В этом примере показано, как количество моментов исчезновения может влиять на вейвлет-коэффициенты.
Создайте сигнал, определенный в интервала. Сигнал является постоянным в интервале и квадратичным в интервале . Постройте график сигнала.
n = 1024; x = linspace(0,2,n); sig = zeros(1,n); ind0 = (0<=x)&(x<1); ind1 = (1<=x)&(x<=2); sig(ind0) = 1; sig(ind1) = x(ind1).^2; plot(sig) ylim([0 4]) grid on title('Signal')

Вычислите одноуровневую вейвлет-декомпозицию сигнала, используя db1 вейвлет. Этот вейвлет имеет один исчезающий момент. Постройте график коэффициентов аппроксимации и вейвлет-коэффициентов.
[a1,d1] = dwt(sig,'db1'); figure subplot(2,1,1) plot(a1) ylim([0 6]) grid on title('Approximation Coefficients - db1') subplot(2,1,2) plot(d1) ylim([-6e-3 0]) grid on title('Wavelet Coefficients - db1')

Вейвлет-коэффициенты, соответствующие постоянной части сигнала, равны приблизительно 0. Величина вейвлет-коэффициентов, соответствующих квадратичной части сигнала, увеличивается. Потому что db1 вейвлет имеет один исчезающий момент, вейвлет не ортогональен квадратичной части сигнала.
Вычислите одноуровневую вейвлет-декомпозицию сигнала, используя db3 вейвлет. Этот вейвлет имеет три момента исчезновения. Постройте график коэффициентов аппроксимации и вейвлет-коэффициентов.
[a2,d2] = dwt(sig,'db3'); figure subplot(2,1,1) plot(a2) ylim([0 6]) grid on title('Approximation Coefficients - db3') subplot(2,1,2) plot(d2) grid on title('Wavelet Coefficients - db3')

Вейвлет-коэффициенты, соответствующие постоянной части сигнала, равны приблизительно 0. Пик посередине соответствует тому, где встречаются постоянная и квадратичная части сигнала. Пик на конце является граничным эффектом. Величина вейвлет-коэффициентов, соответствующих квадратичной части сигнала, равна приблизительно 0. Потому что db3 вейвлет имеет три момента исчезновения, вейвлет ортогональен квадратичной части сигнала.