웨이블릿, 웨이블릿 패킷 및 웨이블릿 필터 시각화하기
이 예제에서는 wfilters
, wavefun
, wpfun
을 사용하여 특정 웨이블릿 패밀리에 해당하는 필터, 웨이블릿 또는 웨이블릿 패킷을 얻는 방법을 보여줍니다. wavefun2
를 사용하여 분리 가능한 2차원 웨이블릿을 시각화할 수 있습니다.
복원 필터에 3개의 소실 모멘트와 분해 필터에 5개의 소실 모멘트가 있는 쌍직교 스플라인 웨이블릿 필터의 분해(분석) 필터 및 복원(합성) 필터를 얻습니다.
[LoD,HiD,LoR,HiR] = wfilters('bior3.5'); subplot(2,2,1) stem(LoD,'markerfacecolor',[0 0 1]); title('Lowpass Decomposition Filter'); subplot(2,2,2) stem(LoR,'markerfacecolor',[0 0 1]); title('Lowpass Reconstruction Filter'); subplot(2,2,3) stem(HiD,'markerfacecolor',[0 0 1]); title('Highpass Decomposition Filter'); subplot(2,2,4) stem(HiR,'markerfacecolor',[0 0 1]); title('Highpass Reconstruction Filter');
실수 값 Morlet 웨이블릿을 시각화합니다. 연관된 스케일링 함수는 없습니다.
figure [psi,xval] = wavefun('morl'); plot(xval,psi,'linewidth',2) title('$\psi(x) = e^{-x^2/2} \cos{(5x)}$','Interpreter','latex',... 'fontsize',14);
4개의 소실 모멘트가 있는 Daubechies 최소 비대칭 웨이블릿(sym4
)의 처음 4개 웨이블릿 패킷을 얻습니다.
[wpws,x] = wpfun('sym4',4,10); for nn = 1:size(wpws,1) subplot(3,2,nn) plot(x,wpws(nn,:)) axis tight title(['W',num2str(nn-1)]); end