mswcmpscr

Показатели мультисигнального 1-D вейвлет-сжатия

Синтаксис

[THR,L2SCR,NOSCR,IDXSORT] = mswcmpscr(DEC)

Описание

[THR,L2SCR,NOSCR,IDXSORT] = mswcmpscr(DEC) вычисляет четыре матрицы: пороговые значения THR, показатели сжатия L2SCR и NOSCR, и индексы IDXSORT. Разложение DEC соответствует матрице вейвлет-коэффициентов CFS полученные путем конкатенации коэффициентов детализации и (необязательно) аппроксимации, где

CFS = [cd{DEC.level}, ... , cd{1}] или CFS = [ca, cd{DEC.level}, ... , cd{1}]

Конкатенация выполняется по строкам, если DEC.dirDec равно 'r' или по столбцам, если DEC.dirDec равно 'c' .

Если NbSIG - количество исходных сигналов и NbCFS количество коэффициентов для каждого сигнала (все или только коэффициенты детализации), то CFS является NbSIGоколо-NbCFS матрица. Поэтому

THR, L2SCR, NOSCR являются NbSIGоколоNbCFS+1) матрицы
IDXSORT является NbSIGоколо-NbCFS матрица
THR(:,2:end) равно CFS отсортировано по строке в порядке возрастания относительно абсолютного значения.
Для каждой строки, IDXSORT содержит порядок коэффициентов и THR(:,1)=0.

Для i-го сигнала:

L2SCR(i,j) - процент сохраненной энергии (L2-норма), соответствующий порогу, равному CFS(i,j-1) (2 ≤ j ≤ NbCFS), и L2SCR(:,1)=100.
N0SCR(i,j) - процент нулей, соответствующий порогу, равному CFS(i,j-1) (2 ≤ j ≤ NbCFS), и N0SCR(:,1)=0.

Можно использовать еще три дополнительных входа:

[...] = mswcmpscr(...,S_OR_H,KEEPAPP,IDXSIG)

S_OR_H ('s' or 'h') обозначает мягкое или жесткое пороговое значение (см. mswthresh для получения дополнительной информации.
KEEPAPP (true or false) указывает, следует ли сохранять коэффициенты аппроксимации (true) или нет (false).
IDXSIG - вектор, содержащий индексы исходных сигналов, или 'all'.

Значения по умолчанию, соответственно, 'h', false и 'all'.

Примеры

свернуть все

Показатели мультисигнального сжатия

Открыть сценарий в реальном времени

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

load Espiga3

Выполните декомпозицию на уровне 2 с помощью db2 вейвлет.

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

dec = struct with fields:
        dirDec: 'c'
         level: 2
         wname: 'db2'
    dwtFilters: [1x1 struct]
       dwtEXTM: 'sym'
      dwtShift: 0
      dataSize: [995 23]
            ca: [251x23 double]
            cd: {[499x23 double]  [251x23 double]}

Вычислите характеристики сжатия для мягкого и жесткого порогов.

[THR_S,L2SCR_S,N0SCR_S] = mswcmpscr(dec,'s');
[THR_H,L2SCR_H,N0SCR_H] = mswcmpscr(dec,'h');

Ссылки

[1] Daubechies, I. Десять лекций по вейвлетам, серия региональных конференций CBMS-NSF по прикладной математике. Филадельфия, Пенсильвания: SIAM Ed, 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 .

См. также

ddencmp | mdwtdec | mdwtrec | wdencmp

Представлен в R2007a

Документация