Приближения, заданные как скаляр, вектор или матрица коэффициентов, в зависимости от уровня, на который было вычислено преобразование Хаара. a является выходом из haart функция.

Приближение, или масштабирование, коэффициентов является lowpass входа. На каждом уровне коэффициенты приближения делятся на более грубые коэффициенты приближения и детализации.

Типы данных: single | double

Коэффициенты детализации, заданные как скаляр, вектор, матрица или массив ячеек вейвлет. d является выходом из haart функция. Количество коэффициентов детализации зависит от выбранного уровня и длины входа. Если d - массив ячеек, элементы d упорядочены от лучшего до грубейшего разрешения.

Если d - массив ячеек, он может содержать скаляры, векторы или матрицы. Уровень преобразования Хаара равен количеству элементов в d.

Если d является вектором или матрицей, преобразование Хаара было вычислено только до одного уровня грубее в разрешении.

Если a и элементы d являются векторами, xrec является вектором. Если a и элементы d матрицы, xrec является матрицей, где каждый столбец является обратным преобразованием Хаара соответствующих столбцов в a и d.

Типы данных: single | double

Максимальный уровень, до которого можно инвертировать преобразование Хаара, заданный как неотрицательное целое число. Если d - массив ячеек, level меньше или равно length(d)-1. Если d является вектором или матрицей, level должен равняться 0 или быть неопределенным. Уровень должен быть меньше уровня, используемого для получения a и d от haart.

Обработка целочисленных данных, заданная как 'noninteger' или 'integer'. 'noninteger' не сохраняет целочисленные данные и 'integer' сохраняет его. The 'integer' опция применяется только в том случае, если все элементы a и d являются целочисленными. Вы, должно быть, использовали 'integer' с haart для получения целочисленных a и d входы. Алгоритм обратного 1-D преобразования Хаара, однако, использует арифметику с плавающей точкой.