Литтлвуд-Палей сумма
lpsum = littlewoodPaleySum(sf)sf, сеть вейвлет рассеяния. lpsum является M -by - L матрицей, где M - количество элементов в преобразовании Фурье фильтров рассеяния, и L - количество банков фильтров рассеяния. Столбцы lpsum упорядочены по положению группы фильтров в сети рассеяния. Для примера - первый столбец lpsum соответствует группе фильтров, используемой для коэффициентов рассеяния первого порядка.
Поскольку преобразование рассеяния контрастно, суммы Литтлвуда-Пейли не превысят единицы.
[ возвращает частоты для суммы Литтлвуда-Пейли. Если вы задаете частоту дискретизации в lpsum,f] = littlewoodPaleySum(___)sf, f находится в герце. Если вы не задаете частоту дискретизации, f находится в циклах/выборке. Можно использовать эти выходные аргументы с любым из входных синтаксисов, показанных ранее.
Создайте вейвлет сеть рассеяния времени с тремя банками фильтров для данных, отобранных с частотой дискретизации 25 Гц.
sf = waveletScattering('QualityFactors',[8 4 1],... 'SamplingFrequency',25)
sf =
waveletScattering with properties:
SignalLength: 1024
InvarianceScale: 20.4800
QualityFactors: [8 4 1]
Boundary: 'periodic'
SamplingFrequency: 25
Precision: 'double'
OversamplingFactor: 0
OptimizePath: 0
Постройте графики сумм Литтлвуда-Пейли для второго и третьего банков фильтров. Обратите внимание, что суммы не превышают 1. Это показывает, что фильтры были нормированы, так что преобразование рассеяния является контрастным.
[lpsum,f] = littlewoodPaleySum(sf); plot(f,lpsum(:,2:3)) grid on legend('Filter Bank 2','Filter Bank 3') xlabel('Hz')
