ень коефіцієнтів
За замовчуванням прийнятий варіант забарвлення absglb, тобто
COEFS=cwt (..., plot) еквівалентно COEFS=cwt (..., absglb).
Функція COEFS=cwt (s, SCALES, wname, PLOTMODE, XLIM) обчислює і створює вейвлет-спектрограму сигналу із зазначенням меж зображення XLIM=[x1 x2] по горизонталі,.
Приклад 3. Варіанти написання команди.
=linspace (- 1,1,512); s=1-abs (t);
c=cwt (s, 1:32, «cgau4»);=cwt (s, [64 32 16: - 2:2 1.5], «morl»);=cwt (s, 1:64 , «sym4», «abslvl», [100 400]);
Результати показані на рис. 3.6.
Рис. 3.6 Вейвлет коефіцієнти одновимірного сигналу
Функції в MATLAB для видалення шуму.
Функція wden автоматичне видалення шуму (1-D).
Функція wden автоматично видаляє шум одновимірного сигналу, використовуючи вейвлети. Застосовуються у вигляді:
[XD, CXD, LXD]=wden (X, TPTR, SOHR, SCAL, N, wname),
[XD, CXD, LXD]=wden (C, TPTR, SOHR, SCAL, N, wname).
Перша версія функції обчислює очищену від шуму версію XD вихідного сигналу, використовуючи порогову обробку вейвлет-коефіцієнтів. Додатково знаходить вейвлет-коеффіцінети [CXD, LXD] розкладання очищеного сигналу XD.
Вихідні параметри:
· - сигнал;
· TPTR - рядок, що визначає вибір порога:
- rigrsure - адаптивний вибір порога, використовуючи принцип Штейна і незміщеної оцінки ризику (SURE);
? heursure - евристичний варіант першого вибору;
? qtwolog - універсальний поріг sqrt (2 * log (length (X)));
? minimaxi - міні-максний поріг;
SOHR=s або h - вибір м'якого або жорсткого;
SCAL - рядок, яка визначає мультиплікативне порогове перемасштабування. Якщо шум поза межами або не білий, то поріг повинен бути перемасштабірован з використанням оцінки рівня шуму. Можливі такі варіанти:
one - без перемасштабування, коли використовується базовий метод;
sln - для перемасштабування порогу з використанням оцінки рівня шуму на базі коефіцієнтів першого рівня;
mln - для перемасштабування порогу з використанням оцінки рівня шуму, що залежить від рівня розкладання;
N - рівень вейвлет-розкладання і wname - ім'я ортогонального вейвлета.
У другому випадку функція wden виробляє теж саме, але використовує вже отримане вейвлет-розкладання [C, L] вихідного сигналу до рівня N і ортогональний вейвлет wname.
Приклад 4. Створюємо зашумлений сигнал функцією wnoise. Для видалення шуму використовуємо м'який евристичний метод SURE. Розкладання беремо до рівня 5 по ВЕЙВЛЕТ sym8.
=3; init=2055615866;
[xref, x]=wnoise (3,11, snr, init);
xd=wden(x,«heursure»,«s»,«one»,5,«sym8»);(311),plot(xref),axis([1 2048 - 10 10]); title («original signal»); (312), plot (x), axis ([січень 2048 - 10 10]); title («Noisy signal»); (313), plot (xd), axis ([січень 2048 - 10 10]); title («De-noised signal - heuristic SURE»)
Результат показаний на рис. 3.7.
Рис. 3.7. Графік даного сигналу, зашумленного і обесшумленного відповідно.
Функція wdencmp - видалення шуму і стиснення за допомогою вейвлетів (1-D ,2-D).
[XC,...
