wthrmngr

Пороговый менеджер по настройкам

свернуть все на странице

Синтаксис

thr = wthrmngr(opt,method,C,L)
thr = wthrmngr(opt,method,C,L,alpha)
thr = wthrmngr(opt,method,C,L,scale)
thr = wthrmngr(opt,method,swtdec,alpha)
thr = wthrmngr(opt,method,swtdec,scale)
thr = wthrmngr(opt,method,wpt)
thr = wthrmngr(opt,'rem_n0',X)

Описание

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.

пример

thr = wthrmngr(opt,method,C,L) возвращает порог для [CL] разложение вейвлета сигнала или изображения, чтобы сжаться или denoise. Для сигналов, [CL] выход wavedec. Для изображений, [CL] выход wavedec2.

пример

thr = wthrmngr(opt,method,C,L,alpha) возвращается [CL] порог разложения вейвлета с помощью параметра разреженности alpha. Для сигналов, [CL] выход wavedec. Для изображений, [CL] выход wavedec2.

Узнать больше о alpha, смотрите wdcbm или wdcbm2 для сжатия и wbmpen для шумоподавления.

thr = wthrmngr(opt,method,C,L,scale) возвращается [CL] порог разложения вейвлета с помощью типа мультипликативного порога, перемасштабирующего заданный в scale. Для сигналов, [CL] выход wavedec. Для изображений, [CL] выход wavedec2.

'rigrsure', 'heursure', и 'minimaxi' методы шумоподавления только применимы к сигналам.

Чтобы узнать больше о мультипликативном перемасштабирующем пороге, смотрите wden.

thr = wthrmngr(opt,method,swtdec,alpha) возвращает зависимый уровнем порог для стационарного разложения вейвлета, 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.

пример

thr = wthrmngr(opt,method,swtdec,scale) возвращает зависимый уровнем порог для стационарного разложения вейвлета с помощью типа мультипликативного порога, перемасштабирующего заданный в 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 перемасштабирующем пороге, смотрите wden.

пример

thr = wthrmngr(opt,method,wpt) возвращает глобальный порог для пакетного разложения вейвлета, wpt, из сигнала или изображения, чтобы сжаться или denoise.

thr = wthrmngr(opt,'rem_n0',X) возвращает глобальный порог, чтобы сжать сигнал или изображение, 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.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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')

Скрипт Open Live Script

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')

Скрипт Open Live Script

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')

Скрипт Open Live Script

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')

Скрипт Open Live Script

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')

Входные параметры

свернуть все

Тип и размерность сжатия или шумоподавления в виде одного 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.

1D дискретные опции разложения вейвлета

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 мультипликативный перемасштабирующий порог.

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

  • thr = wthrmngr('dw1dcompGBL','rem_n0',X)

  • thr = wthrmngr('dw1dcompGBL','bal_sn',C,L)

'dw1dcompLVL'

1D сжатие с помощью зависимых уровнем порогов

  • thr = wthrmngr('dw1dcompLVL','scarcehi',C,L,alpha), где 2.5 <alpha < 10

  • thr = wthrmngr('dw1dcompLVL','scarceme',C,L,alpha), где 1.5 <alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('dw1dcompLVL','scarcelo',C,L,alpha), где 1 <alpha < 2

'dw1ddenoLVL'

1D шумоподавление с помощью зависимых уровнем порогов

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','sqtwolog',C,L,scale)

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','rigrsure',C,L,scale)

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','heursure',C,L,scale)

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','minimaxi',C,L,scale)

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalhi',C,L,alpha), где 2.5 <alpha < 10

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalme',C,L,alpha), где 1.5 <alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penallo',C,L,alpha), где 1 <alpha < 2

2D дискретные опции разложения вейвлета

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 мультипликативный перемасштабирующий порог.

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

  • thr = wthrmngr('dw2dcompGBL','rem_n0',X)

  • thr = wthrmngr('dw2dcompGBL','bal_sn',C,L)

  • thr = wthrmngr('dw2dcompGBL','sqrtbal_sn',C,L)

'dw2dcompLVL'

2D сжатие с помощью зависимых уровнем порогов

  • thr = wthrmngr('dw2dcompLVL','scarcehi',C,L,alpha), где 2.5 <alpha < 10

  • thr = wthrmngr('dw2dcompLVL','scarceme',C,L,alpha), где 1.5 <alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('dw2dcompLVL','scarcelo',C,L,alpha), где 1 <alpha < 2

'dw2ddenoLVL'

2D шумоподавление с помощью зависимых уровнем порогов

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','sqrtbal_sn',C,L)

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',C,L,alpha), где 2.5 <alpha < 10

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalme,C,L,alpha), где 1.5 <alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penallo,C,L,alpha), где 1 <alpha < 2

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','sqtwolog',C,L,scale)

1D пакетные опции разложения вейвлета

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

  • thr = wthrmngr('wp1dcompGBL','rem_n0',X)

  • thr = wthrmngr('wp1dcompGBL','bal_sn',wpt)

'wp1ddenoGBL'

1D шумоподавление с помощью глобального порога

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','sqtwologuwn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','sqtwologswn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','bal_sn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','penalhi',wpt)

    wpbmpen функция используется настраивающимся параметром ALPHA = 6.25.

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','penalme',wpt)

    wpbmpen функция используется настраивающимся параметром ALPHA = 2.

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','penallo',wpt)

    wpbmpen функция используется настраивающимся параметром ALPHA = 1.5.

2D пакетные опции разложения вейвлета

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

  • thr = wthrmngr('wp2dcompGBL','rem_n0',X)

  • thr = wthrmngr('wp2dcompGBL','bal_sn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp2dcompGBL','sqrtbal_sn',wpt)

'wp2ddenoGBL'

2D шумоподавление с помощью глобального порога

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','sqtwologuwn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','sqtwologswn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','sqrtbal_sn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','penalhi',wpt)

    wpbmpen функция используется настраивающимся параметром ALPHA = 6.25.

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','penalme',wpt)

    wpbmpen функция используется настраивающимся параметром ALPHA = 2.

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','penallo',wpt)

    wpbmpen функция используется настраивающимся параметром ALPHA = 1.5.

1D стационарные опции разложения вейвлета

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 мультипликативный перемасштабирующий порог.

Для получения дополнительной информации относительно стационарного разложения вейвлета, смотрите swt. Узнать больше о alpha и scale, смотрите wbmpen и wden соответственно.

optДопустимые синтаксисы
'sw1ddenoLVL'

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','sqtwolog',swtdec,scale)

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','rigrsure',swtdec,scale)

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','heursure',swtdec,scale)

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','minimaxi',swtdec,scale)

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','penalhi',swtdec,alpha), где 2.5 <alpha < 10

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','penalme',swtdec,alpha), где 1.5 <alpha < 2.6

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','penallo',swtdec,alpha), где 1 <alpha < 2

Пороги основаны на подмножестве коэффициентов в стационарном разложении вейвлета. Смотрите Содействующий Выбор для получения дополнительной информации.

2D стационарные опции разложения вейвлета

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 мультипликативный перемасштабирующий порог.

Для получения дополнительной информации относительно стационарного разложения вейвлета, смотрите swt2. Узнать больше о alpha и scale, смотрите wbmpen и wden соответственно.

optДопустимые синтаксисы
'sw2ddenoLVL'

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','sqrtbal_sn',swtdec)

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','penalhi',swtdec,alpha) где 2.5 <alpha < 10

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','penalme',swtdec,alpha) где 1.5 <alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','penallo',swtdec,alpha) где 1 <alpha < 2

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','sqtwolog',swtdec,scale)

Пороги основаны на подмножестве коэффициентов в стационарном разложении вейвлета. Смотрите Содействующий Выбор для получения дополнительной информации.

Метод задания порога в виде одного из значений, перечисленных здесь.

methodОписание
'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

Входные данные в виде векторной или матрицы с действительным знаком с действительным знаком.

Типы данных: double

Коэффициенты расширения вейвлета данных, которые будут сжаты или denoised в виде вектора с действительным знаком. Если данные одномерны, C выход wavedec. Если данные двумерны, C выход wavedec2.

Пример: [C,L] = wavedec(randn(1,1024),3,'db4')

Типы данных: double

Размер коэффициентов расширения вейвлета сигнала или изображения, которое будет сжато или denoised в виде вектора или матрицы положительных целых чисел.

Для сигналов, L выход wavedec. Для изображений, L выход wavedec2.

Пример: [C,L] = wavedec(randn(1,1024),3,'db4')

Типы данных: double

Параметр разреженности используется в данных о сжатии или шумоподавлении в виде положительной скалярной величины, больше, чем 1 и меньше чем 10. Смотрите wdcbm, wdcbm2, и wbmpen для получения дополнительной информации.

Типы данных: double

Мультипликативный порог, перемасштабирующий в виде одного из следующего:

  • 'one' — Нет 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.

Стационарная структура разложения вейвлета данных, которые будут сжаты или denoised в виде матрицы с действительным знаком. Если данные одномерны, swtdec выход swt. Если данные двумерны, swtdec выход swt2.

Пример: swtdec = swt2(randn(256),3,'db1')

Типы данных: double

Пакетная структура разложения вейвлета данных, которые будут сжаты или denoised. Если данные одномерны, wpt выход wpdec. Если данные двумерны, wpt выход wpdec2.

Пример: wpt = wpdec(randn(1,1024),5,'db1')

Выходные аргументы

свернуть все

Порог, возвращенный как скаляр с действительным знаком для глобальных порогов, или вектор с действительным знаком или матрица для зависимых уровнем порогов.

Типы данных: double

Советы

  • 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.

Алгоритмы

свернуть все

Содействующий выбор

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

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 определенный мультипликативный перемасштабирующий порог, 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'

  • Если сигнал 1D, то wdcbm используется с входным параметром M = N.

  • Если сигнал 2D, то wdcbm2 используется с M = 4*N.

'scarceme'

  • Если сигнал 1D, то wdcbm используется с входным параметром M = 3*N/2.

  • Если сигнал 2D, то wdcbm2 используется с входным параметром с M = 16*N/3.

'scarcelo'

  • Если сигнал 1D, то wdcbm используется с входным параметром M = 2 N.

  • Если сигнал 2D, то wdcbm2 используется с входным параметром M = 32*N/3.

'penalhi'

  • Если вход является разложением вейвлета, то wbmpen используется с ALPHA = 5* (3*alpha+1)/8.

  • Если вход является пакетным разложением вейвлета, то wpbmpen используемый ALPHA= 6.25 .

'penalme'

  • Если вход является разложением вейвлета, то wbmpen используется с ALPHA = (alpha+5)/8.

  • Если вход является пакетным разложением вейвлета, то wpbmpen используемый ALPHA= 2 .

'penallo'

  • Если вход является разложением вейвлета, то wbmpen используется с ALPHA = (alpha+3)/4.

  • Если вход является пакетным разложением вейвлета, то wpbmpen используемый ALPHA= 1.5 .

Ссылки

[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.

Смотрите также

Приложения

Функции

Представлено до R2006a

Документация Wavelet Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте