主要内容

dwt

单级一维离散小波变换

描述

例子

[cA,光盘) = dwt (x,wname)返回向量的单级离散小波变换(DWT)x利用指定的小波wname.小波必须被识别波形发生器dwt返回近似系数向量cA细节系数向量光盘DWT。

如果应用程序需要多级小波分解,请考虑使用wavedec

例子

[cA,光盘) = dwt (x,LoD,)使用缩放(低通)过滤器返回单级DWTLoD小波(高通)滤波器.过滤器必须具有相同的长度和偶数个样本。

[cA,光盘) = dwt (___,“模式”,extmode)返回具有指定扩展模式的单层DWTextmode.有关更多信息,请参见dwtmode

对于gpuArray输入,支持的模式是万博1manbetx“symh”(“sym”),“per”全部的“模式”选择除了“per”转换为“symh”.参见示例基于GPU的单级离散小波变换

例子

全部崩溃

使用小波名称获取含噪多普勒信号的单级DWT。

负载noisdoppgydF4y2Ba;(cA、cD) = dwt (noisdopp,“sym4”);

使用近似系数重建信号的平滑版本。绘制并与原始信号进行比较。

xrec =得到(cA, 0(大小(cA)),“sym4”);情节(noisdopp)网格情节(xrec)传说(“原始”,“重建”)

使用小波(高通)和缩放(低通)滤波器获得噪声多普勒信号的单级DWT。

负载noisdoppgydF4y2Ba;(LoD、藏)= wfilters (“bior3.5”,' d ');[cA、cD] = dwt (noisdopp、LoD、藏);

创建一个小波滤波器组,可以应用于噪声多普勒信号使用相同的小波。从滤波器组中获得高通和低通滤波器。

len =长度(noisdopp);fb = dwtfilterbank (“SignalLength”,len,“小波”,“bior3.5”);(瞧,嗨)=过滤器(神奇动物);

生物3.5小波,你好12-by-2矩阵。是低通滤波器,和你好是高通滤波器。的第一列你好用于分析,第二列用于合成。比较你好具有LoD分别确认它们是相等的。

disp (“低通滤波器分析”)
低通滤波器分析过滤器
[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 (“高通分析滤波器”)
高通滤波分析过滤器
(嗨(:1)藏)
ans=12×20 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 ⋮

绘制单边幅度频率响应的第一级小波和尺度滤波器。

[psidft,f,phidft]=freqz(fb);级别=1;绘图(f(len/2+1:end),abs(phidft(level,len/2+1:end))保持情节(f (len / 2 + 1:结束),abs (psidft(水平,len / 2 + 1:结束)))网格传奇(“缩放过滤器”,“小波滤波器”)标题(“第一级单侧频率响应”)包含(“标准化频率(周期/样本)”) ylabel (“震级”)

GPU支万博1manbetx持情况(并行计算工具箱)查看支持哪些GPU。万博1manbetx

加载有噪声的多普勒信号。使用gpuArray.保存当前的扩展模式。

负载noisdoppgydF4y2Banoisdoppg=gpuArray(noisdopp);origMode=dwtmode(“状态”,“nodisp”);

使用dwtmode将扩展模式更改为零填充。使用db2小波。

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

当前扩展模式zpd不支持万博1manbetxgpuArray输入。因此,DWT是使用信谊扩展模式。通过获取的DWT来确认这一点noisdoppg将扩展模式设置为信谊并与前面的结果进行比较。

[cAsym, cDsym] = dwt (noisdoppg,“db2”,“模式”,“sym”);[max(abs(cA cAsym))max(abs(cD cDsym))]
ans=0

指定为输入万博1manbetx参数的不受支持的扩展模式被转换为“sym”.确认取的DWTnoisdoppg具有“模式”设置为不受支持的模式也默万博1manbetx认为信谊扩展模式。

[cA,cD]=dwt(noisedoppg,“db2”,“模式”,“社会民主党”);[max(abs(cA cAsym))max(abs(cD cDsym))]
ans=0

将当前扩展模式更改为周期模式。使用db2小波。

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

确认当前扩展模式支持万博1manbetxgpuArray输入。

[cAper,cDper]=载重吨(噪音),“db2”,“模式”,“per”);(max (abs (cA-cAper))马克斯(abs (cD-cDper)))
ans=0

将扩展模式恢复到原来的设置。

dwtmode(原始模式,“nodisp”)

输入参数

全部崩溃

输入数据,指定为数字向量。

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

分析小波用于计算单层DWT,指定为字符向量或字符串标量。小波必须被识别波形发生器.分析小波来自以下小波族之一:Daubechies, Coiflets, Symlets, Fejér-Korovkin, Discrete Meyer, bi正交,和Reverse bi正交。看到过滤器为每个家族中可用的小波。

例子:“db4”

缩放(低通)过滤器,指定为偶数长度实值向量。LoD长度必须和.看到过滤器详情请参阅。

数据类型:|

小波(高通)滤波器,指定为偶数长度实值向量。长度必须和LoD.看到过滤器详情请参阅。

数据类型:|

执行DWT时使用的扩展模式,指定为以下方式之一:

模式

DWT扩展模式

“zpd”

零扩展

“sp0”

0阶的平滑扩展

“社会民主党”(或“sp1”)

1阶的平滑扩展

“sym”“symh”

对称扩展(半点):边界值对称复制

“symw”

对称扩展(整点):边界值对称复制

“asym”“asymh”

反对称扩张(半点):边界值反对称复制

“asymw”

反对称扩张(整点):边界值反对称复制

“ppd”

周期性延长(1)

“per”

周期化扩展(2)

如果信号长度为奇数,韦克斯滕向右侧添加一个等于最后一个值的额外样本,并使用“ppd”模式。否则,“per”减少到“ppd”。此规则也适用于图像。

所管理的全局变量dwtmode指定默认扩展模式。请参阅dwtmode有关扩展模式的说明。

例子:[cA、cD] = dwt (x,‘db4’,‘模式’,‘symw’)返回的单级DWTx利用4阶Daubechies极值相位小波和全点对称扩展。

输出参数

全部崩溃

由小波分解得到的近似系数,以矢量形式返回。对输入信号进行卷积x使用缩放滤波器LoD,然后是二进抽取,得到近似系数。让sx大小(x) =如果=分解过滤器的长度。

  • 如果DWT扩展模式设置为周期化,cA向量的长度是多少装天花板(sx / 2)

  • 对于其他扩展模式,cA向量的长度是多少楼层((sx+lf-1)/2)

数据类型:|

从小波分解得到的细节系数,作为向量返回。卷积输入信号x用小波滤波器,然后进行二进抽取,得到细节系数sx大小(x) =如果=分解过滤器的长度。

  • 如果DWT扩展模式设置为周期化,光盘向量的长度是多少装天花板(sx / 2)

  • 对于其他扩展模式,光盘向量的长度是多少楼层((sx+lf-1)/2)

数据类型:|

算法

从信号开始s的长度N,计算两组系数:近似系数cA1.、细节系数光盘1..召集s使用缩放滤波器LoD,然后是二进抽取,得到近似系数。同样,卷积s用小波滤波器,然后进行二进抽取,得到细节系数。

在哪里

  • -卷积与过滤器X

  • 2. - Downsample(保持偶数索引的元素)

每个过滤器的长度等于2N.如果N=长度(s),信号FG的长度N+ 2N−1和系数cA1.光盘1.都在地板上 ( N 1. 2. ) + N

为了处理基于卷积的算法产生的信号端效应,由dwtmode定义使用的信号扩展模式的类型。可能的选项包括零填充和对称扩展,这是默认模式。

对于相同的输入dwt函数和DSP系统工具箱™中的DWT块不会产生相同的结果。DWT块是为实时实现而设计的,而小波工具箱™软件是为分析而设计的,因此产品处理边界条件和滤波器状态不同。s manbetx 845

为了使dwt函数输出匹配DWT块输出,通过输入将函数边界条件设置为零填充dwtmode('zpd')在MATLAB®命令提示符。为了匹配DWT块的延迟,它是用FIR滤波器实现的,在输入上加0dwt函数。你加的零的数目必须等于过滤器长度的一半。

参考文献

[1] Daubechies,我。小波十讲CBMS-NSF应用数学区域会议系列。宾夕法尼亚州费城:工业和应用数学学会,1992年。

[2] 多分辨率信号分解理论:小波表示关于模式分析和机器智能的IEEE交易.1989年7月第11卷第7期674-693页。

[3] Meyer Y。小波和运营商.d·h·塞林格(D. H. Salinger)翻译。英国剑桥:剑桥大学出版社,1995。

扩展功能

之前介绍过的R2006a