Exponenta Banner

wnoise

Шумные тестовые данные вейвлета

свернуть все на странице

Синтаксис

x = wnoise(fun,n)
[x,xn] = wnoise(fun,n,sqrtsnr)
[x,xn] = wnoise(___,init)

Описание

пример

x = wnoise(fun,n) возвращает значения x из тестового сигнала fun оцененный в 2n линейно распределенные точки от 0 до 1.

[x,xn] = wnoise(fun,n,sqrtsnr) возвращает x перемасштабированный таким образом, что стандартным отклонением x является sqrtsnr. xn x поврежденный аддитивным Гауссовым белым шумовым N (0,1) и имеет отношение сигнал-шум (SNR) sqrtsnr2.

[x,xn] = wnoise(___,init) устанавливает seed генератора на init прежде, чем сгенерировать аддитивный Гауссов белый шумовой N (0,1).

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Существует шесть тестовых сигналов. Сгенерируйте и постройте 210 выборки третьего тестового сигнала, heavy sine.

loc = linspace(0,1,2^10);
x = wnoise(3,10);
plot(loc,x)
title('Heavy Sine')

Сгенерируйте и постройте 210 выборки doppler тестовый сигнал и шумная версия doppler с квадратным корнем из отношения сигнал-шум равняются 7.

[x,noisyx] = wnoise('doppler',10,7);
subplot(2,1,1)
plot(loc,x)
title('Clean Doppler')
ylim([-15 15])
subplot(2,1,2)
plot(loc,noisyx)
title('Noisy Doppler')
ylim([-15 15])

Постройте все тестовые функции.

testFunctions = {'Blocks','Bumps','Heavy Sine','Doppler','Quadchirp','Mishmash'};
for i=1:6
    x = wnoise(lower(testFunctions{i}),10);
    subplot(3,2,i)
    plot(loc,x)
    title(testFunctions{i})
end

Входные параметры

свернуть все

Тест вейвлета функционирует в виде одного из значений, перечисленных здесь. Шесть тестовых функций происходят из-за Донохо и Джонстона [1], [2].

  • 1 или 'blocks'

  • 2 или 'bumps'

  • 3 или 'heavy sine'

  • 4 или 'doppler'

  • 5 или 'quadchirp'

  • 6 или 'mishmash'

Экспонента раньше определяла количество линейно расположенных с интервалами точек от 0 до 1, чтобы выполнить тестовую функцию в виде положительного целого числа. Количество линейно расположенных с интервалами точек 2n.

Квадратный корень из ОСШ, заданного положительным вещественным числом. Тестовые значения x перемасштабируются таким образом что стандартное отклонение x sqrtsnr. xn равно x поврежденный аддитивным Гауссовым белым шумовым N (0,1) и имеет ОСШ sqrtsnr2.

Seed раньше инициализировал генератор случайных чисел в виде неотрицательного целого числа. init используется, чтобы сгенерировать аддитивный Гауссов белый шум.

Пример: [a,b] = wnoise(4,10,7,2055415866); возвращает шумную версию четвертого тестового сигнала с помощью seed init = 2055415866.

Выходные аргументы

свернуть все

Тестовый сигнал, возвращенный как вектор с действительным знаком длины 2nX значения тестовой функции, заданной fun оцененный в 2n равномерно разнесенные точки от 0 до 1. Если sqrtsnr установлен, стандартное отклонение x sqrtsnr.

Шумный тестовый сигнал, возвращенный как вектор с действительным знаком длины 2n. xn x поврежденный аддитивным Гауссовым белым шумовым N (0,1) и имеет ОСШ sqrtsnr2.

Ссылки

[1] Donoho, D. L. и я. М. Джонстон. “Идеальная пространственная адаптация уменьшением вейвлета”. Biometrika. Издание 81, Выпуск 3, 1994, стр 425–455.

[2] Donoho, D. L. и я. М. Джонстон. “Адаптируясь к неизвестной гладкости через уменьшение вейвлета”. Журнал американской Статистической Ассоциации. Издание 90, 1995, стр 1200–1224.

Смотрите также

|

Представлено до R2006a

Документация Wavelet Toolbox
Поддержка