idwt

Одноуровневый обратный дискретный 1D вейвлет преобразовывает

    Описание

    пример

    x = idwt(cA,cD,wname) возвращает одноуровневую одномерную реконструкцию вейвлета x на основе приближения и коэффициентов детали cA и cD, соответственно, использование вейвлета задано wname. Для получения дополнительной информации смотрите dwt.

    Позвольте la будьте длиной cA (который также равняется длине cD), и lf длина фильтров реконструкции сопоставлена с wname (см. wfilters). Если дополнительный режим DWT установлен в periodization, то длина x равно 2la. В противном случае, длина x равно 2la- 2lf+2. Для получения дополнительной информации смотрите dwtmode.

    пример

    x = idwt(cA,cD,LoR,HiR) использует заданный lowpass, и highpass реконструкция вейвлета фильтрует LoR и HiR, соответственно.

    x = idwt(___,l) возвращает длину-l центральный фрагмент реконструкции. Этот аргумент может быть добавлен к любому из предыдущих входных синтаксисов

    x = idwt(___,'mode',mode) использует заданный дополнительный режим mode DWT. Для получения дополнительной информации смотрите dwtmode. Этот аргумент может быть добавлен к любому из предыдущих синтаксисов.

    x = idwt(cA,[],___) возвращает одноуровневые восстановленные коэффициенты приближения на основе коэффициентов приближения cA.

    x = idwt([],cD,___) возвращает одноуровневые восстановленные коэффициенты детали на основе коэффициентов детали cD.

    Примеры

    свернуть все

    Продемонстрируйте совершенную реконструкцию с помощью dwt и idwt с ортонормированным вейвлетом.

    load noisdopp;
    [A,D] = dwt(noisdopp,'sym4');
    x = idwt(A,D,'sym4');
    max(abs(noisdopp-x))
    ans = 3.2156e-12
    

    Продемонстрируйте совершенную реконструкцию с помощью dwt и idwt с биоортогональным вейвлетом.

    load noisdopp;
    [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('bior3.5');
    [A,D] = dwt(noisdopp,Lo_D,Hi_D);
    x = idwt(A,D,Lo_R,Hi_R);
    max(abs(noisdopp-x))
    ans = 3.5527e-15
    

    Входные параметры

    свернуть все

    Коэффициенты приближения в виде вектора с действительным знаком. cA как ожидают, будет выходом dwt.

    Типы данных: single | double

    Детализируйте коэффициенты в виде вектора с действительным знаком. cD как ожидают, будет выходом dwt.

    Типы данных: single | double

    Вейвлет использовался для расчета одноуровневого обратного дискретного вейвлета преобразовывает (IDWT) в виде вектора символов или строкового скаляра. Вейвлет должен быть распознан wavemngr. Вейвлет от одного из следующих семейств вейвлетов: Daubechies, Coiflets, Symlets, Fejér-Korovkin, Дискретный Мейер, Биоортогональный, и Противоположный Биоортогональный. Смотрите wfilters для вейвлетов, доступных в каждом семействе.

    Заданный вейвлет должен быть тем же вейвлетом, используемым, чтобы получить коэффициенты детали и приближение.

    Пример: 'db4'

    Lowpass (масштабирующий) реконструкцию, фильтрует в виде ровной длины вектор с действительным знаком. LoD должна быть та же длина как HiR. Смотрите wfilters для деталей.

    Типы данных: single | double

    Highpass (вейвлет) фильтр реконструкции в виде ровной длины вектор с действительным знаком. HiR должна быть та же длина как LoR. Смотрите wfilters для деталей.

    Типы данных: single | double

    Длина центрального фрагмента реконструкции в виде положительного целого числа. Если xrec = idwt(cA,cD,wname), затем l не может превысить length(xrec).

    Типы данных: single | double

    Режим расширения DWT, используемый в реконструкции вейвлета в виде вектора символов или строкового скаляра. Для возможных дополнительных режимов смотрите dwtmode.

    Алгоритмы

    Начинание с приближения и коэффициентов детали на уровне, который преобразовывают j, cA j и cDj, обратный дискретный вейвлет, восстанавливает cAj−1, инвертируя шаг разложения путем вставки нулей и свертки к результатам с фильтрами реконструкции.

    где

    • — Вставьте нули в даже индексированных элементах

    • — Примените операцию свертки с фильтром X

    • — Примите центральное участие U с удобной длиной

    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.

    Расширенные возможности

    Смотрите также

    | |

    Представлено до R2006a