Шумоподавление мультисигнала 1-D с помощью вейвлетов
mswden
больше не рекомендуется. Используйте wdenoise
вместо этого.
[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)
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
из исходного матричного X
мультисигнала, чьей структурой разложения вейвлета является
DEC
. Выход XD
получен пороговой обработкой коэффициенты вейвлета, DECDEN
разложение вейвлета, сопоставленное к XD
(см. mdwtdec
), и THRESH
матрица пороговых значений. Вход METH
имя метода шумоподавления и PARAM
связанный параметр, 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 мультипликативный перемасштабирующий порог:
'one' | Нет перемасштабирование |
'sln' | Перемасштабирование использования одной оценки шума уровня на основе первых коэффициентов уровня |
'mln' | Перемасштабирование использования зависимой оценки уровня шума уровня |
'penal' | Уголовный |
'penalhi' | Уголовный высокий, |
'penalme' | Уголовный носитель, |
'penallo' | Уголовный низкий, |
PARAM
параметр разреженности, и это должно быть таково что: 1
≤ PARAM
≤ 10 . Для
penal
метод, никакое управление не сделано.
'man_thr' | Ручной метод |
PARAM
NbSIG
- NbLEV
матрица или NbSIG
- (NbLEV+1
) матрицируйте таким образом что:
PARAM(i,j)
порог для коэффициентов детали уровня j
для сигнала ith (1
≤ j
≤ NbLEV
).
PARAM(i,NbLEV+1)
порог для коэффициентов приближения для i
сигнал th (если KEEPAPP
0
).
где NbSIG
количество сигналов и NbLEV
количество уровней разложения.
Вместо 'den'
вход OPTION
, можно использовать 'densig'
, 'dendec'
или 'thr'
OPTION
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
использование 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 (см. mswthresh
для получения дополнительной информации).
KEEPAPP (true or false)
указывает, сохранить ли коэффициенты приближения (true
) или не (false
).
IDXSIG
вектор, который содержит индексы начальных сигналов или 'all'
.
Значениями по умолчанию является, соответственно, 'h'
ложь
и 'all'
.
[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.
[2] DeVore, R. A. Б. Джейрт и Б. Дж. Лукир. “Сжатие изображения Посредством Кодирования Преобразования Вейвлета”. Транзакции IEEE на Теории информации. Издание 38, Номер 2, 1992, стр 719–746.
[3] Donoho, D. L. “Прогресс Анализа Вейвлета и WVD: Десятиминутный Тур”. Прогресс Анализа Вейвлета и Приложений (И. Мейер, и. Рок, редакторы). Джиф-сур-Иветт: Выпуски Frontières, 1993.
[4] Donoho, D. L. и я. М. Джонстон. “Идеальная Пространственная Адаптация Уменьшением Вейвлета”. Biometrika. Издание 81, стр 425–455, 1994.
[5] Donoho, D. L. i. М. Джонстон, Г. Керкьячариэн и Д. Пикар. “Уменьшение вейвлета: Asymptopia?” Журнал Королевского Статистического Общества, серий B, Издания 57, № 2, стр 301–369, 1995.
[6] Donoho, D. L. и я. М. Джонстон. “Идеальное шумоподавление в ортонормированном базисе, выбранном из библиотеки основ”. К. Р. Акэд. Наука Париж, Сер. Я, Издание 319, стр 1317–1322, 1994.
[7] Donoho, D. L. “Шумоподавление Мягкой Пороговой обработкой”. Транзакции IEEE на Теории информации. Издание 42, Номер 3, стр 613–627, 1995.
[8] 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.