Exponenta Banner

mdwtrec

Мультисигнальная 1-D вейвлет реконструкция

Свернуть все на странице

Синтаксис

x = mdwtrec(dec)
x = mdwtrec(dec,idxsig)
y = mdwtrec(dec,type,lev)
a = mdwtrec(dec,'a')
d = mdwtrec(dec,'d')
ca = mdwtrec(dec,'ca')
cd = mdwtrec(dec,'cd',mode)
cfs = mdwtrec(dec,'cfs',mode)
y = mdwtrec(___,idxsig)

Описание

пример

x = mdwtrec(dec) восстанавливает исходную матрицу сигналов от структуры разложения вейвлетов dec.

x = mdwtrec(dec,idxsig) восстанавливает сигналы, индексы которых заданы в векторе idxsig.

y = mdwtrec(dec,type,lev) извлекает или восстанавливает коэффициенты детализации или приближения на уровне lev в зависимости от значения type.

a = mdwtrec(dec,'a') возвращает восстановленные коэффициенты приближения.

d = mdwtrec(dec,'d') возвращает матрицу, содержащую сумму всех подробностей, так что x = a + d.

ca = mdwtrec(dec,'ca') возвращает матрицу, содержащую извлеченные коэффициенты приближения.

cd = mdwtrec(dec,'cd',mode) возвращает матрицу, содержащую все коэффициенты детализации, сцепленные в порядке, заданном mode.

cfs = mdwtrec(dec,'cfs',mode) возвращает матрицу, содержащую все коэффициенты в порядке, заданном mode.

y = mdwtrec(___,idxsig) извлекает или восстанавливает коэффициенты, индексы которых заданы в векторе idxsig.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Этот пример показывает, как восстановить мультисигнал и пользовательский заданный сигнал в мультисигнале.

Загрузите 23-канальные данные EEG Espiga3 [4]. Каналы расположены столбчато. Данные отбираются с частотой дискретизации 200 Гц.

load Espiga3
size(Espiga3)
ans = 1×2

   995    23

Выполните разложение на уровне 2, используя db2 вейвлет.

dec = mdwtdec('c',Espiga3,2,'db2');

Восстановите исходную матрицу сигналов с помощью структуры разложения dec.

XR = mdwtrec(dec);

Вычислите ошибку восстановления.

errREC = max(abs(Espiga3(:)-XR(:)))
errREC = 3.5431e-10

Восстановите исходный сигнал в индексе 17, соответствующее приближение на уровне 2 и детали на уровнях 1 и 2.

idx = 17;
Y = mdwtrec(dec,idx);
A2 = mdwtrec(dec,'a',2,idx);
D2 = mdwtrec(dec,'d',2,idx);
D1 = mdwtrec(dec,'d',1,idx);

Вычислите ошибку восстановления для сигнала 17.

errREC = max(abs(Y-A2-D2-D1))
errREC = 4.9542e-18

Входные параметры

свернуть все

Вейвлет мультисигнала, заданное как структура со следующими полями:

  • dirDec - Указатель направления: 'r' (строка) или 'c' (столбец)

  • level - Уровень вейвлет

  • wname - Имя вейвлета

  • dwtFilters - Структура с четырьмя полями: LoD, HiD, LoR, и HiR

  • dwtEXTM - режим расширения DWT

  • dwtShift - параметр сдвиг (0 или 1)

  • dataSize - Размер x

  • ca - Приближения на уровне lev

  • cd - Массив ячеек из коэффициентов детализации, от уровня 1 до уровня lev

Формат dec совпадает с выходами mdwtdec.

Индексы сигналов для восстановления, заданные как положительный целочисленный вектор.

Пример: Если S является матрицей из 100 сигналов и dec = mdwtdec('r',S,3,'db2'), затем mdwtrec(dec,[1 20 98]) восстанавливает сигналы, индексы строк которых равны 1, 20 и 98.

Уровень коэффициентов для извлечения или восстановления, заданный как неотрицательное целое число.

  • Если type является 'a' или 'ca', затем lev должно быть целым числом в интервале [0, levdec], где levdec = dec.level.

  • Если type является 'd' или 'cd', затем lev должно быть целым числом в интервале [1, levdec], где levdec = dec.level.

Выход, заданный как один из следующих:

  • 'cd' - детальные коэффициенты уровня lev извлекаются

  • 'd' - детальные коэффициенты уровня lev реконструируются

  • 'ca' - аппроксимационные коэффициенты уровня lev извлекаются

  • 'a' - аппроксимационные коэффициенты уровня lev реконструируются

Порядок конкатенации, заданный как 'descend' или 'ascend'. Для mode = 'descend'коэффициенты сгруппированы с уровнем levdec на уровень 1, где levdec = dec.level. Если mode = 'ascend'коэффициенты объединяются между уровнем 1 и уровнем levdec. Конкатенация выполняется строчным образом, если dec.dirDEC = 'r' или столбцово, если dec.dirDEC = 'c'.

Выходные аргументы

свернуть все

Восстановленные сигналы, возвращенные как действительная матрица.

Коэффициенты разложения, возвращенные как вещественная матрица, в зависимости от type:

  • 'cd' - извлеченные коэффициенты детализации

  • 'ca' - извлеченные аппроксимационные коэффициенты

  • 'd' - восстановленные коэффициенты детализации

  • 'a' - восстановленные приближения

Восстановленные коэффициенты приближения, возвращенные как вещественная матрица.

Восстановленные коэффициенты детализации, возвращенные как вещественная матрица.

Извлеченные коэффициенты приближения, возвращенные как вещественная матрица.

Извлеченные коэффициенты детализации, возвращенные как вещественная матрица.

Извлеченные коэффициенты приближения и детализации, возвращенные как вещественная матрица.

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.

[4] Меса, Гектор. «Адаптированные вейвлеты для обнаружения шаблона». В Прогресс Pattern Recognition, Image Analysis and Applications, под редакцией Альберто Санфелиу и Мануэля Лазо Кортеса, 3773: 933-44. Берлин, Гейдельберг: Спрингер Берлин Гейдельберг, 2005. https://doi.org/10.1007/11578079_96 .

Расширенные возможности

.

См. также

|

Введенный в R2007a

Документация по Wavelet Toolbox

Поддержка