Обратное дискретное стационарное 2-D вейвлет
возвращает обратное дискретное стационарное 2-D вейвлет вейвлет X
= iswt2(swc
,wname
)swc
использование вейвлет- wname
. Разложение swc
- выходы swt2
.
Примечание
swt2
использует внутреннюю арифметику двойной точности и возвращает матрицы коэффициентов двойной точности. swt2
предупреждает, если происходит потеря точности при преобразовании в double.
использует массив коэффициентов приближения X
= iswt2(A
,H,V,D
,wname
)A
и массивы коэффициентов детализации H
, V
, и D
. Массивы H
, V
, и D
содержат горизонтальный, вертикальный и диагональный коэффициенты детализации, соответственно. Массивы являются выходами swt2
.
Если разложение swc
или массивов коэффициентов A
, H
, V
, и D
были сгенерированы из многоуровневого разложения матрицы 2-D, синтаксиса X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,wname)
восстанавливает матрицу 2-D.
Если разложение swc
или массивов коэффициентов A
, H
, V
, и D
были сгенерированы из одноуровневого разложения трехмерного массива, синтаксиса X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,wname)
восстанавливает трехмерный массив.
использует lowpass и highpass вейвлета фильтры реконструкции X
= iswt2(A
,H,V,D
,LoR,HiR
)LoR
и HiR
, соответственно.
Если разложение swc
или массивов коэффициентов A
, H
, V
, и D
были сгенерированы из многоуровневого разложения матрицы 2-D, синтаксиса X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,LoR,HiR)
восстанавливает матрицу 2-D.
Если разложение swc
или массивов коэффициентов A
, H
, V
, и D
были сгенерированы из одноуровневого разложения трехмерного массива, синтаксиса X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,LoR,HiR)
восстанавливает трехмерный массив.
[1] Nason, G. P., and B. W. Silverman. «Стационарное преобразование вейвлет и некоторые статистические приложения». В Вейвлетах и статистике под редакцией Анестиса Антониадиса и Жоржа Oppenheim, 103: 281-99. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер Нью-Йорк, 1995. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-2544-7_17.
[2] Койфман, Р. Р. и Д. Л. Донохо. «Переводно-инвариантное шумоподавление». В Вейвлетах и статистике под редакцией Анестиса Антониадиса и Жоржа Oppenheim, 103: 125-50. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер Нью-Йорк, 1995. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-2544-7_9.
[3] Pesquet, J.-C., H. Krim, and H. Carfantan. «Инвариантные по времени ортонормальные представления вейвлет». Транзакции IEEE по обработке сигналов 44, № 8 (август 1996 года): 1964-70. https://doi.org/10.1109/78.533717.