主要内容

波东

1-D小波分解

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句法

[c，l] = wavedec（x，n，wname）
[c，l] = wavedec（x，n，lod，hid）

描述

例子

[C那L.] = wavedec（X那N那Wname.）返回1-D信号的小波分解X在水平N使用小波Wname.。输出分解结构由小波分解载体组成C和簿记矢量L.，其中包含级别的系数数。

笔记

为了GPUArray.输入，支持的模式是万博1manbetx'ysh'（'ysm'） 和'每'。如果输入是一个GPUArray.，离散小波变换扩展模式使用波东默认为'ysh'除非当前的扩展模式是'每'。看到这个例子在GPU上的多级离散小波变换。

[C那L.] = wavedec（X那N那LOD，HID）使用指定的低通和高通小波分解过滤器返回小波分解l和隐藏， 分别。

例子

全部收缩

打开直播脚本

加载并绘制一维信号。

加载Sumsin.情节（SUMSIN）标题（'信号'）

图包含轴。具有标题信号的轴包含类型线的对象。

使用订单2 Daubechies小波执行信号的3级小波分解。从分解中提取粗略尺度近似系数和细节系数。

[c，l] = wavedec（sumsin，3，'db2'）;大约= appcoef（c，l，'db2'）;[CD1，CD2，CD3] =替代物（C，L，[1 2 3]）;

绘制系数。

子图（4,1,1）绘制（约）标题（'近似系数'）子图（4,1,2）绘图（CD3）标题（'3级细节系数'）子图（4,1,3）绘图（CD2）标题（'2级细节系数'）子图（4,1,4）绘图（CD1）标题（'级别1细节系数'）

图包含4个轴。具有标题近似系数的轴1包含类型线的对象。具有标题级别3细节系数的轴2包含类型线的对象。具有标题等级2细节系数的轴3包含类型线的对象。具有标题级别1细节系数的轴4包含类型线的对象。

此示例使用：

打开直播脚本

参考GPU通万博1manbetx过发布支持（并行计算工具箱）看看支持的GPU。万博1manbetx

加载嘈杂的多普勒信号。使用GPU的信号使用GPUArray.。保存当前的扩展模式。

加载noisdoppg.ydF4y2Banoisdoppg = gpuarray（noisdopp）;ORIGMODE = DWTMODE（'地位'那'nodisp'）;

用DWTMode.将扩展模式更改为零填充。使用使用的GPU上的信号的三级DWTDB4.小波。

dwtmode（'ZPD'那'nodisp'）[c，l] = wavedec（noisdoppg，3，'db4'）;

当前的扩展模式ZPD.不受支持万博1manbetxGPUArray.输入。因此，替代地执行DWT轶事扩展模式。要确认这一点，请将扩展模式设置为轶事并拿下DWTnoisdoppg.，然后与上一个结果进行比较。

dwtmode（'ysm'那'nodisp'）[csym，lsym] = wavedec（noisdoppg，3，'db4'）;[MAX（ABS（C-CSYM））MAX（ABS（LSYM））]]
ans = 0 0

将当前的扩展模式设置为每并获得三级DWTnoisdoppg.ydF4y2Ba。扩展模式每支持万博1manbetxGPUArray.输入。确认结果不同于轶事结果。

dwtmode（'每'那'nodisp'）[cper，lper] = wavedec（noisdoppg，3，'db4'）;[长度（csym）;长度（cper）]
ans =.2×11044 1024.
[Lsym;l
ans =.2×5134 134 261 515 1024 128 128 256 512 1024

将扩展模式恢复为原始设置。

dwtmode（origmode，'nodisp'）

输入参数

全部收缩

输入信号，指定为向量。

数据类型：单身的|双倍的
复数支持：万博1manbetx是的

分解级别，指定为正整数。波东不强制执行最大级别限制。用WMAXLEV.确保小波系数免于边界效应。如果边界效应不是您的应用中的关注，则设置一个好的规则N小于或等于修复（log2（长度（x））））。

数据类型：单身的|双倍的

分析小波，指定为字符向量或字符串标量。

笔记

波东万博1manbetx仅支持类型1（正交）或类型2（双正交）小波。看Wfilters.用于正交和双正交小波列表。

小波分解过滤器，指定为一对偶数的实值矢量。l是低通分解过滤器，还有隐藏是高通分解滤波器。长度的l和隐藏必须是平等的。看Wfilters.有关其他信息。

数据类型：单身的|双倍的

输出参数

全部收缩

小波分解载体，作为向量返回。簿记载体L.包含按级别的系数数。分解矢量和簿记向量被组织，如在该级别-3分解图中。

数据类型：单身的|双倍的

簿记向量，作为正整数的向量返回。簿记载体用于解析小波分解向量中的系数C按水平。

数据类型：单身的|双倍的

算法

给出信号S.长度N，DWT在大多数日志中组成2N脚步。从...开始S.，第一步产生两组系数：近似系数加利福尼亚州1和细节系数光盘1。旋转S.使用低通滤波器l和高通滤波器隐藏，随后是Dyadic Decimation（下采样），分别导致近似和细节系数。

在哪里

  • - 使用过滤器卷积X

  • ↓ 2 - DownSample（保留均匀索引的元素）

每个过滤器的长度等于2N。如果N=长度（S.），信号F和G是长度N+ 2N-1和系数加利福尼亚州1和光盘1是长度

地面 （ N - 1 2 ） + N 。

下一步分割近似系数加利福尼亚州1在两个零件中使用相同的方案，更换S.经过加利福尼亚州1和生产加利福尼亚州2和光盘2， 等等。

信号的小波分解S.在水平分析j有以下结构：[加利福尼亚州j那光盘j，......，光盘1]。

此结构包含j= 3，以下树的终端节点：

参考

[1] Daubechies，I.在小波上的十次讲座，CBMS-NSF区域会议系列在应用数学中。费城，帕：暹罗，1992年。

[2] Mallat，S. G。“一个多分辨率信号分解理论：小波表示，”图案分析和机器智能的IEEE交易。卷。11，第7款，1989年7月，第674-693号。

[3] Meyer，Y.小波和运营商。由D. H. Salinger翻译。剑桥，英国：剑桥大学出版社，1995年。

扩展能力

也可以看看

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