Exponenta Banner
exponenta event banner

wdecenergy

Распределение энергии мультисигнала 1-D разложения

свернуть все на странице

Синтаксис

[E,PEC,PECFS] = wdecenergy(DEC)
[E,PEC,PECFS,IDXSORT,LONGS] = wdecenergy(DEC,'sort')
[E,PEC,PECFS] = wdecenergy(DEC,OPTSORT,IDXSIG)
[E,PEC,PECFS,IDXSORT,LONGS] = wdecenergy(DEC,OPTSORT,IDXSIG)

Описание

[E,PEC,PECFS] = wdecenergy(DEC) вычисляет вектор E, который содержит энергию (L2-Norm) каждого разложенного сигнала, матрицу PEC, которая содержит процент энергии для каждой вейвлет-составляющей (аппроксимация и детали) каждого сигнала, и матрицу PECFS, которая содержит процент энергии для каждого коэффициента.

  • E (i) - энергия (L2-norm) i-го сигнала.

  • PEC (i, 1) - процент энергии для аппроксимации уровня MAXLEV = DEC.level i-го сигнала.

  • PEC (i, j), j = 2,..., MAXLEV + 1 - процент энергии для детализации уровня (MAXLEV + 1-j) i-го сигнала.

  • PECFS (i, j) - процент энергии для j-го коэффициентов i-го сигнала.

[E,PEC,PECFS,IDXSORT,LONGS] = wdecenergy(DEC,'sort') возвращает PECFS, отсортированный (по строкам) в порядке возрастания, и вектор индекса IDXSORT.

  • Замена «sort» на «ascend» возвращает тот же результат.

  • Замена «sort» на «descend» возвращает PECFS, отсортированный в порядке убывания.

LONGS - вектор, содержащий длины каждого семейства коэффициентов.

[E,PEC,PECFS] = wdecenergy(DEC,OPTSORT,IDXSIG) возвращает значения для сигналов, индексы которых задаются IDXSIG вектор.

[E,PEC,PECFS,IDXSORT,LONGS] = wdecenergy(DEC,OPTSORT,IDXSIG) возвращает значения для сигналов, индексы которых задаются вектором IDXSIG, вектором индекса IDXSORT и LONGS, который является вектором, содержащим длины каждого семейства коэффициентов. Допустимые значения для OPTSORT: none, sort, ascend, descend.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузка 23-канальных данных ЭЭГ Espiga3 [1]. 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 распределение энергии.

[e,pec,pecfs] = wdecenergy(dec);

Отображение суммарной энергии и распределения энергии для каждого вейвлет-компонента (A2, D2, D1) во втором канале.

idx = 2;
e(idx)
ans = 8.0761e+05

perA2D2D1 = pec(idx,:)
perA2D2D1 = 1×3

   99.0583    0.8535    0.0882

Сравните распределение энергии коэффициента для сигнала 1 и сигнала 10. Поскольку большая часть энергии находится в коэффициентах аппроксимации, увеличьте ось X на количество коэффициентов аппроксимации.

sigA = 1;
sigB = 10;
pecfsA = pecfs(sigA,:);
pecfsB = pecfs(sigB,:);
plot(pecfsA,'r--')
hold on
plot(pecfsB,'b')
grid on
legend('pecfsA','pecfsB')
xlim([0 size(dec.ca,1)])

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent pecfsA, pecfsB.

Ссылки

[1] 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

|

Представлен в R2012a

Документация инструментария вейвлет

Поддержка