В этом примере показано, как использовать wfilters, wavefun, и wpfun получить фильтры, вейвлет или пакеты вейвлета, соответствующие конкретному семейству вейвлетов. Можно визуализировать 2D отделимые вейвлеты с wavefun2.
Получите разложение (анализ) и реконструкция (синтез) фильтры для биоортогональных фильтров вейвлета сплайна с 3 исчезающими моментами в фильтре реконструкции и 5 исчезающих моментов в фильтре разложения.
[LoD,HiD,LoR,HiR] = wfilters('bior3.5'); subplot(2,2,1) stem(LoD,'markerfacecolor',[0 0 1]); title('Lowpass Decomposition Filter'); subplot(2,2,2) stem(LoR,'markerfacecolor',[0 0 1]); title('Lowpass Reconstruction Filter'); subplot(2,2,3) stem(HiD,'markerfacecolor',[0 0 1]); title('Highpass Decomposition Filter'); subplot(2,2,4) stem(HiR,'markerfacecolor',[0 0 1]); title('Highpass Reconstruction Filter');
Визуализируйте вейвлет Morlet с действительным знаком. Существует не сопоставленная масштабирующаяся функция.
figure [psi,xval] = wavefun('morl'); plot(xval,psi,'linewidth',2) title('$\psi(x) = e^{-x^2/2} \cos{(5x)}$','Interpreter','latex',... 'fontsize',14);
Получите первые 4 пакета вейвлета для Добечи меньше всего - асимметричный вейвлет с 4 исчезающими моментами, sym4.
[wpws,x] = wpfun('sym4',4,10); for nn = 1:size(wpws,1) subplot(3,2,nn) plot(x,wpws(nn,:)) axis tight title(['W',num2str(nn-1)]); end
