Main Content

waverec

멀티레벨 1차원 이산 웨이블릿 변환 복원

설명

x = waverec(c,l,wname)은 멀티레벨 웨이블릿 분해 구조 [c,l]과 wname으로 지정된 웨이블릿을 기반으로 1차원 신호 x를 복원합니다. 자세한 내용은 wavedec 항목을 참조하십시오.

참고: x = waverec(c,l,wname)x = appcoef(c,l,wname,0)과 동일합니다.

x = waverec(c,l,LoR,HiR)는 지정된 저역통과 및 고역통과 웨이블릿 복원 필터 LoRHiR을 각각 사용하여 신호를 복원합니다.

예제

x = waverec(___,Mode=extmode)는 지정된 DWT(이산 웨이블릿 변환) 확장 모드 extmode를 사용합니다. 이 구문은 위에 열거된 구문과 함께 사용할 수 있습니다.

예제

모두 축소

ECG 신호를 불러옵니다.

load wecg

db6 웨이블릿을 사용하여 신호의 레벨 3 웨이블릿 분해를 수행합니다. asym 확장 모드를 지정합니다.

[c,l] = wavedec(wecg,3,"db6",Mode="asym");

웨이블릿 분해 구조를 사용하여 신호를 복원합니다. 완전한 복원을 보장하려면 분해를 구하는 데 사용된 것과 동일한 확장 모드를 지정하십시오.

x = waverec(c,l,"db6",Mode="asym");

완전히 복원되었는지 확인합니다.

err = norm(wecg-x)
err = 2.5198e-11

입력 인수

모두 축소

웨이블릿 분해로, 벡터로 지정됩니다. 벡터는 웨이블릿 계수를 포함합니다. 자세한 내용은 wavedec 항목을 참조하십시오.

데이터형: single | double
복소수 지원 여부:

북키핑(bookkeeping) 벡터로, 양의 정수로 구성된 벡터로 지정됩니다. 북키핑 벡터는 웨이블릿 분해 c의 계수를 레벨별로 구문 분석하는 데 사용됩니다. wavedec 항목을 참조하십시오.

데이터형: single | double

웨이블릿으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. wname은 분해 [c,l]을 구하기 위해 wavedec에 사용된 것과 동일한 웨이블릿을 지정해야 합니다.

참고

waverec는 유형 1(직교) 또는 유형 2(쌍직교) 웨이블릿만 지원합니다. 직교 및 쌍직교 웨이블릿 목록을 보려면 wfilters 항목을 참조하십시오.

웨이블릿 복원 필터로, 짝수 길이 실수 값 벡터의 쌍으로 지정됩니다. LoR은 저역통과 복원 필터이고 HiR은 고역통과 복원 필터입니다. LoRHiR의 길이는 동일해야 합니다. 완벽한 복원을 수행하려면, LoRHiR은 웨이블릿 분해 cl을 구하는 데 사용된 것과 동일한 웨이블릿과 관련된 복원 필터여야 합니다. 자세한 내용은 wfilters 항목을 참조하십시오.

데이터형: single | double

R2023b 이후

이산 웨이블릿 역변환(inverse DWT)에 사용할 확장 모드로, 다음으로 지정됩니다.

mode

DWT 확장 모드

"zpd"

0 확장

"sp0"

차수 0 평활화 확장

"spd"(또는 "sp1")

차수 1 평활화 확장

"sym" 또는 "symh"

대칭 확장(반점): 경계값 대칭 복제

"symw"

대칭 확장(온점): 경계값 대칭 복제

"asym" 또는 "asymh"

반대칭 확장(반점): 경계값 반대칭 복제

"asymw"

반대칭 확장(온점): 경계값 반대칭 복제

"ppd", "per"

주기적 확장

신호 길이가 홀수이고 mode"per"인 경우 마지막 값과 같은 추가 샘플이 오른쪽에 추가되고 "ppd" 모드에서 확장이 수행됩니다. 신호 길이가 짝수인 경우 "per""ppd"와 동일합니다.

dwtmode에 의해 관리되는 전역 변수는 디폴트 확장 모드를 지정합니다. 완벽한 복원을 수행하려면, wavedec에서 cl을 구하는 데 사용된 것과 동일한 확장 모드를 사용하십시오.

출력 인수

모두 축소

복원 신호로, 벡터로 반환됩니다.

참고 문헌

[1] Daubechies, I. Ten Lectures on Wavelets, CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics. Philadelphia, PA: SIAM Ed, 1992.

[2] Mallat, S. G. “A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 11, Issue 7, July 1989, pp. 674–693.

[3] Meyer, Y. Wavelets and Operators. Translated by D. H. Salinger. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1995.

확장 기능

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

모두 확장

참고 항목

| |