StationaryWaveletPacketTransform

StationaryWaveletPacketTransform[data]
data 配列の定常ウェーブレットパケット変換(SWPT)を与える.

StationaryWaveletPacketTransform[data,wave]
ウェーブレット wave を使った定常ウェーブレットパケット変換を与える.

StationaryWaveletPacketTransform[data,wave,r]
r 個の細分化レベルを使う定常ウェーブレットパケット変換を与える.

StationaryWaveletPacketTransform[image,]
画像の定常ウェーブレットパケット変換を与える.

StationaryWaveletPacketTransform[sound,]
サンプルサウンドの定常ウェーブレットパケット変換を与える.

詳細とオプション詳細とオプション

  • StationaryWaveletPacketTransformDiscreteWaveletDataオブジェクトを与える.
  • DiscreteWaveletData dwd の特性は dwd["prop"]で得られる.使用可能な特性のリストは dwd["Properties"]で得られる.
  • StationaryWaveletPacketTransformはウェーブレット係数の完全木が計算されるStationaryWaveletTransformの一般化である.
  • data は任意の深さの矩形配列でよい.
  • デフォルトで,入力 image はタイプの画像に変換される.
  • 結果のウェーブレット係数は入力 data と同じ深さ,同じ次元の配列である.
  • 使用可能なウェーブレット wave
  • BattleLemarieWavelet[]Bスプラインに基づいたBattleLemariéウェーブレット
    BiorthogonalSplineWavelet[]Bスプラインに基づいたウェーブレット
    CoifletWavelet[]Daubechiesウェーブレットの対称性変種
    DaubechiesWavelet[]Daubechiesウェーブレット
    HaarWavelet[]古典的なHaarウェーブレット
    MeyerWavelet[]周波数領域で定義されるウェーブレット
    ReverseBiorthogonalSplineWavelet[]Bスプラインに基づいたウェーブレット(逆双対ウェーブレットと主ウェーブレット)
    ShannonWavelet[]シンク関数に基づいたウェーブレット
    SymletWavelet[]最小非対称直交ウェーブレット
  • デフォルト waveHaarWavelet[]である.
  • 細分化レベル r の設定値を高くすると,スケールの大きな特徴が解決される.
  • デフォルトの細分化レベル rmin(TemplateBox[{{{InterpretationBox[{log, _, DocumentationBuild`Utils`Private`Parenth[2]}, Log2, AutoDelete -> True], (, n, )}, +, {1, /, 2}}}, Floor],4)で与えられる.ただし,data の最小次元である.
  • 細分化レベルがFullのとき,rTemplateBox[{{{InterpretationBox[{log, _, DocumentationBuild`Utils`Private`Parenth[2]}, Log2, AutoDelete -> True], (, n, )}, +, {1, /, 2}}}, Floor]で与えられる.
  • レベル のウェーブレット係数の木は,粗い係数 と詳細化係数 からなる. は入力 data を表す.
  • 前進変換は で与えられる.ただし, は対応する wspec のフィルタ長であり, は入力 data の長さである.
  • 逆変換は で与えられる.
  • はローパスフィルタ係数で, はハイパスフィルタ係数である.どちらもそれぞれのウェーブレット族で定義される.
  • 使用可能なオプション
  • MethodAutomatic使用するメソッド
    WorkingPrecisionMachinePrecision内部計算で使用する精度
  • StationaryWaveletPacketTransformはデータに対して周期的充填を行う.
  • InverseWaveletTransformは逆変換を与える.
  • デフォルトで,InverseWaveletTransformは再構成の際に dwd["BasisIndex"]で表される係数を使う.また,WaveletBestBasisを使って計算や最適な底の設定を行う.

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定常ウェーブレットパケット変換を計算する:

In[1]:=
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Out[1]=

結果のDiscreteWaveletDataはウェーブレット係数の完全木を表す:

In[2]:=
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Out[2]=

逆変換で入力が再構築される:

In[3]:=
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Out[3]=

Imageオブジェクトを変換する:

In[1]:=
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Out[1]=

を使って係数画像を抽出する:

In[2]:=
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Out[2]=

逆変換を計算する:

In[3]:=
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Out[3]=

サンプルのSoundオブジェクトを変換する:

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Out[1]=
In[2]:=
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Out[2]=
In[3]:=
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Out[3]=
2010年に導入
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