Вейвлет рассеяния
Используйте waveletScattering
объект для создания сети для разложения вейвлет-времени рассеяния с помощью вейвлета Габора (аналитического Морле). Сеть использует вейвлеты и функцию lowpass масштабирования, чтобы сгенерировать представления с низкой дисперсией реальных данных временных рядов. Вейвлет рассеяние приводит к представлениям, нечувствительным к переводам в входном сигнале, не жертвуя различимостью классов. Можно использовать представления как входы для классификатора. Можно задать длительность инвариации перевода и количество вейвлета фильтров на октаву. Сеть рассеяния также поддерживает входы пакетного × канала × времени (T × C × B).
создает вейвлет времени с двумя банками фильтров. Первый банк фильтров имеет коэффициент качества восемь вейвлет на октаву. Вторая группа фильтров имеет коэффициент качества один вейвлет на октаву. По умолчанию sf
= waveletScatteringwaveletScattering
принимает сигнал входа длину 1024 дискретизации. Инвариационная длина шкалы составляет 512 выборки. По умолчанию waveletScattering
использует периодические граничные условия.
создает сеть для вейвлет, sf
= waveletScattering(Name,Value
)sf
, со свойствами, заданными одним или несколькими Name,Value
аргументы в виде пар. Свойства могут быть заданы в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN
. Заключайте каждое имя свойства в кавычки.
Примечание
За исключением OversamplingFactor
, после создания вы не можете изменить значение свойства существующей сети рассеяния. Для примера, если у вас есть сеть sf
с SignalLength
2000 года необходимо создать вторую сеть sf2
для сигнала с 2001 выборками. Вы не можете назначить другое SignalLength
на sf
.
scatteringTransform | Вейвлет 1-D преобразование рассеяния |
featureMatrix | Функция рассеяния |
log | Естественный логарифм преобразования рассеяния |
filterbank | Вейвлеты фильтров рассеяния вейвлет-времени |
littlewoodPaleySum | Литтлвуд-Палей сумма |
scattergram | Визуализируйте коэффициенты рассеяния или скалограммы |
centerFrequencies | Частоты полосы пропускания вейвлет |
numorders | Количество порядков на рассеяние |
numfilterbanks | Количество банков фильтров рассеяния |
numCoefficients | Количество коэффициентов вейвлет |
paths | Рассеяние сетевых путей |
[1] Andén, Joakim, and Stéphane Mallat. «Глубокое рассеяние Спектра». Транзакции IEEE по обработке сигналов 62, № 16 (август 2014): 4114-28. https://doi.org/10.1109/TSP.2014.2326991.
[2] Маллат, Стефан. «Групповое инвариантное рассеяние». Сообщения по чистой и прикладной математике 65, № 10 (октябрь 2012): 1331-98. https://doi.org/10.1002/cpa.21413.