Exponenta Banner

waverec

1-D вейвлет

Свернуть все на странице

Синтаксис

x = waverec(c,l,wname)
x = waverec(c,l,LoR,HiR)

Описание

пример

x = waverec(c,l,wname) восстанавливает сигнал 1-D x на основе многоуровневой структуры разложения вейвлета [c, l] и вейвлет, заданный wname. Посмотрите wavedec.

Примечание: x = waverec(c,l,wname) эквивалентно x = appcoef(c,l,wname,0).

x = waverec(c,l,LoR,HiR) восстанавливает сигнал с помощью заданных lowpass и highpass вейвлет реконструкции LoR и HiR, соответственно.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Загрузите сигнал. Выполните вейвлет сигнала уровня 3 с помощью db6 вейвлет.

load leleccum
wv = 'db6';
[c,l] = wavedec(leleccum,3,wv);

Восстановите сигнал с помощью структуры вейвлета разложения.

x = waverec(c,l,wv);

Проверяйте на идеальную реконструкцию.

err = norm(leleccum-x)
err = 1.0084e-09

Входные параметры

свернуть все

Вейвлет, заданное как вектор. Вектор содержит коэффициенты вейвлета. Вектор бухгалтерии l содержит количество коэффициентов по уровням. Посмотрите wavedec.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Вектор бухгалтерии, заданный как вектор положительных целых чисел. Вектор бухгалтерии используется для анализа коэффициентов в разложении вейвлет c по уровням. Посмотрите wavedec.

Типы данных: single | double

Анализ вейвлета, заданный как вектор символов или строковый скаляр.

Примечание

waverec Поддержки только Тип 1 (ортогональный) или Тип 2 (биортогональные) вейвлеты. Посмотрите wfilters для получения списка ортогональных и биортогональных вейвлеты.

Фильтры реконструкции Вейвлета, заданные как пара векторов с четной длиной, действительными значениями. LoR - lowpass фильтр реконструкции, и HiR - фильтр реконструкции верхних частот. Длины LoR и HiR должно быть равным. Посмотрите wfilters для получения дополнительной информации.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Восстановленный сигнал, возвращенный как вектор.

Ссылки

[1] Daubechies, I. Десять лекций по вейвлетам, серия региональных конференций CBMS-NSF по прикладной математике. Филадельфия, Пенсильвания: СИАМ Эд, 1992.

[2] Mallat, S. G. «A Theory for Multirresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation», IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 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.

Расширенные возможности

..

См. также

| |

Представлено до R2006a

Документация по Wavelet Toolbox

Поддержка