Шумоподавление или сжатие с помощью пакетов вейвлета
[
возвращает denoised или сжатую версию xd
,treed
,perf0
,perfl2
] = wpdencmp(x
,sorh
,n
,wname
,crit
,par
,keepapp
)xd
из входных данных x
полученный пакетной содействующей пороговой обработкой вейвлета. wpdencmp
также возвращает пакет вейвлета лучшее древовидное разложение treed
из xd
(см. besttree
для получения дополнительной информации), и L2 энергетическое восстановление и баллы сжатия в процентах как perfl2
и perf0
, соответственно.
[1] Antoniadis, A., и Г. Оппенхейм, вейвлеты редакторов и Статистика. Читайте лекции Примечаниям в Статистике. Нью-Йорк: Springer Verlag, 1995.
[2] Койфман, R. R. и М. Ф. Викераузер. “Основанные на энтропии Алгоритмы для Лучшего Базисного Выбора”. Транзакции IEEE на Теории информации. Издание 38, Номер 2, 1992, стр 713–718.
[3] DeVore, R. A. Б. Джейрт и Б. Дж. Лукир. “Сжатие изображения Посредством Кодирования Преобразования Вейвлета”. Транзакции IEEE на Теории информации. Издание 38, Номер 2, 1992, стр 719–746.
[4] Donoho, D. L. “Прогресс Анализа Вейвлета и WVD: Десятиминутный Тур”. Прогресс Анализа Вейвлета и Приложений (И. Мейер, и. Рок, редакторы). Джиф-сур-Иветт: Выпуски Frontières, 1993.
[5] Donoho, D. L. и я. М. Джонстон. “Идеальная Пространственная Адаптация Уменьшением Вейвлета”. Biometrika. Издание 81, 1994, стр 425–455.
[6] Donoho, D. L. i. М. Джонстон, Г. Керкьячариэн и Д. Пикар. “Уменьшение вейвлета: Asymptopia?” Журнал Королевского Статистического Общества, серий B. Издание 57, Номер 2, 1995, стр 301–369.
wdenoise
| besttree
| ddencmp
| wdencmp
| wenergy
| wpbmpen
| wpdec
| wpdec2
| wthresh
| wden
| wentropy