Обратный дискретный стационарный 2D вейвлет преобразовывает
возвращает обратное дискретное стационарное 2D преобразование вейвлета разложения вейвлета X
= iswt2(swc
,wname
)swc
использование вейвлета wname
. Разложение swc
выход swt2
.
Примечание
swt2
использование арифметика с двойной точностью внутренне и возвращает содействующие матрицы с двойной точностью. swt2
предупреждает, если существует потеря точности при преобразовании, чтобы удвоиться.
использует содействующий массив приближения X
= iswt2(A
,H,V,D
,wname
)A
и детализируйте массивы коэффициентов H
V
, и D
. Массивы H
V
, и D
содержите горизонталь, вертикальные, и диагональные коэффициенты детали, соответственно. Массивами является выход swt2
.
Если разложение swc
или массивы коэффициентов A
H
V
, и D
были сгенерированы от многоуровневого разложения 2D матрицы, синтаксис X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,wname)
восстанавливает 2D матрицу.
Если разложение swc
или массивы коэффициентов A
H
V
, и D
были сгенерированы от одноуровневого разложения трехмерного массива, синтаксис X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,wname)
восстанавливает трехмерный массив.
использует lowpass, и highpass реконструкция вейвлета фильтрует X
= iswt2(A
,H,V,D
,LoR,HiR
)LoR
и HiR
, соответственно.
Если разложение swc
или массивы коэффициентов A
H
V
, и D
были сгенерированы от многоуровневого разложения 2D матрицы, синтаксис X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,LoR,HiR)
восстанавливает 2D матрицу.
Если разложение swc
или массивы коэффициентов A
H
V
, и D
были сгенерированы от одноуровневого разложения трехмерного массива, синтаксис X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,LoR,HiR)
восстанавливает трехмерный массив.
[1] Нэзон, G. P. и Б. В. Сильверман. “Стационарное Преобразование Вейвлета и Некоторые Статистические Приложения”. В Вейвлетах и Статистике, отредактированной Анестисом Антониэдисом и Жоржем Оппенхеймом, 103:281–99. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер Нью-Йорк, 1995. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-2544-7_17.
[2] Койфман, R. R. и Д. Л. Донохо. “Инвариантное переводом Шумоподавление”. В Вейвлетах и Статистике, отредактированной Анестисом Антониэдисом и Жоржем Оппенхеймом, 103:125–50. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер Нью-Йорк, 1995. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-2544-7_9.
[3] Pesquet, J.-C., Х. Крим и Х. Карфэнтэн. “Независимые от времени Ортонормированные Представления Вейвлета”. Транзакции IEEE на Обработке сигналов 44, № 8 (август 1996): 1964–70. https://doi.org/10.1109/78.533717.