Exponenta Banner
exponenta event banner

thselect

Выбор порога для денойзинга

свернуть все на странице

Синтаксис

THR = выбор (X, TPTR)

Описание

пример

THR = thselect(X,TPTR) возвращает пороговое значение, адаптированное к сигналу 1-D X с использованием правила выбора, указанного в TPTR. Доступные правила выбора:

  • 'rigrsure' - Адаптивный выбор порога с использованием принципа оценки риска Stein (SURE).

  • 'sqtwolog' - Пороговое значение фиксированной формы sqrt(2*log(length(X))).

  • 'heursure' - Эвристический вариант 'rigrsure' и 'sqtwolog'.

  • 'minimaxi' - Минимальное пороговое значение.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Генерация гауссова сигнала белого шума. Для воспроизводимости задайте значение по умолчанию для случайного начального числа.

rng default
x = randn(1,1000);

Найдите порог для каждого правила выбора.

thrRig = thselect(x,'rigrsure');
disp(['SURE (''rigrsure'') threshold: ',num2str(thrRig)]);
SURE ('rigrsure') threshold: 2.0518

thrSqt = thselect(x,'sqtwolog');
disp(['Universal (''sqtwolog'') threshold: ',num2str(thrSqt)]);
Universal ('sqtwolog') threshold: 3.7169

thrHeu = thselect(x,'heursure');
disp(['Heuristic variant (''heursure'') threshold: ',num2str(thrHeu)]);
Heuristic variant ('heursure') threshold: 3.7169

thrMin = thselect(x,'minimaxi');
disp(['Minimax (''minimaxi'') threshold: ',num2str(thrMin)]);
Minimax ('minimaxi') threshold: 2.2163

Правила выбора порога Minimax и SURE являются более консервативными и были бы более удобными, когда мелкие детали сигнала лежат вблизи диапазона шума.

Входные аргументы

свернуть все

Входные данные, заданные как действительный вектор.

Типы данных: double

Пороговое правило выбора, указано:

  • 'rigrsure' - правило выбора порога, основанное на SURE (квадратичная функция потерь) для мягкого оценщика порога. Начиная с оценки риска для конкретного порогового значения, t, алгоритм минимизирует риски в t для получения порогового значения.

  • 'heursure' - Смесь 'rigrsure' и 'sqtwolog'. Если отношение сигнал/шум мало, оценка SURE является шумной. В этом случае используется порог фиксированной формы.

  • 'sqtwolog' - Фиксированное (универсальное) пороговое значение, дающее минимальную производительность, умноженную на малый коэффициент, пропорциональный log(length(X)).

  • 'minimaxi' - Фиксированный порог, выбранный для получения минимальной производительности для среднеквадратической ошибки против идеальной процедуры. Принцип minimax используется в статистике для разработки оценщиков. Деноизолированный сигнал может быть ассимилирован для оценщика неизвестной функции регрессии. Следовательно, модуль оценки minimax реализует минимум максимальной среднеквадратической ошибки, полученной для наихудшей функции в данном наборе.

Правила выбора порога основаны на базовой модели y = f (t) + e, где e - N (0,1) белый шум. Используйте оценки шума, зависящие от уровня, для нескрупулезного или небелого шума. ( см.NoiseEstimate параметр в wdenoise для получения дополнительной информации

Выходные аргументы

свернуть все

Пороговое значение, адаптированное к X, возвращенное как положительное вещественное число.

Ссылки

[1] Донохо, Д. Л. «Прогресс в вейвлет-анализе и WVD: десятиминутный тур». Прогресс в вейвлет-анализе и приложениях (Y. Meyer, и S. Roques, eds.). Gif-sur-Yvette: Editions Frontières, 1993.

[2] Донохо, Д. Л., и Джонстон, И. М. «Идеальная пространственная адаптация с помощью Wavelet Shrinkage». Биометрика, том 81, стр. 425-455, 1994.

[3] Донохо, Д. Л. «Снятие шума с помощью мягкого порогования». IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 42, Number 3, pp. 613-627, 1995.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

См. также

Функции

Приложения

Темы

Представлен до R2006a

Документация инструментария вейвлет

Поддержка