featureMatrix

Функция рассеяния

Описание

smat = featureMatrix(sf,x) возвращает матрицу коэффициентов рассеяния для сети вейвлет рассеяния sf и реальные входные данные x. x является вектором, матрицей или трехмерным массивом.

Точность smat зависит от точности, заданной в сети рассеяния sf.

[smat,u] = featureMatrix(sf,x) возвращает скалограммные коэффициенты в массиве ячеек массивов ячеек, u. Количество элементов в u равен порядку рассеивающей сети. i-й элемент u содержит скалограммные коэффициенты для (i-1) -го порядка коэффициентов рассеяния.

пример

smat = featureMatrix(___,Name,Value) возвращает матрицу функций рассеяния с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар.

Примеры

свернуть все

Этот пример показывает, как получить матрицу функций рассеяния для сети вейвлет рассеяния и как сравнить матрицу с коэффициентами рассеяния.

Загрузите сигнал ЭКГ, дискретизированный со скоростью 180 Гц. Создайте сеть вейвлет времени, которая может использоваться с сигналом.

load wecg
Fs = 180;
sf = waveletScattering('SignalLength',numel(wecg),...
    'SamplingFrequency',Fs);

Вычислите матрицу функции рассеяния с помощью преобразования журнала. Отобразите размерности матрицы.

smat = featureMatrix(sf,wecg,'Transform','Log');
size(smat)
ans = 1×2

   147     8

Теперь вычислите преобразование рассеяния сигнала. Получите коэффициенты рассеяния. Выходы - массив ячеек с тремя элементами. Каждый элемент является таблицей. Подтвердите, что общее количество строк в таблицах равно количеству строк в матрице.

S = scatteringTransform(sf,wecg);
t1rows = size(S{1},1);
t2rows = size(S{2},1);
t3rows = size(S{3},1);
disp(['Total Number of Rows: ',num2str(t1rows+t2rows+t3rows)])
Total Number of Rows: 147

Отобразите основу -2 журналов разрешение коэффициентов рассеяния нулевого порядка.

disp(['Resolution: ',num2str(S{1}.resolution(1))])
Resolution: -8

Получите естественный логарифм коэффициентов рассеяния нулевого порядка. Сравните коэффициенты рассеяния с первой строкой в матрице функций. Количество коэффициентов в каждом равняется абсолютному значению разрешения основы -2 журналов.

logS = log(sf,S);
logScat = logS{1}.signals{1};
[smat(1,:)' logScat]
ans = 8×2

   -1.2914   -1.2914
   -2.4682   -2.4682
   -1.6368   -1.6368
   -1.2716   -1.2716
   -1.6818   -1.6818
   -4.3701   -4.3701
   -1.3199   -1.3199
   -1.0542   -1.0542

Входные параметры

свернуть все

Вейвлет рассеяния, заданная как waveletScattering объект.

Входные данные, заданные как вещественный вектор, матрица или трехмерный массив. Если x - вектор, количество выборок в x должен равняться SignalLength значение sf. Если x - матрица или трехмерные массивы, количество строк в x должен равняться SignalLength значение sf. Если x 2-D, первая размерность принято как время и столбцы x приняты отдельными каналами. Если x 3-D, размерности x Являются частотами по каналам по пакетам.

Типы данных: single | double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: smat = featureMatrix(sf,x,'Transform','log','Normalization','parent')

Тип нормализации для применения к коэффициентам рассеяния, заданный как 'none' или 'parent'. Если задано как 'parent'коэффициенты рассеяния порядка, большего 0, нормированы их родительскими элементами вдоль пути рассеяния.

Тип преобразования для применения к коэффициентам рассеяния, заданный как 'none' или 'log'.

Выходные аргументы

свернуть все

Коэффициенты рассеяния, возвращенные как вещественная матрица или массив. Если x является вектором, smat является Npath -by - Nscat матрицей, где Npath - количество путей рассеяния, а Nscat - количество коэффициентов рассеяния в каждом пути или разрешение коэффициентов рассеяния. Если x является матрицей, smat Npath -by- Nscat -by- Nchan, где Nchan - количество столбцов в x. Если x 3-D, тогда smat is Npath -by- Nscat -by- Nchan -by- Nbatch.

Точность smat зависит от точности, заданной в сети рассеяния sf.

Типы данных: single | double

Коэффициенты скалограммы, возвращенные в массиве ячеек из массивов ячеек. Количество элементов в u равен порядку рассеивающей сети. i-й элемент u содержит скалограммные коэффициенты для (i-1) -го порядка коэффициентов рассеяния.

Обратите внимание, что u{1}{1} содержит исходные данные.

Типы данных: single | double

Совет

  • scatteringTransform вызовы функций featureMatrix для генерации коэффициентов рассеяния и скалограммы. Если вы требуете только самих коэффициентов, для улучшенной производительности рекомендуемый подход состоит в том, чтобы использовать featureMatrix. Использовать scatteringTransform если вас также интересуют метаданные коэффициентов.

Вопросы совместимости

расширить все

Не рекомендуемый запуск в R2021a

Расширенные возможности

.
Введенный в R2018b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте