wnoisest

Оцените шум 1D коэффициентов вейвлета

Синтаксис

STDC = wnoisest(C,L,S)
STDC = wnoisest(C)
STDC = wnoisest(C)

Описание

STDC = wnoisest(C,L,S) возвращает оценки стандартного отклонения коэффициентов детали для уровней, содержавшихся во входном векторе S. [C,L] входная структура разложения вейвлета (см. wavedec для получения дополнительной информации.

Если C одномерный массив ячеек, STDC = wnoisest(C) возвращает вектор, таким образом что STDC(k) оценка стандартного отклонения C{k}.

Если C числовой массив, STDC = wnoisest(C) возвращает вектор, таким образом что STDC(k) оценка стандартного отклонения C(k,:).

Используемое средство оценки является Средним Абсолютным Отклонением / 0.6745, хорошо удовлетворенный для нулевого среднего Гауссова белого шума в шумоподавлении одномерная модель (см. thselect для получения дополнительной информации.

Примеры

свернуть все

Оценка шумового стандартного отклонения в N (0,1) вектор белого Гауссова шума с выбросами.

Создайте N (0,1) шумовой вектор с 10 случайным образом помещенными выбросами.

rng default;
x = randn(1000,1);
P = randperm(length(x));
indices = P(1:10);
x(indices(1:5)) = 10;
x(indices(6:end)) = -10;

Получите дискретный вейвлет, преобразовывают вниз к уровню 2 с помощью экстремального вейвлета фазы Добечиса с 3 исчезающими моментами.

[c,l] = wavedec(x,2,'db3');
stdc = wnoisest(c,l,1:2)
stdc = 1×2

    0.9650    1.0279

Несмотря на выбросы, wnoisest обеспечивает устойчивую оценку стандартного отклонения.

Ссылки

Donoho, Д.Л.; И.М. Джонстон (1994), “Идеальная пространственная адаптация уменьшением вейвлета”, Biometrika, vol 81, стр 425–455.

Donoho, Д.Л.; И.М. Джонстон (1995), “Адаптируясь к неизвестной гладкости через уменьшение вейвлета через уменьшение вейвлета”, JASA, vol 90, 432, стр 1200–1224.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Функции

Приложения

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте