Exponenta Banner
exponenta event banner

mdwtrec

Многосигнальная 1-D вейвлет-реконструкция

свернуть все на странице

Синтаксис

x = mdwtrec (dec)
x = mdwtrec (dec, idxsig)
y = mdwtrec (dec, type, lev)
a = mdwtrec (dec, 'a')
d = mdwtrec (dec, 'd')
ca = mdwtrec (dec, 'ca')
cd = mdwtrec (dec, 'cd', режим)
cfs = mdwtrec (dec, 'cfs', режим)
y = mdwtrec (___, idxsig)

Описание

пример

x = mdwtrec(dec) восстанавливает исходную матрицу сигналов из структуры вейвлет-разложения dec.

x = mdwtrec(dec,idxsig) восстанавливает сигналы, индексы которых указаны в векторе idxsig.

y = mdwtrec(dec,type,lev) извлекает или восстанавливает коэффициенты детализации или аппроксимации на уровне lev в зависимости от значения type.

a = mdwtrec(dec,'a') возвращает восстановленные коэффициенты аппроксимации.

d = mdwtrec(dec,'d') возвращает матрицу, содержащую сумму всех деталей, так что x = a + d.

ca = mdwtrec(dec,'ca') возвращает матрицу, содержащую извлеченные коэффициенты аппроксимации.

cd = mdwtrec(dec,'cd',mode) возвращает матрицу, содержащую все коэффициенты детализации, конкатенированные в порядке, указанном mode.

cfs = mdwtrec(dec,'cfs',mode) возвращает матрицу, содержащую все коэффициенты в порядке, указанном mode.

y = mdwtrec(___,idxsig) извлекает или восстанавливает коэффициенты, индексы которых указаны в векторе idxsig.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

В этом примере показано, как восстановить множественный сигнал и пользовательский сигнал в множественном сигнале.

Загрузка 23-канальных данных ЭЭГ Espiga3 [4]. Каналы расположены столбчато. Данные дискретизируются на частоте 200 Гц.

load Espiga3
size(Espiga3)
ans = 1×2

   995    23

Выполните декомпозицию на уровне 2 с помощью db2 вейвлет.

dec = mdwtdec('c',Espiga3,2,'db2');

Реконструировать исходную матрицу сигналов, используя структуру разложения dec.

XR = mdwtrec(dec);

Вычислите ошибку реконструкции.

errREC = max(abs(Espiga3(:)-XR(:)))
errREC = 3.5431e-10

Восстановите исходный сигнал в индексе 17, соответствующее приближение на уровне 2 и подробности на уровнях 1 и 2.

idx = 17;
Y = mdwtrec(dec,idx);
A2 = mdwtrec(dec,'a',2,idx);
D2 = mdwtrec(dec,'d',2,idx);
D1 = mdwtrec(dec,'d',1,idx);

Вычислите ошибку восстановления для сигнала 17.

errREC = max(abs(Y-A2-D2-D1))
errREC = 4.9542e-18

Входные аргументы

свернуть все

Вейвлет-декомпозиция мультисигнала, заданная как структура со следующими полями:

  • dirDec - Указатель поворота: 'r' (строка) или 'c' (столбец)

  • level - Уровень вейвлет-разложения

  • wname - Имя вейвлета

  • dwtFilters - Структура с четырьмя полями: LoD, HiD, LoR, и HiR

  • dwtEXTM - Режим расширения DWT

  • dwtShift - параметр сдвига DWT (0 или 1)

  • dataSize - Размер x

  • ca - Коэффициенты аппроксимации на уровне lev

  • cd - Массив ячеек коэффициентов детализации, от уровня 1 до уровня lev

Формат dec соответствует выходному сигналу mdwtdec.

Индексы восстанавливаемых сигналов, определяемые как положительный целочисленный вектор.

Пример: Если S является матрицей из 100 сигналов и dec = mdwtdec('r',S,3,'db2'), то mdwtrec(dec,[1 20 98]) восстанавливает сигналы, индексы строк которых равны 1, 20 и 98.

Уровень коэффициентов для извлечения или восстановления, определяемый как неотрицательное целое число.

  • Если type является 'a' или 'ca', то lev должно быть целым числом в интервале [0, levdec], где levdec = dec.level.

  • Если type является 'd' или 'cd', то lev должно быть целым числом в интервале [1, levdec], где levdec = dec.level.

Тип вывода, указанный как один из следующих:

  • 'cd' - коэффициенты детализации уровня lev извлекаются

  • 'd' - коэффициенты детализации уровня lev реконструированы

  • 'ca' - коэффициенты аппроксимации уровня lev извлекаются

  • 'a' - коэффициенты аппроксимации уровня lev реконструированы

Порядок конкатенации, указанный как 'descend' или 'ascend'. Для mode = 'descend', коэффициенты сцепляются с уровнем levdec до уровня 1, где levdec = dec.level. Если mode = 'ascend', коэффициенты объединяются с уровня 1 на уровень levdec. Конкатенация выполняется по строкам, если dec.dirDEC = 'r' или по столбцам, если dec.dirDEC = 'c'.

Выходные аргументы

свернуть все

Восстановленные сигналы, возвращаемые в виде матрицы вещественных значений.

Коэффициенты разложения, возвращаемые в виде вещественной матрицы, в зависимости от type:

  • 'cd' - извлеченные коэффициенты детализации

  • 'ca' - извлеченные коэффициенты аппроксимации

  • 'd' - восстановленные коэффициенты детализации

  • 'a' - восстановленные коэффициенты аппроксимации

Восстановленные коэффициенты аппроксимации, возвращаемые как действительная матрица.

Восстановленные коэффициенты детализации, возвращаемые как действительная матрица.

Извлеченные коэффициенты аппроксимации, возвращенные в виде вещественной матрицы.

Извлеченные коэффициенты детализации, возвращенные в виде вещественной матрицы.

Извлеченные коэффициенты приближения и детализации, возвращенные в виде вещественной матрицы.

Ссылки

[1] Daubechies, I. Десять лекций по вейвлетам. Серия региональных конференций CBMS-NSF по прикладной математике. Филадельфия, Пенсильвания: Общество промышленной и прикладной математики, 1992.

[2] Маллат, С. Г. «Теория разложения сигнала с множественным разрешением: вейвлет-представление». Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту. Том 11, выпуск 7, июль 1989 года, стр. 674-693.

[3] Мейер, Я. Вейвлетс и Операторы. Перевёл Д. Х. Сэлинджер. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1995.

[4] Столовая гора, Гектор. «Адаптированные вейвлеты для обнаружения шаблона». В процессе распознавания образов, анализа изображений и приложений, под редакцией Альберто Санфелиу и Мануэля Лазо Кортеса, 3773: 933-44. Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg, 2005. https://doi.org/10.1007/11578079_96 .

Расширенные возможности

.

См. также

|

Представлен в R2007a

Документация инструментария вейвлет

Поддержка