mswcmptp

Мультисигнал 1-D пороговые значения сжатия и рабочие характеристики

Синтаксис

[THR_VAL,L2_Perf,N0_Perf] = mswcmptp(DEC,METH) [THR_VAL,L2_Perf,N0_Perf] = mswcmptp(DEC,METH,PARAM)

Описание

[THR_VAL,L2_Perf,N0_Perf] = mswcmptp(DEC,METH) или [THR_VAL,L2_Perf,N0_Perf] = mswcmptp(DEC,METH,PARAM) вычисляет векторы THR_VAL, L2_Perf и N0_Perf полученные после сжатия с использованием METH способ и, при необходимости, PARAM параметр (см. mswcmp для получения дополнительной информации о METH и PARAM).

Для i-го сигнала:

THR_VAL(i) - порог, применяемый к вейвлет-коэффициентам. Для метода, зависящего от уровня, THR_VAL(i,j) - порог, применяемый к коэффициентам детализации на уровне j
L2_Perf(i) - процент энергии (L2_norm), сохраняемой после сжатия.
N0_Perf(i) - процент нулей, полученных после сжатия.

Можно использовать еще три дополнительных входа:

[...] = mswcmptp(...,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

Мультисигнальные пороги сжатия и производительность

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]}

Вычислить пороговые значения сжатия и точные характеристики, полученные после сжатия с помощью метода 'N0_perf' и требуется процент нулей около 95% для вейвлет-коэффициентов.

[THR_VAL,L2_Perf,N0_Perf] = mswcmptp(dec,'N0_perf',95);

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