liftingScheme

Создайте подъем схемы подъема вейвлета, преобразовывают

    Описание

    Используйте liftingScheme объект создать поднимающуюся схему, что можно эффективно обратиться к данным.

    Создание

    Описание

    lscheme = liftingScheme создает поднимающуюся схему 'lazy' вейвлет с набором нормализации к 1.

    пример

    lscheme = liftingScheme(Name,Value) создает поднимающуюся схему со свойствами, заданными парами "имя-значение". Заключите имя свойства в кавычки. Можно создать поднимающуюся схему с помощью одного из следующих синтаксисов:

    • lscheme = liftingScheme ('Wavelet', wname)

    • lscheme = liftingScheme ('CustomLowpassFilterфильтр

    • lscheme = liftingScheme ('LiftingSteps', liftingSteps, 'NormalizationFactors, normFactors)

    Свойства

    развернуть все

    Ортогональный или биоортогональный вейвлет сопоставлен с поднимающейся схемой в виде одного из них.

    Семейство вейвлетовWavelet
    Daubechies'lazy', 'haar', 'db1', 'db2', 'db3', 'db4', 'db5', 'db6', 'db7', и 'db8'
    Symlet'sym2', 'sym3', 'sym4', 'sym5', 'sym6', 'sym7', и 'sym8'
    Коэн-Добечис-Феово'cdf1.1', 'cdf1.3', 'cdf1.5', 'cdf2.2', 'cdf2.4', 'cdf2.6', 'cdf3.1', 'cdf3.3', 'cdf3.5', 'cdf4.2', 'cdf4.4', 'cdf4.6', 'cdf5.1', 'cdf5.3', 'cdf5.5', 'cdf6.2', 'cdf6.4', и 'cdf6.6'
    Coiflet'coif1', и 'coif2'
    Биоортогональный'bior1.1', 'bior1.3', 'bior1.5', 'bior2.2', 'bior2.4', 'bior2.6', 'bior2.8', 'bior3.1', 'bior3.3', 'bior3.5', 'bior3.7', 'bior3.9', 'bior4.4', 'bior5.5', 'bior6.8', 'bs3', и '9.7'
    Биоортогональный реверс'rbs3', 'r9.7', 'rbio1.1', 'rbio1.3', 'rbio1.5', 'rbio2.2', 'rbio2.4', 'rbio2.6', 'rbio2.8', 'rbio3.1', 'rbio3.3', 'rbio3.5', 'rbio3.7', 'rbio3.9', 'rbio4.4', 'rbio5.5', и 'rbio6.8'

    Пример: lscheme = liftingScheme('Wavelet','bior3.7') создает поднимающуюся схему, сопоставленную с 'bior3.7' биоортогональный вейвлет.

    Фильтры lowpass сопоставлены с поднимающейся схемой в виде массива ячеек.

    • Чтобы создать поднимающуюся схему, сопоставленную с ортогональным вейвлетом, установите CustomLowpassFilter к {LoD}, где LoD фильтр lowpass, сопоставленный с вейвлетом.

    • Чтобы создать поднимающуюся схему, сопоставленную с биоортогональным вейвлетом, установите CustomLowpassFilter к {LoPrimal,LoDual}, где LoPrimal и LoDual фильтры lowpass, сопоставленные с биоортогональным вейвлетом.

    Когда вы задаете коэффициенты фильтра, Wavelet свойство автоматически установлено в 'custom'.

    Пример: lscheme = liftingScheme('CustomLowpassFilter',{[sqrt(2)/2 sqrt(2)/2]}) создает поднимающуюся схему, сопоставленную с вейвлетом Хаара.

    Типы данных: single | double

    Подъем шагов, сопоставленных с поднимающейся схемой в виде массива структур, получен из liftingStep. Создать поднимающуюся схему с помощью LiftingSteps, необходимо также установить NormalizationFactors свойство. Когда вы устанавливаете эти два свойства, Wavelet свойство автоматически установлено в 'custom'.

    Пример: lscheme = liftingScheme('LiftingSteps',ELS,'NormalizationFactors',NF) создает поднимающуюся схему с помощью liftingStep структуры заданы в ELS и факторы заданы в NF.

    Коэффициенты нормализации, сопоставленные с поднимающейся схемой в виде K или [K 1/K], где K является ненулевым скаляром. Факторный K указывает диагональные элементы матрицы нормализации 2 на 2. Если задано как вектор, продукт векторных элементов должен равняться 1 в точности.

    Создать поднимающуюся схему с помощью NormalizationFactors, необходимо также установить LiftingSteps свойство. Когда вы устанавливаете эти два свойства, Wavelet свойство автоматически установлено в 'custom'.

    Типы данных: double

    Функции объекта

    addliftДобавьте элементарные поднимающиеся шаги
    deleteliftУдалите элементарные поднимающиеся шаги
    ls2filtИзвлеките фильтры вейвлета из подъема схемы
    dispОтобразите подъем схемы

    Примеры

    свернуть все

    Создайте поднимающуюся схему, сопоставленную с вейвлетом Хаара.

    lscheme = liftingScheme('Wavelet','haar')
    lscheme = 
     	 Wavelet               : 'haar' 
    	 LiftingSteps          : [2 × 1] liftingStep 
    	 NormalizationFactors  : [1.4142 0.7071] 
    	 CustomLowpassFilter   : [  ] 
    
    
     Details of LiftingSteps :
                Type: 'predict'
        Coefficients: -1
            MaxOrder: 0
    
                Type: 'update'
        Coefficients: 0.5000
            MaxOrder: 0
    
    

    Получите разложение вейвлета уровня 2 сигнала с помощью поднимающейся схемы. Смотрите приближение и детализируйте коэффициенты.

    sig = 0:7;
    [appC,detC]=lwt(sig,'LiftingScheme',lscheme,'Level',2);
    appC
    appC = 2×1
    
        3.0000
       11.0000
    
    
    detC{1}
    ans = 4×1
    
        0.7071
        0.7071
        0.7071
        0.7071
    
    
    detC{2}
    ans = 2×1
    
        2.0000
        2.0000
    
    

    Получите обратное преобразование и продемонстрируйте совершенную реконструкцию.

    xrec = ilwt(appC,detC,'LiftingScheme',lscheme);
    max(abs(xrec(:)-sig(:)))
    ans = 2.6645e-15
    

    Создайте поднимающуюся схему с помощью фильтров lowpass, сопоставленных с db4 вейвлет.

    wv = 'db4';
    [~,~,LoR,~] = wfilters(wv);
    LS = liftingScheme('CustomLowpassFilter',{LoR});

    Создайте поднимающуюся схему, сопоставленную с биоортогональным bior2.2 вейвлет.

    lscheme = liftingScheme('Wavelet','bior2.2');

    Вейвлет с N исчезающие моменты являются ортогональными до степени N-1 многочлены. bior2.2 вейвлет имеет два исчезающих момента. Создайте сигнал путем выборки полинома степени 1.

    sig = 1:16;

    Примените поднимающуюся схему к сигналу. Смотрите коэффициенты детали в самой прекрасной шкале. bior2.2 вейвлет является ортогональным до степени 1 полином. Подтвердите, что за исключением ненулевого коэффициента за пределами, коэффициенты детали являются нулем.

    [A,D] = lwt(sig,'LiftingScheme',lscheme);
    D{1}
    ans = 8×1
    
             0
             0
             0
             0
             0
             0
             0
        5.6569
    
    

    Теперь создайте поднимающуюся схему, сопоставленную с вейвлетом Хаара.

    lschemeH = liftingScheme('Wavelet','haar');

    Примените поднимающуюся схему к сигналу. Подтвердите, что коэффициенты детали являются все ненулевыми. Поскольку вейвлет Хаара имеет только один исчезающий момент, вейвлет не является ортогональным до степени 1 полином.

    [AH,DH] = lwt(sig,'LiftingScheme',lschemeH);
    DH{1}
    ans = 8×1
    
        0.7071
        0.7071
        0.7071
        0.7071
        0.7071
        0.7071
        0.7071
        0.7071
    
    

    Вопросы совместимости

    развернуть все

    Поведение изменяется в R2021b

    Расширенные возможности

    Смотрите также

    | | | |

    Введенный в R2021a