Обратное непрерывное 1-D вейвлет-преобразование
инвертирует матрицу коэффициентов непрерывного вейвлет-преобразования (CWT) xrec = icwt(wt)wt с использованием значений по умолчанию. icwt предполагает, что CWT получен с помощью cwt с аналитическим вейвлетом Морса по умолчанию (3,60). Этот вейвлет имеет симметрию 3 и временную полосу пропускания 60. icwt также предполагает, что CWT использует шкалы по умолчанию. Если wt является матрицей 2-D, icwt предполагает, что CWT был получен из действительного сигнала. Если wt является матрицей 3-D, icwt предполагает, что CWT был получен из сигнала со сложными значениями. Для матрицы 3-D - первая страница wt - CWT положительного (против часовой стрелки) компонента и второй страницы wt - отрицательный (по часовой стрелке) компонент. Страницы представляют аналитическую и антианалитическую части CWT соответственно.
инвертирует CWT в диапазоне периодов, указанных в xrec = icwt(wt,period,periodrange)periodrange. period - массив длительностей, полученных из cwt с вводом длительности. period является cwt выходные данные, полученные с помощью duration вход. Диапазон периодов должен увеличиваться и содержаться в period.
возвращает обратный CWT с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими xrec = icwt(___,Name,Value)Name,Value аргументы пары.
[1] Лилли, Дж. М. и С. С. Ольхеде. «Обобщенные вейвлеты Морса как суперсемейство аналитических вейвлетов». Транзакции IEEE по обработке сигналов 60, № 11 (ноябрь 2012 г.): 6036-41. https://doi.org/10.1109/TSP.2012.2210890.
[2] Лилли, Дж. М. и С.К. Ольхеде. «Свойства более высокого порядка аналитических вейвлетов». Транзакции IEEE по обработке сигналов 57, № 1 (январь 2009 года): 146-60. https://doi.org/10.1109/TSP.2008.2007607.
[3] Лилли, J. M. jLab: Пакет анализа данных для Matlab, версия 1.6.2. 2016. http://www.jmlilly.net/jmlsoft.html.
[4] Лилли, Дж. М. и Дж. - С. Гаскард. «Вейвлет-риджевая диагностика изменяющихся во времени эллиптических сигналов с применением к океаническому вихрю». Нелинейные процессы в геофизике 13, № 5 (14 сентября 2006 г.): 467-83. https://doi.org/10.5194/npg-13-467-2006.
[5] Дюваль-Дестин, М., М. А. Мускьетти и Б. Торресани. «Непрерывное вейвлет-разложение, множественное разрешение и анализ контраста». Журнал СИАМ по математическому анализу 24, № 3 (май 1993 года): 739-55. https://doi.org/10.1137/0524045.
[6] Даубехии, Ингрид. Десять лекций по вейвлетам. Серия региональных конференций CBMS-NSF по прикладной математике 61. Филадельфия, Пенсильвания: Общество промышленной и прикладной математики, 1992.
[7] Торренс, Кристофер и Гилберт П. Компо. «Практическое руководство по вейвлет-анализу». Бюллетень Американского метеорологического общества 79, № 1 (1 января 1998 года): 61-78. https://doi.org/10.1175/1520-0477 (1998) 079 < 0061: APGTWA > 2,0 .CO; 2.
[8] Хольшнайдер, М., и Ph. Tchamitchian. «Точечный анализ» недифференцируемой «функции Римана». Mathematicae 105, № 1 (декабрь 1991): 157-75. https://doi.org/10.1007/BF01232261.
cwt | cwtfilterbank | cwtfreqbounds | duration | dwt | wavedec | wavefun | waveinfo | wcodemat | wcoherence | wsst