MATHEMATICA 組込みシンボル

LiftingWaveletTransform

LiftingWaveletTransform[data]
data の配列のリフティングウェーブレット変換(LWT)を与える．

LiftingWaveletTransform[data, wave]
ウェーブレット wave を使ったリフティングウェーブレット変換を与える．

LiftingWaveletTransform[data, wave, r]
r レベルの細分化を使ったリフティングウェーブレット変換を与える．

LiftingWaveletTransform[image, ...]
画像のリフティングウェーブレット変換を与える．

LiftingWaveletTransform[sound, ...]
サンプルサウンドのリフティングウェーブレット変換を与える．

詳細とオプション 詳細とオプション

LiftingWaveletTransformはDiscreteWaveletDataオブジェクトを与える．
DiscreteWaveletData dwd の特性は dwd["prop"]で見ることができ，使用可能な特性のリストは dwd["Properties"]で求めることができる．
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 と同じ深さの配列である．
使用可能なウェーブレット wave：

	BiorthogonalSplineWavelet[...]	Bスプラインに基づいたウェーブレット
	CDFWavelet[...]	Cohen-Daubechies-Feauveau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
	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）
	SymletWavelet[...]	最小非対称直交ウェーブレット

デフォルトのはHaarWavelet[]である．
細分化レベル r をより高くすると，スケールの大きな特徴が解決される．
細分化レベル r では，LiftingWaveletTransformは内部的に data を事前充填し，各次元がの倍数になるようにする．事前充填に使われる充填の値はPaddingオプションの設定値によって決まる． »
細分化レベルがFullのときの r は $TemplateBox[{{{InterpretationBox[{log, _, DocumentationBuild`Utils`Private`Parenth[2]}, Log2, AutoDelete -> True], (, n, )}, +, {1, /, 2}}}, Floor]$ で与えられる．
デフォルトの細分化レベル r はで与えられる．ただし，は data の長さを整数で因数分解したものである．多次元データについては，各次元について同じ計算が行われ，結果の最小細分化レベルが使われる． »
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っており，で入力データ data が表される．
との次元はで与えられる．ただし，は $2^r TemplateBox[{{l, /, {2, ^, r}}}, Ceiling]$ で与えられ，は入力データ data の次元である． »
使用可能なオプション：