Биорогональные фильтры первого уровня с двойным деревом
Получение фильтров разложения и реконструкции, связанных с биоргональным вейвлетом nearsym5_7.
fname = 'nearsym5_7';
[LoD,HiD,LoR,HiR] = qbiorthfilt(fname);Используйте dwtfilterbank создание 7-уровневого набора фильтров дискретного вейвлет-преобразования с биоргональными фильтрами. Укажите тип вейвлет-фильтра как analysis. Поскольку фильтры не имеют четной длины, расширяйте фильтры соответствующим образом, чтобы соответствовать степеням их z-преобразований.
scal(:,1) = [0 0 LoD' 0]; scal(:,2) = [0 LoR']; wavf(:,1) = [0 HiD']; wavf(:,2) = [0 0 HiR' 0]; fb = dwtfilterbank('Wavelet','Custom',... 'CustomScalingFilter',scal,... 'CustomWaveletFilter',wavf,... 'Level',7,... 'FilterType','analysis');
Получают вейвлеты во временной области, соответствующие фильтрам полосы пропускания вейвлетов. Постройте график наиболее масштабного вейвлета.
[psi,t] = wavelets(fb); plot(t,psi(end,:)) grid on xlabel('Time') ylabel('Amplitude')
[1] Антонини, М., М. Барло, П. Матье и И. Даубехиес. «Кодирование изображения с помощью вейвлет-преобразования». Транзакции IEEE по обработке изображений 1, № 2 (апрель 1992 года): 205-20. https://doi.org/10.1109/83.136597.
[2] Кингсбери, Ник. «Сложные вейвлеты для инвариантного анализа сдвига и фильтрации сигналов». Прикладный и вычислительный гармонический анализ 10, № 3 (май 2001 года): 234-53. https://doi.org/10.1006/acha.2000.0343.
[3] Ле Галль, Д. и А. Табатабай. «Поддиапазонное кодирование цифровых изображений с использованием симметричных фильтров короткого ядра и методов арифметического кодирования». В ICASSP-88., Международная конференция по акустике, речи и обработке сигналов, 761-64. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: IEEE, 1988. https://doi.org/10.1109/ICASSP.1988.196696.