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InverseWaveletTransform

InverseWaveletTransform[dwd]
DiscreteWaveletDataオブジェクト dwd の逆ウェーブレット変換を与える.
InverseWaveletTransform
ウェーブレット wave を使って逆変換を与える.
InverseWaveletTransform
wind で指定されたウェーブレット係数から逆変換を与える.
  • 使用可能なウェーブレット wave は前進ウェーブレット変換で使用できるものと同じである.
  • デフォルトの waveAutomaticで, dwd["Wavelet"]とみなされる.
  • デフォルトの windAutomaticで,dwd["BasisIndex"]とみなされる.
  • InverseWaveletTransformwind が指定したウェーブレット係数だけを使って逆変換を計算する.他の係数は0に設定される.
  • 逆変換は,ウェーブレット指標を持つ係数からウェーブレット指標を持つ係数を計算することで再帰的に働く.
  • 明示的な wind 指定には整合性がなければならない.含まれている各が含まれていなければその wind 指定には整合性がある.
  • InverseWaveletTransformを使って,ウェーブレット木の下から r レベルまでの逆変換を行うことができる.
  • デフォルトレベル rdwd における細分化レベルの数 n で与えられる. では,細分化レベルが の新しいDiscreteWaveletDataオブジェクトが返される.
離散ウェーブレット変換を行う:
逆変換でもとデータを復元する:
修正されたウェーブレット画像係数を表すDiscreteWaveletData
逆変換でフィルターされた画像が与えられる:
離散ウェーブレット変換を行う:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
逆変換でもとデータを復元する:
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
修正されたウェーブレット画像係数を表すDiscreteWaveletData
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
逆変換でフィルターされた画像が与えられる:
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
任意の離散前進変換からDiscreteWaveletDataへの逆ウェーブレット変換:
前進変換から直接得られたデータの逆変換は厳密である:
修正されたDiscreteWaveletDataの逆ウェーブレット変換:
逆変換は修正ウェーブレット係数から計算される:
指定のウェーブレット係数だけを使った逆ウェーブレット変換:
詳細化係数のみの逆変換:
にマッチするすべてのウェーブレット係数を逆変換しその他の係数は0に設定する:
明示的に構築されたDiscreteWaveletDataオブジェクトの逆変換:
ウェーブレット変換のタイプは指定された係数の形式から推察される:
指定されていない係数は0とみなされる:
逆変換に使用する別のウェーブレットを指定する:
デフォルトで,前進変換に使われるウェーブレットが選ばれる:
配列データの逆変換は同じ次元の配列である:
画像データの逆変換はImageオブジェクトとして与えられる:
画像はもとデータと同じ次元で色チャンネルの数も同じである:
サウンドデータの逆変換はSoundで与えられる:
サウンドはもとのサウンドと同じ長さでサンプリングレートやチャンネル数も等しい:
使用可能なウェーブレットの部分集合が逆変換に使用される:
dwd["BasisIndex"]は逆変換がデフォルトで使用する係数を与える:
dwd["TreeView"]を使ってデフォルト基底をハイライトしたすべての係数のツリープロットを得る:
係数のデフォルト基底を使って逆変換を計算する:
特定の基底を使って逆変換を計算する:
基底の特定の部分集合を使い,他の係数は0とみなす:
ひとつの係数の逆変換を計算する:
すべての非パケットDiscreteWaveletDataに対し標準基底がデフォルトとして選ばれる:
基底には詳細化係数と最後の粗い係数が含まれる:
パケット変換データのデフォルト基底は最高の細分化レベルの係数を使う:
パケット変換データについては,WaveletBestBasisを使ってウェーブレット基底を変更することができる:
係数の情報エントロピーを最小化する基底を選ぶ:
特定の基底を選ぶ:
すべての係数のツリープロットで各基底をハイライトする:
パケット変換から直接得られたデータの逆変換は基底に依存しない:
いくつかの異なる完全ウェーブレット基底指定について逆変換を比較する:
変更されたウェーブレットデータの逆変換は選ばれた基底に依存する場合がある:
部分逆ウェーブレット変換:
細分化レベルが1低いDiscreteWaveletDataを得る:
個の最低レベルでの細分化で反転した後で残ったウェーブレット係数を可視化する:
InverseWaveletTransform[dwd]は細分化のすべてのレベルを反転させることに等しい:
複素ウェーブレット係数の逆変換:
InverseWaveletTransformは厳密な逆変換を与える:
細分化レベル の詳細化係数のノイズからなる離散ウェーブレットデータ:
逆ウェーブレット変換を使い1つの特定のスケールでノイズを合成する:
垂直詳細化係数 のみのノイズからなる静的ウェーブレット行列データ:
逆ウェーブレット変換を使ってノイズのあるデータを合成する:
異なるウェーブレット係数のノイズを使うと異なる種類のノイズのあるデータが合成される:
に等しい最初の粗い係数を持つ離散ウェーブレット変換データ:
さまざまな粗い係数の逆変換を可視化する:
に等しい最初の詳細化係数を持つ離散ウェーブレット変換データ:
異なる詳細関係数の逆変換を可視化する:
ウェーブレット係数 を持つ離散ウェーブレットパケット変換データ:
各係数の逆変換を別々に可視化する:
逆変換集合は信号空間の基底を形成する:
に等しい最初の粗い係数を持つ静的ウェーブレット変換データ:
さまざまな粗い係数の逆変換を可視化する:
に等しい最初の詳細化係数を持つ静的ウェーブレット変換データ:
異なる詳細化係数の逆変換を可視化する:
ウェーブレット係数が の静的ウェーブレットパケット変換データ:
各係数の各要素 の逆変換を別々に可視化する:
16の逆変換集合は信号空間に及ぶ:
InverseWaveletTransformは対角ウェーブレットを使った変換の厳密な逆変換である:
対角HaarWaveletを使う:
逆変換はShannonWaveletのような非対角ウェーブレット族については厳密ではない:
デフォルトで,dwd["BasisIndex"]の係数が逆変換に使われる:
他のすべての係数を0にする:
デフォルト基底を使った逆変換には影響がない:
InverseWaveletTransformは事実上他のウェーブレット係数を0に設定する:
他のウェーブレット係数を明示的に0に設定する:
InverseWaveletTransformは係数 wind から逆変換を計算する:
は個々の係数の逆変換を別々に計算する:
合計はInverseWaveletTransformと同じ結果を与える:
ListLinePlotを使って個々のベクトル係数の逆変換をプロットする:
は各逆変換の簡単なリストプロットを与える:
WaveletListPlot[dwd, wind, Method->"Inverse"->True]は逆変換も一緒にプロットする:
MatrixPlotを使って個々の行列係数の逆変換をプロットする:
は各逆変換の簡単な行列プロットを与える:
画像データからの個々の係数の逆変換はImageオブジェクトとして与えられる:
についての両方が含まれている場合,この wind 指定には整合性がない:
逆変換はからを計算するので,この指定には整合性がない:
整合性のある wind 指定を使う:
バージョン 8 の新機能
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