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bswfun

双直交スケーリング関数とウェーブレット関数

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    構文

    [phis,psis,phia,psia,xval] = bswfun(lod,hid,lor,hir)
    [___] = bswfun(___,iter)
    [___] = bswfun(___,"plot")

    説明

    [phis,psis,phia,psia,xval] = bswfun(lod,hid,lor,hir) は、2 組のフィルター (lod,hid) と (lor,hir) を使用して、(lod,hid) と (lor,hir) の双直交スケーリング関数とウェーブレット関数の 2 組のグリッド xval に対する近似を返します。

    [___] = bswfun(___,iter) は、反復回数を iter としてスケーリング関数とウェーブレット関数の 2 つのペアを計算します。

    例

    [___] = bswfun(___,"plot") も関数をプロットします。

    bswfun(lod,hid,lor,hir,"plot",iter) は、bswfun(lod,hid,lor,hir,iter,"plot") と等価です。

    例

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    ライブ スクリプトを開く

    この例では、リフティング スキームに対応する双直交スケーリング関数とウェーブレット関数を取得する方法を示します。CDF 3/1 ウェーブレットのリフティング スキームを取得します。

    lscdf = liftingScheme(Wavelet="cdf3.1");

    リフティング スキームを表示します。

    disp(lscdf)
     	 Wavelet               : 'cdf3.1' 
	 LiftingSteps          : [3 × 1] liftingStep 
	 NormalizationFactors  : [2.1213 0.4714] 
	 CustomLowpassFilter   : [  ] 


 Details of LiftingSteps :
            Type: 'update'
    Coefficients: -0.3333
        MaxOrder: -1

            Type: 'predict'
    Coefficients: [-0.3750 -1.1250]
        MaxOrder: 1

            Type: 'update'
    Coefficients: 0.4444
        MaxOrder: 0

    リフティング スキームから分解フィルターと再構成フィルターを取得します。

    [LoD,HiD,LoR,HiR] = ls2filt(lscdf);

    スケーリングとウェーブレット関数およびそれらの双対を可視化します。

    bswfun(LoD,HiD,LoR,HiR,"plot");

    入力引数

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    分解フィルター。ベクトルのペアとして指定します。lod はローパス分解フィルター、hid はハイパス分解フィルターです。

    データ型: double

    再構成フィルター。ベクトルのペアとして指定します。lor はローパス再構成フィルター、hir はハイパス再構成フィルターです。

    データ型: double

    ウェーブレット関数とスケーリング関数を生成するために使用される反復回数。正の整数として指定します。iter の値が大きいほど、近似の精度が向上します。

    出力引数

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    分解フィルター ペア (lod,hid) から構築された双直交スケーリング関数とウェーブレット関数。ベクトルとして返されます。phis はスケーリング関数の近似、psis はウェーブレット関数の近似です。

    再構成フィルター ペア (lor,hir) から構築された双直交スケーリング関数とウェーブレット関数。ベクトルとして返されます。phia はスケーリング関数の近似、psia はウェーブレット関数の近似です。

    近似が評価されるグリッド点。ベクトルとして返されます。

    アルゴリズム

    この関数はカスケード アルゴリズムを使用します。

    バージョン履歴

    R2006a より前に導入

    参考