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wnoise

ノイズを含んだウェーブレット テスト データ

説明

x = wnoise(fun,n) は、0 ~ 1 の線形に配置された 2n 個の点で評価されたテスト信号 fun の値 x を返します。

[x,xn] = wnoise(fun,n,sqrtsnr) は、x の標準偏差が sqrtsnr になるように再スケーリングされた x を返します。xn は、加法性ガウス ホワイト ノイズ N(0,1) によって破損された x であり、その S/N 比 (SNR) は sqrtsnr2 になります。

[x,xn] = wnoise(___,init) は、加法性ガウス ホワイト ノイズ N(0,1) を生成する前に、発生器のシードを init に設定します。

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6 つのテスト信号があります。3 番目のテスト信号 heavy sine210 個のサンプルを生成してプロットします。

loc = linspace(0,1,2^10);
x = wnoise(3,10);
plot(loc,x)
title('Heavy Sine')

Figure contains an axes object. The axes object with title Heavy Sine contains an object of type line.

doppler テスト信号の 210 個のサンプルと、S/N 比の平方根を 7 とする、ノイズを含むバージョンの doppler を生成してプロットします。

[x,noisyx] = wnoise('doppler',10,7);
subplot(2,1,1)
plot(loc,x)
title('Clean Doppler')
ylim([-15 15])
subplot(2,1,2)
plot(loc,noisyx)
title('Noisy Doppler')
ylim([-15 15])

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Clean Doppler contains an object of type line. Axes object 2 with title Noisy Doppler contains an object of type line.

すべてのテスト関数をプロットします。

testFunctions = {'Blocks','Bumps','Heavy Sine','Doppler','Quadchirp','Mishmash'};
for i=1:6
    x = wnoise(lower(testFunctions{i}),10);
    subplot(3,2,i)
    plot(loc,x)
    title(testFunctions{i})
end

Figure contains 6 axes objects. Axes object 1 with title Blocks contains an object of type line. Axes object 2 with title Bumps contains an object of type line. Axes object 3 with title Heavy Sine contains an object of type line. Axes object 4 with title Doppler contains an object of type line. Axes object 5 with title Quadchirp contains an object of type line. Axes object 6 with title Mishmash contains an object of type line.

入力引数

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ウェーブレット テスト関数。次に示す値のいずれかとして指定します。6 つのテスト関数は、Donoho と Johnstone の[1][2]によるものです。

  • 1 または 'blocks'

  • 2 または 'bumps'

  • 3 または 'heavy sine'

  • 4 または 'doppler'

  • 5 または 'quadchirp'

  • 6 または 'mishmash'

0 ~ 1 の線形に配置された点の数を決定してテスト関数を評価するために使用する指数。正の整数として指定します。線形に配置された点の数は 2n 個になります。

SNR の平方根。正の実数として指定します。テスト値 x は、x の標準偏差が sqrtsnr になるように再スケーリングされます。xn は、加法性ガウス ホワイト ノイズ N(0,1) によって破損された x と等しく、その SNR は sqrtsnr2 になります。

乱数発生器の初期化に使用するシード。非負の整数として指定します。init は、加法性ガウス ホワイト ノイズを生成するために使用します。

例: [a,b] = wnoise(4,10,7,2055415866); は、シード init = 2055415866 を使用して、ノイズを含むバージョンの 4 番目のテスト信号を返します。

出力引数

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テスト信号。長さ 2n の実数値ベクトルとして返されます。x は、fun によって指定され、0 ~ 1 の等間隔の 2n 個の点で評価されたテスト関数の値です。sqrtsnr が設定されている場合、x の標準偏差は sqrtsnr になります。

ノイズを含むテスト信号。長さ 2n の実数値ベクトルとして返されます。xn は、加法性ガウス ホワイト ノイズ N(0,1) によって破損された x であり、その SNR は sqrtsnr2 になります。

参照

[1] Donoho, David L, and Iain M Johnstone. “Ideal Spatial Adaptation by Wavelet Shrinkage.” Biometrika 81, no. 3 (September 1, 1994): 425–55. https://doi.org/10.1093/biomet/81.3.425.

[2] Donoho, David L., and Iain M. Johnstone. “Adapting to Unknown Smoothness via Wavelet Shrinkage.” Journal of the American Statistical Association 90, no. 432 (December 1995): 1200–1224. https://doi.org/10.1080/01621459.1995.10476626.

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

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