Exponenta Banner
exponenta event banner

wnoisest

Оцените шум 1-D вейвлет

Свернуть все на странице

Синтаксис

STDC = wnoisest(C,L,S)
STDC = wnoisest(C)
STDC = wnoisest(C)

Описание

STDC = wnoisest(C,L,S) Возвраты оценки стандартного отклонения коэффициентов детализации для уровней, содержащихся в векторе входа S. [C,L] - входная структура разложения вейвлет (см. wavedec для получения дополнительной информации.

Если C - одномерный массив ячеек, STDC = wnoisest(C) возвращает такой вектор, что STDC(k) - оценка стандартного отклонения C{k}.

Если C является числовым массивом, STDC = wnoisest(C) возвращает такой вектор, что STDC(k) - оценка стандартного отклонения C(k,:).

Используемый оценщик является Средним Абсолютным Отклонением/0,6745, хорошо подходящим для нулевого среднего Гауссова белого шума в дешумящей одномерной модели (см. thselect для получения дополнительной информации.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Оценка стандартного отклонения шума в векторе N (0,1) белого Гауссова шума с выбросами.

Создайте N (0,1) вектор шума с 10 случайным образом размещенными выбросами .

rng default;
x = randn(1000,1);
P = randperm(length(x));
indices = P(1:10);
x(indices(1:5)) = 10;
x(indices(6:end)) = -10;

Получите дискретное вейвлет-преобразование до уровня 2 с помощью экстремального фазового вейвлета Daubechies с 3 моментами исчезновения. 

[c,l] = wavedec(x,2,'db3');
stdc = wnoisest(c,l,1:2)
stdc = 1×2

    0.9650    1.0279

Несмотря на выбросы, wnoisest обеспечивает надежную оценку стандартного отклонения.

Ссылки

Donoho, D.L.; И. М. Джонстон (1994), «Идеальная пространственная адаптация путем вейвлета усадки», Биометрика, том 81, стр. 425-455.

Donoho, D.L.; I.M. Johnstone (1995), «Адаптация к неизвестной гладкости через усадку вейвлета через усадку вейвлета», JASA, vol 90, 432, pp. 1200-1224.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

.

См. также

Функции

Приложения

Представлено до R2006a

Документация по Wavelet Toolbox

Поддержка