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MATHEMATICA 内置符号
ContinuousWaveletData
DiscreteWaveletData
WaveletThreshold
DiscreteWaveletTransform
ContinuousWaveletTransform
InverseWaveletTransform
MapIndexed
参见 »
|
小波分析
8.0的新功能:字母列表
更多关于 »
WaveletMapIndexed
WaveletMapIndexed
把函数
f
应用于系数数组和
ContinuousWaveletData
或
DiscreteWaveletData
对象的指标.
WaveletMapIndexed
把
f
应用于由
wind
指定的
DiscreteWaveletData
系数.
WaveletMapIndexed
把
f
应用于由
octvoc
指定的
ContinuousWaveletData
系数.
更多信息
WaveletMapIndexed
采用
ContinuousWaveletData
或者
DiscreteWaveletData
对象,并且返回同样类型的一个对象.
对于具有系数
的
dwd
,
WaveletMapIndexed
实际上对应于
DiscreteWaveletData
.
对于具有系数
的
cwd
,
WaveletMapIndexed
实际上对应于
ContinuousWaveletData
.
每个
应该返回一个数组或者与
相同维度的
Image
.
对于
Sound
和
SampledSoundList
,每个
作为一个向量列表给出,每个对应于一个声音样本通道.
小波指标变换与
ContinuousWaveletData
和
DiscreteWaveletData
中解释的相同.
范例
关闭所有单元
例
(2)
以20为单位对离散小波变换的所有系数重新调整尺度:
Normal
给出系数数组:
与未修改的系数进行比较:
放大一个图像的稳态小波变换的
系数:
逆小波变换给出具有锐化的垂直边的图像:
以20为单位对离散小波变换的所有系数重新调整尺度:
In[1]:=
In[2]:=
Out[2]=
Normal
给出系数数组:
In[3]:=
Out[3]=
与未修改的系数进行比较:
In[4]:=
Out[4]=
放大一个图像的稳态小波变换的
系数:
In[1]:=
Out[1]=
In[2]:=
Out[2]=
逆小波变换给出具有锐化的垂直边的图像:
In[3]:=
Out[3]=
范围
(11)
把一个任意函数应用于离散小波变换的所有系数中:
应用一个符号函数也取决于每个系数向量的小波指标:
WaveletMapIndexed
对
ContinuousWaveletData
或者
DiscreteWaveletData
进行操作:
该结果是同样类型的小波数据对象:
修改后的数据可以用于其它小波函数,比如逆小波变换:
只对
DiscreteWaveletData
中的特定系数进行变换:
使用指标模式
,将函数仅应用于细系数:
使用指标模式
,将函数仅应用于粗系数:
只对
ContinuousWaveletData
中的特定系数进行变换:
仅将函数应用于第一个倍频程
中的系数:
将函数应用于所有系数,除了第二倍频程、第一声音
:
函数
f
可以取决于作为它的第二个变量的小波指标:
定义一个任意依赖于小波指标的函数:
把函数应用于连续小波变换的系数:
对于列表数据,作为
f
的第一个变量提供的系数是列表:
应用一个对列表进行变换的函数:
对于多维数据,系数是具有相同深度的数组:
应用一个对特定深度的数组系数进行变换的函数:
对于图像数据,系数作为
Image
对象提供给
f
:
系数具有和原始图像相同数目的通道:
应用一个对图像系数进行变换的函数:
对于声音数据,该系数是二维数组:
一个系数的维数:
这两个维度指定了通道数目和该通道的小波系数:
应用一个对两个通道的数据进行变换的函数:
重构
Sound
数据:
应用
(7)
具有短索引的系数对应于数据中的小规模结构:
随机数据的稳态小波变换的所有小规模系数取零:
该逆小波变换只在较大的规模上变化:
通过删除低幅度小波系数,执行简单的阈值化操作:
与原始数据比较:
通过把小规模细系数设置为零,对一个图像进行模糊化处理:
与原始图像进行比较:
通过放大小规模细系数,对一个图像进行锐化处理:
与原始图像进行比较:
使用掩模图像(mask image)在图像的模糊和锐化之间变化:
与原始图像进行比较:
把非线性函数应用于声音数据的小波系数:
执行逆变换以获取一个重构的声音对象:
根据条件均值进行基于小波的收缩:
计算不超过第6个精细层的离散小波变换:
计算最精细的细节系数的标准偏差
:
计算全部小波系数的标准偏差
:
在高斯混合模型的假定下,方差
可以根据
与
的比例估计:
信号系数的收缩估计由下式给出:
使用
WaveletMapIndexed
映射于细节系数:
重构阈值化的信号系数:
属性和关系
(3)
MapIndexed
把
f
应用到任意表达式的各个部分:
WaveletMapIndexed
把
f
应用于小波数据对象
wd
中的系数:
WaveletMapIndexed
把
f
应用到各系数的各部分:
MapIndexed
把部分指定作为
f
的第二个变量给出:
WaveletMapIndexed
把小波指标指定作为
f
的第二个变量给出:
WaveletMapIndexed
对系数数组进行变换,给出一个新的
DiscreteWaveletData
:
使用
Map
和
Normal
[
dwd
]
把系数转化为正常的表达式:
或者使用
ReplaceAll
(
):
可能存在的问题
(2)
函数
f
总是把指标指定传为第二个变量:
使用只对第一个变量进行操作的函数:
函数
f
应该返回一个数组或者具有相同维数的图像:
Listable
函数返回具有相同维度的数组:
算术操作,如乘法,是
Listable
的:
对于不是
Listable
的函数,使用
Map
:
参见
ContinuousWaveletData
DiscreteWaveletData
WaveletThreshold
DiscreteWaveletTransform
ContinuousWaveletTransform
InverseWaveletTransform
MapIndexed
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8.0的新功能:字母列表
版本 8 的新功能