname — Имя вейвлета

  • dwtFilters — Структура с четырьмя полями: LoD, HiD, LoR, и HiR

  • dwtEXTM — Режим расширения DWT

  • dwtShift — DWT переключают параметр (0 или 1)

  • dataSize — Размер x

  • ca — Коэффициенты приближения на уровне lev

  • cd — Массив ячеек коэффициентов детали, от уровня 1 до уровня lev

Формат dec совпадает с выходом mdwtdec.

Индексы сигналов восстановить в виде положительного вектора с целочисленным знаком.

Пример: Если S является матрицей 100 сигналов и dec = mdwtdec('r',S,3,'db2'), затем mdwtrec(dec,[1 20 98]) восстанавливает сигналы, индексы строки которых равняются 1, 20, и 98.

Уровень коэффициентов, чтобы извлечь или восстановить в виде неотрицательного целого числа.

  • Если type isa или 'ca', затем lev должно быть целое число в интервале [0, levdec], где levdec = dec.level.

  • Если type 'd' или 'cd', затем lev должно быть целое число в интервале [1, levdec], где levdec = dec.level.

Выведите тип в виде одного из следующего:

  • 'cd' – детализируйте коэффициенты уровня lev извлечены

  • 'd' – детализируйте коэффициенты уровня lev восстановлены

  • 'ca' – коэффициенты приближения уровня lev извлечены

  • 'a' – коэффициенты приближения уровня lev восстановлены

Порядок конкатенации в виде 'descend' или 'ascend'. Для mode = 'descend', коэффициенты конкатенированы от уровня levdec к уровню 1, где levdec = dec.level. Если mode = 'ascend', коэффициенты конкатенированы от уровня 1 до уровня levdec. Конкатенация сделана построчной если dec.dirDEC = 'r' или по столбцам если dec.dirDEC = 'c'.

Выходные аргументы

свернуть все

Восстановленные сигналы, возвращенные как матрица с действительным знаком.

Коэффициенты разложения, возвращенные как матрица с действительным знаком, в зависимости от type:

  • 'cd' – извлеченные коэффициенты детали

  • 'ca' – извлеченные коэффициенты приближения

  • 'd' – восстановленные коэффициенты детали

  • 'a' – восстановленные коэффициенты приближения

Восстановленные коэффициенты приближения, возвращенные как матрица с действительным знаком.

Восстановленные коэффициенты детали, возвращенные как матрица с действительным знаком.

Извлеченные коэффициенты приближения, возвращенные как матрица с действительным знаком.

Извлеченные коэффициенты детали, возвращенные как матрица с действительным знаком.

Извлеченное приближение и коэффициенты детали, возвращенные как матрица с действительным знаком.

Ссылки

[1] Daubechies, я. Десять лекций по вейвлетам. CBMS-NSF региональный ряд конференции в прикладной математике. Филадельфия, PA: общество промышленной и прикладной математики, 1992.

[2] Mallat, S. G. “Теория для Разложения Сигнала Мультиразрешения: Представление Вейвлета”. Транзакции IEEE согласно Анализу Шаблона и Искусственному интеллекту. Издание 11, Выпуск 7, июль 1989, стр 674–693.

[3] Мейер, Y. Вейвлеты и операторы. Переведенный Д. Х. Сэлинджером. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета, 1995.

[4] Мезаструктура, Гектор. “Адаптированные Вейвлеты для Обнаружения Шаблона”. Происходящий в Распознавании образов, Анализе изображения и Приложениях, отредактированных Альберто Санфелиу и Мануелем Лазо Кортесом, 3773:933–44. Берлин, Гейдельберг: Спрингер Берлин Гейдельберг, 2005. https://doi.org/10.1007/11578079_96.

Расширенные возможности

Смотрите также

|

Представленный в R2007a