Exponenta Banner
exponenta event banner

wthrmngr

Диспетчер параметров порога

свернуть все на странице

Синтаксис

thr = wthrmngr (опт, метод, C, L)
thr = wthrmngr (опт, метод, C, L, альфа)
thr = wthrmngr (опт, метод, C, L, шкала)
thr = wthrmngr (опт, метод, swtdec, альфа)
thr = wthrmngr (опт, метод, swtdec, шкала)
thr = wthrmngr (опт, метод, ппм)
thr = wthrmngr (opt, 'rem _ n0', X)

Описание

wthrmngr возвращает глобальный порог или пороговые значения, зависящие от уровня, для денойзинга и сжатия на основе вейвлет. Функция извлекает пороги из вейвлет-коэффициентов в вейвлет-декомпозиции.

Пороговые значения используются инструментами Vavelet Toolbox™ denoising и compression, такими как функции командной строки и приложение Wavelet Analyzer.

пример

thr = wthrmngr(opt,method,C,L) возвращает порог для [C,L] вейвлет-разложение сигнала или изображения для сжатия или денузирования. Для сигналов, [C,L] - выходной сигнал wavedec. Для изображений, [C,L] - выходной сигнал wavedec2.

пример

thr = wthrmngr(opt,method,C,L,alpha) возвращает значение [C,L] порог вейвлет-декомпозиции с использованием параметра разреженности alpha. Для сигналов, [C,L] - выходной сигнал wavedec. Для изображений, [C,L] - выходной сигнал wavedec2.

Дополнительные сведения alpha, посмотрите wdcbm или wdcbm2 для сжатия, и wbmpen для денойзинга.

thr = wthrmngr(opt,method,C,L,scale) возвращает значение [C,L] порог вейвлет-декомпозиции с использованием типа мультипликативного масштабирования порога, указанного в scale. Для сигналов, [C,L] - выходной сигнал wavedec. Для изображений, [C,L] - выходной сигнал wavedec2.

'rigrsure', 'heursure', и 'minimaxi' способы деноизоляции применимы только к сигналам.

Дополнительные сведения о мультипликативном масштабировании пороговых значений см. в разделе wden.

thr = wthrmngr(opt,method,swtdec,alpha) возвращает зависящее от уровня пороговое значение для стационарной вейвлет-декомпозиции, swtdec, сигнала или изображения для обличения. alpha задает параметр разреженности (см. wbmpen). Для сигналов, swtdec - выходной сигнал swt. Для изображений, swtdec - выходной сигнал swt2.

Пороговые значения получают из подмножества коэффициентов в стационарной вейвлет-декомпозиции. Дополнительные сведения см. в разделе Выбор коэффициентов.

пример

thr = wthrmngr(opt,method,swtdec,scale) возвращает зависящий от уровня порог для стационарной вейвлет-декомпозиции с использованием типа мультипликативного масштабирования порога, указанного в scale. Для сигналов, swtdec - выходной сигнал swt. Для изображений, swtdec - выходной сигнал swt2.

Пороговые значения получают из подмножества коэффициентов в стационарной вейвлет-декомпозиции. Дополнительные сведения см. в разделе Выбор коэффициентов.

'rigrsure', 'heursure', и 'minimaxi' способы деноизоляции применяются только к сигналам.

Дополнительные сведения о мультипликативном масштабировании пороговых значений см. в разделе wden.

пример

thr = wthrmngr(opt,method,wpt) возвращает глобальный порог для декомпозиции вейвлет-пакета, wpt, сигнала или изображения для сжатия или обличения.

thr = wthrmngr(opt,'rem_n0',X) возвращает глобальный порог для сжатия сигнала или изображения, X, используя указанные опцию и метод вейвлета 'rem_n0'.

Если opt является 'dw1dcompGBL' или 'dw2dcompGBL'Пороговые значения основаны на самых тонких коэффициентах вейвлета, полученных с использованием вейвлета Хаара. Если opt является 'wp1dcompGBL' или 'wp2dcompGBL'Пороговые значения основаны на коэффициентах пакета вейвлета последней шкалы, полученных с использованием вейвлета Хаара.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите и постройте график шумного сигнала.

load noisdopp
plot(noisdopp)
grid on
title('Noisy Signal')

Figure contains an axes. The axes with title Noisy Signal contains an object of type line.

Создайте вейвлет-декомпозицию уровня 5 шумного сигнала, используя вейвлет порядка 4 Daubechies. Постройте график коэффициентов.

[c,l] = wavedec(noisdopp,5,'db4');
plot(c)
grid on
title('Wavelet Coefficients')

Figure contains an axes. The axes with title Wavelet Coefficients contains an object of type line.

Определите глобальный порог сжатия сигнала.

thr = wthrmngr('dw1dcompGBL','bal_sn',c,l);

Индекс первого коэффициента детализации импульса в c является l(1)+1. Примените пороговое значение ко всем коэффициентам детализации. Постройте график пороговых коэффициентов. Обратите внимание, что для большинства коэффициентов установлено значение 0.

c(l(1)+1:end) = c(l(1)+1:end).*(c(l(1)+1:end)>thr);
plot(c)
grid on
title('Thresholded Coefficients')

Figure contains an axes. The axes with title Thresholded Coefficients contains an object of type line.

Восстановите сигнал из пороговых коэффициентов. Постройте график реконструкции.

xrec = waverec(c,l,'db4');
plot(xrec)
grid on
title('Compressed Signal')

Figure contains an axes. The axes with title Compressed Signal contains an object of type line.

Открыть сценарий в реальном времени

Сжатие изображения с помощью стратегии Birgé-Massart.

Загрузите изображение и добавьте белый гауссов шум. В целях воспроизводимости задайте для случайного начального числа значение по умолчанию.

rng default
load sinsin
x = X+18*randn(size(X));

Получите 2-D дискретное вейвлет-преобразование до уровня 3, используя наименее асимметричный вейвлет Daubechies с 4 моментами исчезновения. Получение пороговых значений сжатия с помощью стратегии Бирге-Массарта с параметром разреженности, alpha, равное 2.

[C,L] = wavedec2(x,3,'sym4');
alpha = 2;
THR = wthrmngr('dw2dcompLVL','scarcehi',C,L,alpha);

Сжать изображение и отобразить результат. 

xd = wdencmp('lvd',x,'sym4',3,THR,'s');
image(X)
title('Original Image')

Figure contains an axes. The axes with title Original Image contains an object of type image.

figure
image(x)
title('Noisy Image')

Figure contains an axes. The axes with title Noisy Image contains an object of type image.

figure
image(xd)
title('Compressed Image')

Figure contains an axes. The axes with title Compressed Image contains an object of type image.

Открыть сценарий в реальном времени

Этот пример использует зависящее от уровня пороговое значение, полученное из вейвлет-коэффициентов на каждом масштабе, для реализации жесткого порогового значения с помощью стационарного вейвлет-преобразования.

Загрузите сигнал шумных блоков. Получить стационарное вейвлет-преобразование до уровня 5 с помощью вейвлета Хаара. 

load noisbloc
L = 5;
swc = swt(noisbloc,L,'haar');

Создайте копию коэффициентов вейвлет-преобразования. Определите универсальный порог Донохо-Джонстона на основе коэффициентов детализации для каждой шкалы. Использование 'mln' опция, wthrmngr возвращает вектор 1-by-L, каждый элемент которого равен универсальному порогу для соответствующего масштаба. 

swcnew = swc;
ThreshML = wthrmngr('sw1ddenoLVL','sqtwolog',swc,'mln');

Используйте универсальные пороги для реализации жестких порогов. Пороговые значения применяются в зависимости от масштаба. 

for jj = 1:L
    swcnew(jj,:) = wthresh(swc(jj,:),'h',ThreshML(jj));
end

Инвертировать стационарное вейвлет-преобразование на пороговые коэффициенты, swcnew. Постройте график исходного сигнала и деноизированного сигнала для сравнения. 

noisbloc_denoised = iswt(swcnew,'haar');
plot(noisbloc)
hold on
plot(noisbloc_denoised,'r','linewidth',2)
legend('Original','Denoised')

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent Original, Denoised.

Открыть сценарий в реальном времени

Подавляют шумный сигнал, применяя глобальный порог к структуре вейвлет-разложения пакетов.

Загрузите и постройте график шумного сигнала.

load noisdopp
plot(noisdopp)
grid on
title('Noisy Signal')

Figure contains an axes. The axes with title Noisy Signal contains an object of type line.

Генерируют вейвлет-разложение пакета уровня 3 шумного сигнала с использованием вейвлета порядка 4 Daubechies.

T = wpdec(noisdopp,3,'db4');

Определите глобальный порог для отключения сигнала.

thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','sqtwologuwn',T);

Получение листьев из дерева разложения вейвлет-пакетов T и применить порог к листьям. Используйте жесткий порог.

T1 = T;
sorh = 'h';
cfs = read(T,'data');
cfs = wthresh(cfs,sorh,thr);
T1 = write(T1,'data',cfs);

Восстанавливают деноизированный сигнал из пороговых коэффициентов. Постройте график реконструкции.

xrec = wprec(T1);
plot(xrec)
grid on
title('Denoised Signal')

Figure contains an axes. The axes with title Denoised Signal contains an object of type line.

Открыть сценарий в реальном времени

Этот пример использует не зависящее от уровня пороговое значение, основанное на вейвлет-коэффициентах последней шкалы, чтобы реализовать жесткое пороговое значение при стационарном вейвлет-преобразовании.

Загрузите сигнал шумных блоков. Получить стационарное вейвлет-преобразование до уровня 5 с помощью вейвлета Хаара. 

load noisbloc
L = 5;
swc = swt(noisbloc,L,'haar');

Создайте копию коэффициентов вейвлет-преобразования. Определите универсальный порог Донохо-Джонстона на основе коэффициентов детализации первого уровня. Использование 'sln' опция, wthrmngr возвращает вектор 1-by-L, каждый элемент которого имеет одинаковое значение. Для получения скалярного порога используйте среднее значение вектора. 

swcnew = swc;
ThreshSL = mean(wthrmngr('sw1ddenoLVL','sqtwolog',swc,'sln'));

Используйте универсальный порог для реализации жесткого порогового значения. Один и тот же порог применяется к вейвлет-коэффициентам на каждом уровне. 

for jj = 1:L
    swcnew(jj,:) = wthresh(swc(jj,:),'h',ThreshSL);
end

Инвертировать стационарное вейвлет-преобразование на пороговые коэффициенты, swcnew. Постройте график исходного сигнала и деноизированного сигнала для сравнения. 

noisbloc_denoised = iswt(swcnew,'haar');
plot(noisbloc)
hold on
plot(noisbloc_denoised,'r','linewidth',2)
legend('Original','Denoised')

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent Original, Denoised.

Входные аргументы

свернуть все

Тип и размерность сжатия или денойзинга, указанные как одно из значений, перечисленных в следующих таблицах. wthrmngr возвращает пороговые значения, соответствующие указанному параметру.

При дискретном вейвлет или вейвлет-пакетном разложении данных можно сжать или денузировать эти данные. При стационарной вейвлет-декомпозиции данных можно только обесценить данные.

Описание коэффициентов, используемых для определения пороговых значений, см. в разделе Выбор коэффициентов.

1-D Опции декомпозиции дискретного вейвлета

В этих вариантах X - сигнал, вейвлет-коэффициенты находятся в векторе, Cи длины векторов коэффициентов находятся в L. Аргумент alpha является параметром разреженности, и scale определяет мультипликативное пороговое масштабирование.

Дополнительные сведения о вейвлет-декомпозиции см. в разделе wavedec. Дополнительные сведения alpha и scale, см. wdcbm и wden соответственно.

opt

Описание

Допустимые синтаксисы
'dw1dcompGBL'

1-D сжатие с использованием глобального порога

  • thr = wthrmngr('dw1dcompGBL','rem_n0',X)

  • thr = wthrmngr('dw1dcompGBL','bal_sn',C,L)

'dw1dcompLVL'

1-D сжатие с использованием пороговых значений, зависящих от уровня

  • thr = wthrmngr('dw1dcompLVL','scarcehi',C,L,alpha), где 2.5 < alpha < 10

  • thr = wthrmngr('dw1dcompLVL','scarceme',C,L,alpha), где 1.5 < alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('dw1dcompLVL','scarcelo',C,L,alpha), где 1 < alpha < 2

'dw1ddenoLVL'

1-D обесценение с использованием пороговых значений, зависящих от уровня

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','sqtwolog',C,L,scale)

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','rigrsure',C,L,scale)

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','heursure',C,L,scale)

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','minimaxi',C,L,scale)

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalhi',C,L,alpha), где 2.5 < alpha < 10

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penalme',C,L,alpha), где 1.5 < alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','penallo',C,L,alpha), где 1 < alpha < 2

2-D Опции декомпозиции дискретного вейвлета

В этих вариантах X - данные, вейвлет-коэффициенты находятся в векторе Cи размер матриц коэффициентов в L. Аргумент alpha является параметром разреженности, и scale определяет мультипликативное пороговое масштабирование.

Дополнительные сведения о вейвлет-декомпозиции см. в разделе wavedec2. Дополнительные сведения alpha и scale, см. wdcbm2 и wden соответственно.

opt

Описание

Допустимые синтаксисы
'dw2dcompGBL'

2-D сжатие с использованием глобального порога

  • thr = wthrmngr('dw2dcompGBL','rem_n0',X)

  • thr = wthrmngr('dw2dcompGBL','bal_sn',C,L)

  • thr = wthrmngr('dw2dcompGBL','sqrtbal_sn',C,L)

'dw2dcompLVL'

2-D сжатие с использованием пороговых значений, зависящих от уровня

  • thr = wthrmngr('dw2dcompLVL','scarcehi',C,L,alpha), где 2.5 < alpha < 10

  • thr = wthrmngr('dw2dcompLVL','scarceme',C,L,alpha), где 1.5 < alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('dw2dcompLVL','scarcelo',C,L,alpha), где 1 < alpha < 2

'dw2ddenoLVL'

2-D обесценение с использованием пороговых значений, зависящих от уровня

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','sqrtbal_sn',C,L)

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',C,L,alpha), где 2.5 < alpha < 10

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalme,C,L,alpha), где 1.5 < alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penallo,C,L,alpha), где 1 < alpha < 2

  • thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','sqtwolog',C,L,scale)

1-D Параметры декомпозиции вейвлет-пакетов

В этих вариантах X является сигналом и wpt - структура разложения вейвлет-пакета сигнала.

Для получения дополнительной информации о разложении вейвлет-пакетов см. wpdec.

opt

Описание

Допустимые синтаксисы
'wp1dcompGBL'

1-D сжатие с использованием глобального порога

  • thr = wthrmngr('wp1dcompGBL','rem_n0',X)

  • thr = wthrmngr('wp1dcompGBL','bal_sn',wpt)

'wp1ddenoGBL'

1-D обесценение с использованием глобального порога

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','sqtwologuwn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','sqtwologswn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','bal_sn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','penalhi',wpt)

    wpbmpen используется с параметром настройки ALPHA = 6.25.

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','penalme',wpt)

    wpbmpen используется с параметром настройки ALPHA = 2.

  • thr = wthrmngr('wp1ddenoGBL','penallo',wpt)

    wpbmpen используется с параметром настройки ALPHA = 1.5.

2-D Параметры декомпозиции вейвлет-пакетов

В этих вариантах X - данные и wpt - структура декомпозиции вейвлет-пакета данных.

Для получения дополнительной информации о разложении вейвлет-пакетов см. wpdec2.

opt

Описание

Допустимые синтаксисы
'wp2dcompGBL'

2-D сжатие с использованием глобального порога

  • thr = wthrmngr('wp2dcompGBL','rem_n0',X)

  • thr = wthrmngr('wp2dcompGBL','bal_sn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp2dcompGBL','sqrtbal_sn',wpt)

'wp2ddenoGBL'

2-D обесценение с использованием глобального порога

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','sqtwologuwn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','sqtwologswn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','sqrtbal_sn',wpt)

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','penalhi',wpt)

    wpbmpen используется с параметром настройки ALPHA = 6.25.

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','penalme',wpt)

    wpbmpen используется с параметром настройки ALPHA = 2.

  • thr = wthrmngr('wp2ddenoGBL','penallo',wpt)

    wpbmpen используется с параметром настройки ALPHA = 1.5.

1-D Параметры декомпозиции стационарного вейвлета

Деноизирование с использованием зависящих от уровня пороговых значений является единственным вариантом, доступным для 1-D стационарной вейвлет-декомпозиции, swtdec. В этом варианте alpha является параметром разреженности и scale определяет мультипликативное пороговое масштабирование.

Дополнительные сведения о стационарной вейвлет-декомпозиции см. в разделе swt. Дополнительные сведения alpha и scale, см. wbmpen и wden соответственно.

optДопустимые синтаксисы
'sw1ddenoLVL'

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','sqtwolog',swtdec,scale)

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','rigrsure',swtdec,scale)

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','heursure',swtdec,scale)

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','minimaxi',swtdec,scale)

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','penalhi',swtdec,alpha), где 2.5 < alpha < 10

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','penalme',swtdec,alpha), где 1.5 < alpha < 2.6

  • thr = wthrmngr('sw1ddenoLVL','penallo',swtdec,alpha), где 1 < alpha < 2

Пороги основаны на подмножестве коэффициентов в стационарной вейвлет-декомпозиции. Для получения дополнительной информации см. раздел Выбор коэффициентов.

2-D Параметры декомпозиции стационарного вейвлета

Деноизирование с использованием зависящих от уровня пороговых значений является единственным вариантом, доступным для 2-D стационарной вейвлет-декомпозиции, swtdec. В этом варианте alpha является параметром разреженности и scale определяет мультипликативное пороговое масштабирование.

Дополнительные сведения о стационарной вейвлет-декомпозиции см. в разделе swt2. Дополнительные сведения alpha и scale, см. wbmpen и wden соответственно.

optДопустимые синтаксисы
'sw2ddenoLVL'

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','sqrtbal_sn',swtdec)

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','penalhi',swtdec,alpha) где 2.5 < alpha < 10

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','penalme',swtdec,alpha) где 1.5 < alpha < 2.5

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','penallo',swtdec,alpha) где 1 < alpha < 2

  • thr = wthrmngr('sw2ddenoLVL','sqtwolog',swtdec,scale)

Пороги основаны на подмножестве коэффициентов в стационарной вейвлет-декомпозиции. Для получения дополнительной информации см. раздел Выбор коэффициентов.

Метод пороговой обработки, указанный как одно из значений, перечисленных здесь.

methodОписание
'scarcehi'Использует стратегию Бирже-Массарта для определения пороговых значений.
'scarceme'Использует стратегию Бирже-Массарта для определения пороговых значений.
'scarcelo'Использует стратегию Бирже-Массарта для определения пороговых значений.
'sqtwolog'Использует универсальный порог фиксированной формы. Посмотрите 'sqtwolog' опция в wden.
'sqtwologuwn'Использует универсальный порог фиксированной формы. Посмотрите 'sqtwolog' опция в wden при использовании с 'sln'вариант.
'sqtwologswn'Использует универсальный порог фиксированной формы. Посмотрите 'sqtwolog' опция в wden при использовании с 'mln' вариант.
'rigsure'Использует правило оценки мягких пороговых значений на основе необъективной оценки риска Штейна. Посмотрите 'SURE' опция в wdenoise.
'heursure'Использует смесь 'rigsure' и 'sqtwolog'. Посмотрите 'heursure' опция в wden.
'minimaxi' Использует выбранный фиксированный порог, который обеспечивает минимальную производительность. Посмотрите 'Minimax' опция в wdenoise.
'penalhi'Используется для определения стратегии Бирже-Массарта для определения пороговых значений.
'penalme'Используется для определения стратегии Бирже-Массарта для определения пороговых значений.
'penallo'Используется для определения стратегии Бирже-Массарта для определения пороговых значений.
'rem_n0'Возвращает порог, близкий к 0. Типичное THR значение равно median(abs(coefficients)).
'bal_sn'Возвращает пороговое значение, равное процентам сохраненной энергии и количеству нулей.
'sqrtbal_sn'Возвращает порог, равный квадратному корню значения, так что проценты сохраненной энергии и число нулей одинаковы.

Типы данных: char

Входные данные, заданные как вектор с действительным значением или матрица с действительным значением.

Типы данных: double

Коэффициенты вейвлет-расширения данных, которые должны быть сжаты или деноузированы, заданные как действительный вектор. Если данные одномерны, C - выходной сигнал wavedec. Если данные являются двумерными, C - выходной сигнал wavedec2.

Пример: [C,L] = wavedec(randn(1,1024),3,'db4')

Типы данных: double

Размер коэффициентов вейвлет-расширения сжимаемого или деноизируемого сигнала или изображения, определяемый как вектор или матрица положительных целых чисел.

Для сигналов, L - выходной сигнал wavedec. Для изображений, L - выходной сигнал wavedec2.

Пример: [C,L] = wavedec(randn(1,1024),3,'db4')

Типы данных: double

Параметр разреженности, используемый для сжатия или деноизирования данных, задается как положительный скаляр больше 1 и меньше 10. Посмотрите wdcbm, wdcbm2, и wbmpen для получения дополнительной информации.

Типы данных: double

Мультипликативное масштабирование порога, указанное как одно из следующих значений:

  • 'one' - Без масштабирования

  • 'sln' - Масштабирование с использованием единой оценки уровня шума на основе коэффициентов первого уровня

  • 'mln' - Масштабирование с использованием оценки уровня шума, зависящей от уровня

Дополнительные сведения см. в разделе wden.

Стационарная структура вейвлет-декомпозиции данных, подлежащих сжатию или деноузированию, заданная как действительная матрица. Если данные одномерны, swtdec - выходной сигнал swt. Если данные являются двумерными, swtdec - выходной сигнал swt2.

Пример: swtdec = swt2(randn(256),3,'db1')

Типы данных: double

Структура декомпозиции вейвлет-пакета данных, подлежащих сжатию или деноузированию. Если данные одномерны, wpt - выходной сигнал wpdec. Если данные являются двумерными, wpt - выходной сигнал wpdec2.

Пример: wpt = wpdec(randn(1,1024),5,'db1')

Выходные аргументы

свернуть все

Порог, возвращаемый как скаляр вещественных значений для глобальных порогов или вектор вещественных значений или матрица для пороговых значений, зависящих от уровня.

Типы данных: double

Совет

  • Для обессоливания 1-D сигналов рассмотрите возможность использования Wavelet Signal Denoiser. Приложение визуализирует и помечает действительные сигналы 1-D с использованием параметров по умолчанию. Можно также сравнить результаты. Кроме того, можно также воссоздать денозированный сигнал в рабочей области, создав сценарий MATLAB ®, в котором используется wdenoise функция.

Алгоритмы

свернуть все

Выбор коэффициентов

Критически дискретизированное вейвлет - или вейвлет-пакетное разложение включает в себя прореживание коэффициентов с коэффициентом 2 на каждом этапе разложения. Прореживание не происходит при недекимированной стационарной вейвлет-декомпозиции.

wthrmngr выводит пороги деноизирования и сжатия из вейвлет-коэффициентов. Для критически дискретизированного вейвлет - или вейвлет-пакетного разложения вариант и способ определяют, используются ли все вейвлет-коэффициенты или только самые точные масштабные коэффициенты.

Для стационарной вейвлет-декомпозиции, wthrmngr всегда использует подмножество вейвлет-коэффициентов. При вычислении порогов размыкания N-уровневая стационарная вейвлет-декомпозиция, алгоритм сначала осуществляет выборку вейвлет-коэффициентов на уровне k на коэффициент 2k, для k = 1,…,N. Алгоритм использует это подмножество коэффициентов для определения пороговых значений. Большинство коэффициентов в стационарном вейвлет-разложении не рассматриваются.

Стратегия Бирже-Массарта

Стратегия Бирже-Массарта для определения пороговых значений зависит от нескольких различных параметров. Задается вейвлет-декомпозиция и метод пороговой обработки. Можно также указать параметр разреженности, alphaили определенное мультипликативное пороговое масштабирование, scale. Основываясь на ваших входных данных, wthrmngr выводит необходимые параметры Бирже-Массарта. Параметры зависят от размера сигнала и общего числа, Nкоэффициентов при самой грубой шкале вейвлет-разложения.

Если задан метод пороговой обработки 'scarcehi', 'scarceme', или 'scarcelo', wthrmngr выполняет либо wdcbm или wdcbm2. Если задан метод пороговой обработки 'penalhi', 'penalme', или 'penallo', то wthrmngr выполняет либо wbmpen или wpbmpen.

Метод пороговой обработки

Описание

'scarcehi'

  • Если сигнал 1-D, то wdcbm используется с входным аргументом M = N.

  • Если сигнал 2-D, то wdcbm2 используется с M = 4*N.

'scarceme'

  • Если сигнал 1-D, то wdcbm используется с входным аргументом M = 3*N/2.

  • Если сигнал 2-D, то wdcbm2 используется с входным аргументом с M = 16*N/3.

'scarcelo'

  • Если сигнал 1-D, то wdcbm используется с входным аргументом M = 2 N.

  • Если сигнал 2-D, то wdcbm2 используется с входным аргументом M = 32*N/3.

'penalhi'

  • Если вход представляет собой вейвлет-декомпозицию, то wbmpen используется с ALPHA = 5*(3*alpha+1)/8.

  • Если вход представляет собой вейвлет-разложение пакета, то wpbmpen используется ALPHA = 6.25.

'penalme'

  • Если вход представляет собой вейвлет-декомпозицию, то wbmpen используется с ALPHA = (alpha+5)/8.

  • Если вход представляет собой вейвлет-разложение пакета, то wpbmpen используется ALPHA = 2.

'penallo'

  • Если вход представляет собой вейвлет-декомпозицию, то wbmpen используется с ALPHA = (alpha+3)/4.

  • Если вход представляет собой вейвлет-разложение пакета, то wpbmpen используется ALPHA = 1.5.

Ссылки

[1] Бирже, Л. и П. Массарт. «От выбора модели к адаптивной оценке». Festschrift for Lucien Le Cam: Исследования в области вероятности и статистики (E. Torgersen, D. Pollard, и G. Yang, eds.). Нью-Йорк: Спрингер-Верлаг, 1997, стр. 55-88.

См. также

Приложения

Функции

Представлен до R2006a

Документация инструментария вейвлет

Поддержка