Получение одноуровневого DWT шумного доплеровского сигнала с использованием имени вейвлета.

load noisdopp;
[cA,cD] = dwt(noisdopp,'sym4');

Реконструируйте сглаженную версию сигнала, используя коэффициенты аппроксимации. Постройте график и сравните с исходным сигналом.

xrec = idwt(cA,zeros(size(cA)),'sym4');
plot(noisdopp)
hold on
grid on
plot(xrec)
legend('Original','Reconstruction')

Получение одноуровневого DWT шумного доплеровского сигнала с помощью вейвлет-фильтров (верхних частот) и фильтров масштабирования (нижних частот).

load noisdopp;
[LoD,HiD] = wfilters('bior3.5','d');
[cA,cD] = dwt(noisdopp,LoD,HiD);

Создайте банк фильтров DWT, который может быть применен к шумному доплеровскому сигналу с использованием того же самого вейвлета. Получите фильтры верхних и нижних частот из банка фильтров.

len = length(noisdopp);
fb = dwtfilterbank('SignalLength',len,'Wavelet','bior3.5');
[lo,hi] = filters(fb);

Для bior3.5 вейвлет, lo и hi представляют собой матрицы 12 на 2. lo фильтры нижних частот, и hi являются фильтрами верхних частот. Первые столбцы lo и hi используют для анализа, а вторые столбцы - для синтеза. Сравнить первый столбец lo и hi с LoD и HiD соответственно. Подтвердите, что они равны.

disp('Lowpass Analysis Filters')

Lowpass Analysis Filters

[lo(:,1) LoD']

ans = 12×2

   -0.0138   -0.0138
    0.0414    0.0414
    0.0525    0.0525
   -0.2679   -0.2679
   -0.0718   -0.0718
    0.9667    0.9667
    0.9667    0.9667
   -0.0718   -0.0718
   -0.2679   -0.2679
    0.0525    0.0525
      ⋮

disp('Highpass Analysis Filters')

Highpass Analysis Filters

[hi(:,1) HiD']

ans = 12×2

         0         0
         0         0
         0         0
         0         0
   -0.1768   -0.1768
    0.5303    0.5303
   -0.5303   -0.5303
    0.1768    0.1768
         0         0
         0         0
      ⋮

Постройте график односторонних частотных характеристик амплитуды вейвлет-фильтров первого уровня и масштабирования.

[psidft,f,phidft] = freqz(fb);
level = 1;
plot(f(len/2+1:end),abs(phidft(level,len/2+1:end)))
hold on
plot(f(len/2+1:end),abs(psidft(level,len/2+1:end)))
grid on
legend('Scaling Filter','Wavelet Filter')
title('First-Level One-sided Frequency Responses')
xlabel('Normalized Frequency (cycles/sample)')
ylabel('Magnitude')

Сведения о поддерживаемых графических процессорах см. в документе Поддержка графического процессора по выпуску (Панель инструментов параллельных вычислений).

Загрузите шумный доплеровский сигнал. Поставьте сигнал на ГП с помощью gpuArray. Сохраните текущий режим расширения.

load noisdopp
noisdoppg = gpuArray(noisdopp);
origMode = dwtmode('status','nodisp');

Использовать dwtmode для изменения режима расширения на заполнение нулем. Получение одноуровневого дискретного вейвлет-преобразования сигнала на GPU с помощью db2 вейвлет.

dwtmode('zpd','nodisp')
[cA,cD] = dwt(noisdoppg,'db2');

Текущий режим расширения zpd не поддерживается для gpuArray вход. Поэтому DWT вместо этого выполняется с помощью sym режим расширения. Подтвердите это, взяв DWT из noisdoppg с установленным режимом расширения sym и сравните с предыдущим результатом.

[cAsym,cDsym] = dwt(noisdoppg,'db2','mode','sym');
[max(abs(cA-cAsym)) max(abs(cD-cDsym))]

ans =

     0     0

Неподдерживаемый режим расширения, указанный в качестве входного аргумента, преобразуется в 'sym'. Подтвердите, что получение DWT из noisdoppg с 'mode' установить в неподдерживаемый режим также по умолчанию sym режим расширения.

[cA,cD] = dwt(noisdoppg,'db2','mode','spd');
[max(abs(cA-cAsym)) max(abs(cD-cDsym))]

ans =

     0     0

Измените текущий режим расширения на периодический. Получение одноуровневого дискретного вейвлет-преобразования сигнала на GPU с помощью db2 вейвлет.

dwtmode('per','nodisp')
[cA,cD] = dwt(noisdoppg,'db2');

Подтверждение текущего режима внутреннего абонента per поддерживается для gpuArray вход.

[cAper,cDper] = dwt(noisdopp,'db2','mode','per');
[max(abs(cA-cAper)) max(abs(cD-cDper))]

ans =

     0     0

Восстановите режим расширения в исходное значение.

dwtmode(origMode,'nodisp')