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

  • LiftingWaveletTransformDiscreteWaveletData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 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 rTemplateBox[{{{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で与えられる.ただし,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.
  • の次元は で与えられる.ただし,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:
  • MethodAutomatic使用するメソッド
    Padding"Periodic"境界を越えてデータをどのように拡張するか
    WorkingPrecisionMachinePrecision内部計算で使用する精度
  • Paddingの設定値には各次元におけるデータ集合の周期的な反復のためのと一定の充填のための が含まれる.
  • Method->"IntegerLifting"の設定では,整数データは整数係数に変換される.この場合,タイプの入力 image データはタイプに変換される.
  • InverseWaveletTransformは逆変換を与える.

例題例題すべて開くすべて閉じる

例 (3)例 (3)

HaarWaveletを使ってリフティングウェーブレット変換を計算する:

In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=

Normalを使ってすべての係数を見る:

In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=

Imageオブジェクトを変換する:

In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=

を使って係数画像を抽出する:

In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=

逆変換を計算する:

In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=

サンプルSoundオブジェクトを変換する:

In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
バージョン 8 の新機能
New to Mathematica? Find your learning path »
Have a question? Ask support »