获得的MODWT ECG信号和展示完美的重建。

加载ECG信号数据和获取MODWT。

负载wecg;

获得MODWT和逆MODWT。

w = modwt (wecg);xrec = imodwt (w);

使用L-infinity规范表明原始信号和重建之间的差异非常小。最大的绝对区别原始信号和重建的顺序 $$10^{-\; -\; -\; -\; -\; -12}$$,这表明完美的重建。

规范(abs (xrec -wecg)、正)

ans = 2.3255 e-12

获得德意志Mark-U.S MODWT。美元汇率数据,展示完美的重建。

德意志Mark-U.S加载。美元汇率数据。

负载DM_USD;

获得MODWT和逆MODWT使用“db2”小波。

wdm = modwt (DM_USD,“db2”);xrec = imodwt(波分复用,“db2”);

使用L-infinity规范表明原始信号和重建之间的差异非常小。最大的绝对区别原始信号和重建的顺序 $$10^{-\; -\; -\; -\; -\; -13}$$,这表明完美的重建。

规范(abs (xrec -DM_USD)、正)

ans = 1.6370 e-13

获得一个心电图信号使用的MODWT Fejer-Korovkin过滤器。

加载心电图数据。

负载wecg;

创建8-coefficient Fejer-Korovkin过滤器。

(瞧,嗨)= wfilters (“fk8”);

获得MODWT和逆MODWT。

wtecg = modwt (wecg,嗨);xrec = imodwt (wtecg,嗨);

原始数据和重建的阴谋。

次要情节(2,1,1)情节(wecg)标题(心电信号的);次要情节(2,1,2)情节(xrec)标题(“重建”)

获得的MODWT ECG信号的最大级别,获得心电图信号在尺度空间的投影在3级。

加载心电图数据。

负载wecg;

获得MODWT。

wtecg = modwt (wecg);

获得心电图信号上的投影 $$V_3$$级时,扩展空间三通过imodwt函数。

v3proj = imodwt (wtecg 3);

原始信号和投影的阴谋。

次要情节(2,1,1)情节(wecg)标题(原始信号的次要情节(2,1,2)情节(v3proj)标题(“投影V3”)

注意,在心电图R波的峰值特征中失踪 $$V_3$$近似。你可以看到遗漏的细节通过检查三层的小波系数。

画出第三级小波系数。

图绘制(wtecg(3:))标题(“第三级小波系数”)

使用反射获取逆MODWT南方涛动指数数据的边界处理。采样周期是一天。imodwt与“反射”选择假定输入矩阵,即modwt输出,是原始信号长度的长度的两倍。imodwt反射边界处理减少了小波的数量和比例系数在每个规模减半。

负载soi;wsoi = modwt (soi 4“反射”);xrecsoi = imodwt (wsoi,“反射”);

使用L-infinity规范表明原始信号和重建之间的差异非常小。最大的绝对区别原始信号和重建的顺序 $$10^{-\; -\; -\; -\; -\; -11}$$,这表明完美的重建。

规范(abs (xrecsoi soi)、正)

ans = 1.6421 e-11

加载23通道脑电图数据Espiga3[2]。通道排列列。数据采样在200赫兹。

负载Espiga3

获得极大重叠离散小波变换的最大级别。

w = modwt (Espiga3);

重建的多通道信号。绘制原始数据和重建。

xrec = imodwt (w);次要情节(2,1,1)情节(Espiga3)标题(“原始数据”次要情节(2,1,2)情节(xrec)标题(“重建”)