Получите одноуровневый DWT шумного Доплеровского сигнала использование имени вейвлета.

load noisdopp;
[cA,cD] = dwt(noisdopp,'sym4');

Восстановите сглаживавшую версию сигнала с помощью коэффициентов приближения. Постройте и сравните с исходным сигналом.

xrec = idwt(cA,zeros(size(cA)),'sym4');
plot(noisdopp)
hold on
grid on
plot(xrec)
legend('Original','Reconstruction')

Получите одноуровневый DWT шумного Доплеровского сигнала использование вейвлета (highpass) и масштабирование (lowpass) фильтры.

load noisdopp;
[LoD,HiD] = wfilters('bior3.5','d');
[cA,cD] = dwt(noisdopp,LoD,HiD);

Создайте набор фильтров DWT, который может быть применен к шумному Доплеровскому сигналу использование того же вейвлета. Получите highpass и фильтры lowpass от набора фильтров.

len = length(noisdopp);
fb = dwtfilterbank('SignalLength',len,'Wavelet','bior3.5');
[lo,hi] = filters(fb);

Для bior3.5 вейвлет, lo и hi 12 2 матрицы. lo фильтры lowpass и hi фильтры highpass. Первые столбцы lo и hi используются для анализа, и вторые столбцы используются для синтеза. Сравните первый столбец lo и hi с LoD и HiD соответственно. Подтвердите, что они равны.

disp('Lowpass Analysis Filters')

Lowpass Analysis Filters

[lo(:,1) LoD']

ans = 12×2

   -0.0138   -0.0138
    0.0414    0.0414
    0.0525    0.0525
   -0.2679   -0.2679
   -0.0718   -0.0718
    0.9667    0.9667
    0.9667    0.9667
   -0.0718   -0.0718
   -0.2679   -0.2679
    0.0525    0.0525
      ⋮

disp('Highpass Analysis Filters')

Highpass Analysis Filters

[hi(:,1) HiD']

ans = 12×2

         0         0
         0         0
         0         0
         0         0
   -0.1768   -0.1768
    0.5303    0.5303
   -0.5303   -0.5303
    0.1768    0.1768
         0         0
         0         0
      ⋮

Постройте односторонние частотные характеристики величины вейвлета первого уровня и масштабирующихся фильтров.

[psidft,f,phidft] = freqz(fb);
level = 1;
plot(f(len/2+1:end),abs(phidft(level,len/2+1:end)))
hold on
plot(f(len/2+1:end),abs(psidft(level,len/2+1:end)))
grid on
legend('Scaling Filter','Wavelet Filter')
title('First-Level One-sided Frequency Responses')
xlabel('Normalized Frequency (cycles/sample)')
ylabel('Magnitude')

Пошлите к Поддержке графического процессора Релизом (Parallel Computing Toolbox) видеть то, что поддерживаются графические процессоры.

Загрузите шумный Доплеровский сигнал. Поместите сигнал на графический процессор с помощью gpuArray. Сохраните текущий дополнительный режим.

load noisdopp
noisdoppg = gpuArray(noisdopp);
origMode = dwtmode('status','nodisp');

Используйте dwtmode изменить дополнительный режим в дополнение нуля. Получите одноуровневое дискретное преобразование вейвлета сигнала на графическом процессоре с помощью db2 вейвлет.

dwtmode('zpd','nodisp')
[cA,cD] = dwt(noisdoppg,'db2');

Текущий дополнительный режим zpd не поддерживается для gpuArray входной параметр. Поэтому DWT вместо этого выполняется с помощью sym дополнительный режим. Подтвердите это путем взятия DWT noisdoppg с дополнительным набором режима к sym и сравните с предыдущим результатом.

[cAsym,cDsym] = dwt(noisdoppg,'db2','mode','sym');
[max(abs(cA-cAsym)) max(abs(cD-cDsym))]

ans =

     0     0

Неподдерживаемый дополнительный режим, заданный как входной параметр, преобразован в 'sym'. Подтвердите что взятие DWT noisdoppg с 'mode' установите на неподдерживаемый режим также значения по умолчанию к sym дополнительный режим.

[cA,cD] = dwt(noisdoppg,'db2','mode','spd');
[max(abs(cA-cAsym)) max(abs(cD-cDsym))]

ans =

     0     0

Измените текущий дополнительный режим в периодический. Получите одноуровневое дискретное преобразование вейвлета сигнала на графическом процессоре с помощью db2 вейвлет.

dwtmode('per','nodisp')
[cA,cD] = dwt(noisdoppg,'db2');

Подтвердите текущий дополнительный режим per поддерживается для gpuArray входной параметр.

[cAper,cDper] = dwt(noisdopp,'db2','mode','per');
[max(abs(cA-cAper)) max(abs(cD-cDper))]

ans =

     0     0

Восстановите дополнительный режим к исходной установке.

dwtmode(origMode,'nodisp')