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DiscreteWaveletData

DiscreteWaveletData
ウェーブレット指標 ,ウェーブレット wave,ウェーブレット変換 wtrans に対応するウェーブレット係数 を持つ離散ウェーブレットデータオブジェクトを与える.
DiscreteWaveletData
データ次元を仮定した離散ウェーブレットデータオブジェクトを与える.
  • 係数 は任意の深さの配列,Image[...] Sound[...]SampledSoundList[...]オブジェクトのいずれでもでよい.
  • ウェーブレット変換 wtrans で使われるオプションはDiscreteWaveletDataのオプションとしても使うことができる.
  • 標準出力形式では,省略された wtrans,細分化の数,もとデータの次元のみが出力される.
  • Normalは,ウェーブレット指標 と対応する係数配列 の対応関係を示す規則のリストを与える.
  • DiscreteWaveletDataはウェーブレット分解木を表す.各ノードはウェーブレット係数を持つ.木の各ノードにはウェーブレット係数へのアクセスに使える一意的なウェーブレット指標ベクトルがある.
  • ウェーブレット指標 wind は整数のベクトルである.ベクトルの長さはウェーブレット分解木における細分化のレベルを表す.長さ の指標ベクトルで,最初の 個の整数は親ノードを最後の整数は現行ノードと親ノードとの関係を示す.
  • 一次元データでは,指標 wind は0と1からなる.0はローパスフィルタリングを表し,1はハイパスフィルタリングを表す.
  • 次元データの指標 windからまでの整数からなる.各整数はデータの各次元に沿って実行された操作のベクトルを表す.厳密な対応関係はMapThread[Rule, {Range[0, 2^n-1], Tuples[{lowpass, highpass}, n]}]で与えられる.
  • ウェーブレット指標 wind を使ってDiscreteWaveletDataオブジェクト dwd からウェーブレット係数を抽出することができる.使用可能な指定値:
dwd[wind]wind に対応する係数を抽出する
dwd[{wind1,wind2,...}]いくつかのウェーブレット係数配列を抽出する
dwd[wpatt]wind がパターン wpatt にマッチする係数すべてを抽出する
dwd[All]すべての係数を抽出する
dwd[Automatic]逆変換で使用される係数を抽出する
  • デフォルトで,係数は規則のリストとして返される.
  • を使って出力形が制御できる.使用可能な
"Rules"規則
"Values"係数のみ
"Inverse"個々の係数の逆変換
"ListPlot"1D係数の単純なリストプロット
"MatrixPlot"2D係数の単純な行列プロット
"Image"画像係数のための画像
"Sound"サウンド係数のためのサウンドオブジェクト
"SampledSoundList"サウンド係数のためのサンプルサウンドオブジェクト
  • 変換係数の関連特性:
"BasisIndex"逆変換に使用するウェーブレット指標
"Dimensions"ウェーブレット係数群の次元を与える
"EnergyFraction"係数群におけるエネルギーの割合
"Padding"データ変換に使用する充填
"Refinement"実行する細分化レベルの数
"Transform"ウェーブレット変換のタイプ
{"TreeView",pos}TreePlotにおけるのと同じように pos を使った分解の木のビュー
"Wavelet"使用するウェーブレット族
"WaveletIndex"すべてのウェーブレット指標 のリスト
  • 入力データ関連特性:
"DataDimensions"もとデータの次元
"DataChannels"データのチャンネル数
"DataWrapper"再構築の後でデータに適用されるラッパー関数
  • パケット変換に特有な特性:
"BestBasisBlockView"最良基底のブロック格子ビュー
"BestBasisCostValues"各ウェーブレット係数の費用値
"BestBasisCostTable"フォーマットされた費用値表
"ThresholdValues"各ウェーブレット係数の閾値
"ThresholdTable"フォーマットされた閾値
  • 使用可能なオプション:
MethodAutomatic使用するメソッド
Padding"Periodic"データを境界を越えてどのように延長するか
SampleRateAutomaticサウンドデータに使用するサンプルレート
WorkingPrecisionMachinePrecision内部計算で使用する精度
ウェーブレット変換からDiscreteWaveletDataを得る:
DiscreteWaveletDataは変換係数の木を表す:
各係数の全エネルギーに占める割合を含む特性を抽出する:
DiscreteWaveletDataオブジェクトを他のウェーブレット関数で使う:
WaveletMatrixPlot[dwd]を使い,階層的な格子レイアウトウェーブレット係数の行列をプロットする:
静的ウェーブレット変換係数の逆ウェーブレット変換を計算する:
ウェーブレット変換からDiscreteWaveletDataを得る:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
DiscreteWaveletDataは変換係数の木を表す:
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
各係数の全エネルギーに占める割合を含む特性を抽出する:
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
DiscreteWaveletDataオブジェクトを他のウェーブレット関数で使う:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
WaveletMatrixPlot[dwd]を使い,階層的な格子レイアウトウェーブレット係数の行列をプロットする:
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
静的ウェーブレット変換係数の逆ウェーブレット変換を計算する:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
DiscreteWaveletTransformのようなウェーブレット変換からDiscreteWaveletDataを得る:
計算されたウェーブレット係数を木のレイアウトで示す:
係数配列を規則のリストとして得る:
InverseWaveletTransformDiscreteWaveletDataに対して使うことができる:
HaarWaveletのような直交ウェーブレットには逆変換は厳密値である:
ウェーブレット指標指定に対応する係数を抽出する:
係数は規則のリストとして与えられる:
という形式のウェーブレット指標に対応する全係数を抽出する:
規則のリストの代りに係数配列のリストを抽出する:
簡単なリストプロットとして抽出する:
ウェーブレット変換データの特性を抽出する:
離散前進変換,細分化レベルの数,使用されたウェーブレット:
各ウェーブレット係数の次元:
使用可能な全特性:
DiscreteWaveletDataを他のウェーブレット関数で使う:
逆変換:
ウェーブレット可視化関数:
ウェーブレット関数を使ってDiscreteWaveletDataを変換する:
係数に閾値化操作を適用する:
任意の関数を各係数に適用する:
各ウェーブレットデータオブジェクトの係数をプロットする:
係数配列を与える規則のリストからDiscreteWaveletDataを構築する:
結果は指定の係数を含むウェーブレット係数の木を表す:
他の係数は0であるとみなされる:
指定のウェーブレットと前進変換を使ってDiscreteWaveletDataを構築する:
指定されたウェーブレットと前進変換は逆変換に使われる:
どの係数が使用可能か調べる:
すべての係数を木のレイアウトで示す:
DiscreteWaveletDataから係数配列を抽出する異なるウェーブレット指標指定:
ひとつの係数配列を抽出する:
指標リストに対応する係数:
ウェーブレット指標があるパターンにマッチするすべての係数:
指標とパターンのリスト:
デフォルトで逆ウェーブレット変換に使われる係数:
すべての係数:
別の形式で係数配列を得る:
規則のリストとして得る:
値のみを得る:
係数を小さなリストプロットとして得る:
各係数配列の逆変換を得る:
形式を組み合せる:
行列ウェーブレット係数を小さな行列プロットとして得る:
個々の係数の逆変換を小さな行列プロットとして得る:
画像ウェーブレット係数をデフォルトでImageAdjustが適用されたImageオブジェクトとして得る:
色レベルが未調整の画像を得る:
デフォルトで,画像ウェーブレット係数は各色チャンネルの画素値の配列として与えられる:
サウンドウェーブレット係数をSoundオブジェクトとして得る:
Soundオブジェクトとしての個々の係数の逆変換:
List入力のためにDiscreteWaveletDataを構築する:
List係数には,タイプがの規則 wrules のリストを入力する:
Image入力:
Image係数には,タイプの規則 irules のリストを入力する:
Sound入力:
Sound係数には,タイプの規則 srules のリストを入力する:
デフォルトで,パラメータウェーブレット変換 wtrans は自動的に計算される:
パラメータウェーブレット変換 wtrans を指定する:
デフォルトで,データの次元 は自動的に計算される:
データの次元を指定する:
単純なエッジ検出を行う:
ウェーブレット変換の特性を得る:
前進変換,ウェーブレット,使用する充填メソッド:
最長ウェーブレット指標に対応する細分化レベルの数:
ウェーブレット係数の特性:
使用可能な全係数のウェーブレット指標:
全係数を違うレイアウトの木で見る:
規則のリストとしての各係数配列の次元:
ウェーブレット基底に関連する特性:
基底のウェーブレット指標:
全係数の木あるいはブロック格子でハイライトされたウェーブレット基底を示す:
基底係数内の信号エネルギーの配分:
WaveletBestBasisで計算された基底の各係数配列の費用値:
入力データに関連する特性:
データの次元と音あるいは色チャンネルの数:
逆変換の結果に自動的に適用されるラッパー関数:
Methodの設定値はウェーブレット変換のメソッドと同じである:
DiscreteWaveletDataを生成してを行う:
Paddingの設定値はを含むArrayPadのメソッドと同じである:
デフォルトで,Paddingオプションが使われる:
Sound入力には,SampleRateが自動的に計算される:
デフォルトで,SampleRateが最初の係数規則から抽出される:
SampleRateを明示的に指定する:
デフォルトで,WorkingPrecision->MachinePrecisionが使われる:
より高精度の計算を使う:
0に近い数では,確度が正しい桁数の数をよりよく示す:
厳密計算にWorkingPrecision を使う:
簡単な可逆データ圧縮を行う:
ウェーブレット変換を行う:
再構築に使われたウェーブレット係数を抽出する:
dataByteCountと対応するウェーブレット係数 wcoeff を比較する:
圧縮されたウェーブレット係数からもとのデータを再構築する:
UnitVectorを詳細化レベル でローパス係数として設定してスケーリング関数 を計算する:
計算されたスケーリング関数と比較する:
UnitVectorを詳細化レベル でハイパス係数として設定してウェーブレット関数 を計算する:
計算されたスケーリング関数と比較する:
DiscreteWaveletDataは離散変換係数の木を表す:
ContinuousWaveletDataはスケール集合における連続変換係数を表す:
DiscreteWaveletDataをその係数と特性から再構築する:
係数,ウェーブレット,使用する前進変換,データの次元を指定する:
前進変換とデータ次元はしばしば自動的に決定される:
逆変換を比較する:
すべての係数を規則のリストとして得る同等の方法:
Normalを使う:
すべて(All)の係数を明示的に抽出する:
任意のウェーブレット指標にマッチするパターンBlank ()を指定する:
ウェーブレット指標指定に対応する係数配列のみを得る同等の方法:
が返した各規則にLastを適用する:
Partを使う:
係数値のみを明示的に得る:
最良基底の費用値はWaveletBestBasisを使ってDiscreteWaveletDataについてのみ得ることができる:
まず,最良基底表現を計算する:
複数の前進変換が指定された係数と一致する場合がある:
DiscreteWaveletDataは仮定のために1つの矛盾しない前進変換を選ぶ:
前進変換を明示的に指定する:
バージョン 8 の新機能
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