Пороги для вейвлета 1D использование стратегия Birgé-Massart
[THR,NKEEP] = wdcbm(C,L,ALPHA,M)
wdcbm(C,L,ALPHA)
wdcbm(C,L,ALPHA,L(1))
[THR,NKEEP] = wdcbm(C,L,ALPHA,M)
возвращает зависимые уровнем пороги THR
и количества коэффициентов, которые будут сохранены NKEEP
, для шумоподавления или сжатия. THR
получен, использовав содействующее правило выбора вейвлета на основе стратегии Birgé-Massart.
[C,L]
структура разложения вейвлета сигнала быть denoised или сжатый, на уровне j = length(L)-2
\alpha
и M
должны быть вещественные числа, больше, чем 1.
THR
вектор из длины j
; THR(i)
содержит порог для уровня i.
NKEEP
вектор из длины j
; NKEEP(i)
содержит количество коэффициентов, которые будут сохранены на уровне i.
j, M
и ALPHA
задайте стратегию:
На уровне j+1 (и более грубых уровнях), все сохранено.
Для уровня i от 1 до j, ni самые большие коэффициенты сохранены с ni = M
/ (j+2-i)ALPHA.
Обычно ALPHA
= 1.5 для сжатия и ALPHA
= 3 для шумоподавления.
Значение по умолчанию для M
M
= L
(1), количество самых грубых коэффициентов приближения, поскольку предыдущая формула ведет поскольку i = j+1 к nj+1 = M
= L
(1). Рекомендуемые значения для M
от L
(1) к 2*L
(1).
wdcbm(C,L,ALPHA)
эквивалентно wdcbm(C,L,ALPHA,L(1))
.
% Load electrical signal and select a part of it. load leleccum; indx = 2600:3100; x = leleccum(indx); % Perform a wavelet decomposition of the signal % at level 5 using db3. wname = 'db3'; lev = 5; [c,l] = wavedec(x,lev,wname); % Use wdcbm for selecting level dependent thresholds % for signal compression using the adviced parameters. alpha = 1.5; m = l(1); [thr,nkeep] = wdcbm(c,l,alpha,m) thr = 19.5569 17.1415 20.2599 42.8959 15.0049 nkeep = 1 2 3 4 7 % Use wdencmp for compressing the signal using the above % thresholds with hard thresholding. [xd,cxd,lxd,perf0,perfl2] = ... wdencmp('lvd',c,l,wname,lev,thr,'h'); % Plot original and compressed signals. subplot(211), plot(indx,x), title('Original signal'); subplot(212), plot(indx,xd), title('Compressed signal'); xlab1 = ['2-norm rec.: ',num2str(perfl2)]; xlab2 = [' % -- zero cfs: ',num2str(perf0), ' %']; xlabel([xlab1 xlab2]);
Birgé, Л.; П. Мэссарт (1997), “От выбора модели до адаптивной оценки”, в Д. Полларде (редактор), Festchrift для Ль. Ле Кама, Спрингера, стр 55–88.