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wpdec

1 次元ウェーブレット パケット分解

    説明

    tobj = wpdec(x,n,wname) は、Shannon エントロピーと wname で指定されたウェーブレットを使用して、レベル n でのベクトル x のウェーブレット パケット分解に対応するウェーブレット パケット ツリー オブジェクト tobj を返します (詳細については、wfilters を参照)。

    tobj = wpdec(x,n,wname,etype,p) は、etype で指定されたエントロピー タイプを使用します。p は、etype の値に依存するオプションのパラメーターです。

    メモ

    tobj = wpdec(x,n,wname)tobj = wpdec(x,n,wname,"shannon") と等価です。

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    信号を読み込みます。

    load noisdopp

    Shannon エントロピーを使用し、db1 ウェーブレット パケットによって信号をレベル 3 で分解します。

    wpt = wpdec(noisdopp,3,"db1","shannon");

    ウェーブレット パケット ツリーをプロットします。

    plot(wpt)

    Figure contains 2 axes objects and other objects of type uimenu. Axes object 1 with title Tree Decomposition contains 29 objects of type line, text. Axes object 2 with title data for node: 0 or (0,0). contains an object of type line.

    入力引数

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    入力データ。実数値の数値ベクトルとして指定します。

    データ型: double

    分解レベル。正の整数として指定します。

    データ型: double

    ウェーブレット パケット分解で使用するウェーブレット。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。ウェーブレットは、次のいずれかのウェーブレット ファミリから指定します。最適局在化 Daubechies、Beylkin、Coiflet、Daubechies、Fejér-Korovkin、Haar、Han 線形位相モーメント、Morris 最小帯域幅、Symlet、Vaidyanathan、Discrete Meyer、双直交、および逆双直交。各ファミリの利用可能なウェーブレットについては、wfilters を参照してください。

    エントロピー タイプ。次のいずれかとして指定します。

    エントロピー タイプ (T)

    しきい値パラメーター (p)

    コメント

    "shannon" 

    p は使用されません。

    "log energy" 

    p は使用されません。

    "threshold"0 ≤ p

    p はしきい値です。

    "sure"0 ≤ p

    p はしきい値です。

    "norm"1 ≤ p

    p はべき乗です。

    "user"string

    p には、単一の入力 x をもつ独自のエントロピー関数のファイル名が格納されます。

    "FunName"p の制約なし

    FunName は、リストされている前述のエントロピー タイプ以外の任意の string です。

    FunName には独自のエントロピー関数のファイル名が格納され、x が入力、p がエントロピー関数の追加パラメーターとして使用されます。

    etype としきい値パラメーター p の双方によって、エントロピー基準が定義されます。詳細については、エントロピーを参照してください。

    メモ

    "user" は過去のオプションです。互換性のために保持されていますが、上記の表で説明されている最後のオプションによって旧式となっています。FunName オプションは、"user" オプションと同様に機能することに加え、独自のエントロピー関数にパラメーターを渡すことができるようになっています。

    しきい値パラメーター。実数または string で指定します。p とエントロピー タイプ etype の双方により、エントロピー基準が定義されます。

    詳細

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    ヒント

    • 1 次元多重信号のウェーブレット パケット変換を取得するには、dwpt を使用します。

    アルゴリズム

    ウェーブレット パケット分解に使用されるアルゴリズムは、ウェーブレット分解プロセスとほぼ同じです (詳細については、dwt および wavedec を参照)。

    参照

    [1] Coifman, R.R., and M.V. Wickerhauser. “Entropy-Based Algorithms for Best Basis Selection.” IEEE Transactions on Information Theory 38, no. 2 (March 1992): 713–18. https://doi.org/10.1109/18.119732.

    [2] Meyer, Yves. Les ondelettes. Algorithmes et applications, Colin Ed., Paris, 2nd edition, 1994. (English translation: Wavelets: Algorithms and Applications, SIAM).

    [3] Wickerhauser, M.V. "INRIA lectures on wavelet packet algorithms." Proceedings ondelettes et paquets d'ondes, 17–21 June 1991, Rocquencourt, France, pp. 31–99.

    [4] Wickerhauser, Mladen Victor. Adapted Wavelet Analysis from Theory to Software. Wellesley, MA: A.K. Peters, 1994.

    バージョン履歴

    R2006a より前に導入