웨이블릿, 웨이블릿 패킷 및 웨이블릿 필터 시각화하기

이 예제에서는 wfilters, wavefun, wpfun을 사용하여 특정 웨이블릿 패밀리에 해당하는 필터, 웨이블릿 또는 웨이블릿 패킷을 얻는 방법을 보여줍니다. wavefun2를 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

참고 항목

cwtfilterbank | dwtfilterbank | wavefun | wpfun