Exponenta Banner
exponenta event banner

idwt

Одноуровневое обратное дискретное 1-D вейвлет

Свернуть все на странице

    Синтаксис

    x = idwt(cA,cD,wname)
    x = idwt(cA,cD,LoR,HiR)
    x = idwt(___,l)
    x = idwt(___,'mode',mode)
    x = idwt(cA,[],___)
    x = idwt([],cD,___)

    Описание

    пример

    x = idwt(cA,cD,wname) возвращает одноуровневую одномерную реконструкцию вейвлета x на основе приближения и коэффициентов детализации cA и cD, соответственно, используя вейвлет, заданный как wname. Для получения дополнительной информации см. dwt.

    Позвольте la быть длиной cA (что также равняется длине cD), и lf длина фильтров реконструкции, сопоставленных с wname (см. wfilters). Если в режиме расширения DWT задана периодизация, то длина x равно 2 la. В противном случае длина x равно 2 la- 2 lf+2. Для получения дополнительной информации см. dwtmode.

    пример

    x = idwt(cA,cD,LoR,HiR) использует указанные lowpass и highpass вейвлет реконструкции LoR и HiR, соответственно.

    x = idwt(___,l) возвращает значение length- l центральный фрагмент реконструкции. Этот аргумент может быть добавлен к любому из предыдущих входных синтаксисов

    x = idwt(___,'mode',mode) использует заданный режим расширения DWT mode. Для получения дополнительной информации см. dwtmode. Этот аргумент может быть добавлен к любому из предыдущих синтаксисов.

    x = idwt(cA,[],___) возвращает одноуровневые восстановленные коэффициенты приближения, основанные на коэффициентах приближения cA.

    x = idwt([],cD,___) возвращает одноуровневые восстановленные коэффициенты детализации на основе коэффициентов детализации cD.

    Примеры

    свернуть все

    Открыть Live Script

    Продемонстрировать идеальную реконструкцию с помощью dwt и idwt с ортонормальным вейвлет. 

    load noisdopp;
[A,D] = dwt(noisdopp,'sym4');
x = idwt(A,D,'sym4');
max(abs(noisdopp-x))
    ans = 3.2152e-12
    Открыть Live Script

    Продемонстрировать идеальную реконструкцию с помощью dwt и idwt с биортогональным вейвлет. 

    load noisdopp;
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('bior3.5');
[A,D] = dwt(noisdopp,Lo_D,Hi_D);
x = idwt(A,D,Lo_R,Hi_R);
max(abs(noisdopp-x))
    ans = 2.6645e-15

    Входные параметры

    свернуть все

    Приближения, заданные как вектор. cA ожидается, что это будет выходом dwt.

    Типы данных: single | double
    Поддержка комплексного числа: Да

    Коэффициенты детализации, заданные как вектор. cD ожидается, что это будет выходом dwt.

    Типы данных: single | double
    Поддержка комплексного числа: Да

    Вейвлет, используемый для вычисления одноуровневого обратного дискретного вейвлет-преобразования (IDWT), заданного в виде вектора символов или строкового скаляра. Вейвлет должен быть распознан wavemngr. Вейвлет из одного из следующих вейвлет семейства: Daubechies, Coiflets, Symlets, Fejér-Korovkin, Discrete Meyer, Biorthogonal и Reverse Biorthogonal. Посмотрите wfilters для вейвлетов, доступных в каждом семействе.

    Заданный вейвлет должен быть таким же вейвлетом, используемым для получения приближений и детализации.

    Пример: 'db4'

    Фильтры реконструкции Вейвлета, заданные как пара векторов с четной длиной, действительными значениями. LoR - lowpass фильтр реконструкции, и HiR - фильтр реконструкции верхних частот. Длины LoR и HiR должно быть равным. Посмотрите wfilters для получения дополнительной информации.

    Типы данных: single | double

    Длина центрального фрагмента реконструкции, заданная как положительное целое число. Если xrec = idwt(cA,cD,wname), затем l не может превышать length(xrec).

    Типы данных: single | double

    Режим расширения DWT, используемый при реконструкции вейвлета, задается как вектор символов или строковый скаляр. Для возможных режимов расширения см. dwtmode.

    Алгоритмы

    Начиная с аппроксимации и коэффициентов детализации на уровне j, cA j и cDj, обратное дискретное вейвлет-преобразование восстанавливает cAj−1, инвертируя шаг разложения путем вставки нулей и свертки результатов с помощью фильтров реконструкции.

    где

    • - Вставить нули в четные элементы

    • - Свертка с фильтром X

    • - Взять центральную часть U с удобной длиной

    Ссылки

    [1] Daubechies, I. Ten Lectures on Wavelets. Серия региональных конференций CBMS-NSF по прикладной математике. Филадельфия, Пенсильвания: Общество промышленной и прикладной математики, 1992.

    [2] Mallat, S. G. «A Theory for Multirresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation». Транзакции IEEE по шаблонному анализу и машинному анализу. Том 11, выпуск 7, июль 1989 года, стр. 674-693.

    [3] Meyer, Y. Wavelets and Operators. Перевод Д. Х. Сэлинджера. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1995.

    Расширенные возможности

    ..

    См. также

    | |

    Представлено до R2006a

    Документация по Wavelet Toolbox

    Поддержка