MATHEMATICA 組込みシンボル

StationaryWaveletPacketTransform

StationaryWaveletPacketTransform[data]
data 配列の定常ウェーブレットパケット変換(SWPT)を与える．

StationaryWaveletPacketTransform[data, wave]
ウェーブレット wave を使った定常ウェーブレットパケット変換を与える．

StationaryWaveletPacketTransform[data, wave, r]
r 個の細分化レベルを使う定常ウェーブレットパケット変換を与える．

StationaryWaveletPacketTransform[image, ...]
画像の定常ウェーブレットパケット変換を与える．

StationaryWaveletPacketTransform[sound, ...]
サンプルサウンドの定常ウェーブレットパケット変換を与える．

詳細とオプション 詳細とオプション

StationaryWaveletPacketTransformはDiscreteWaveletDataオブジェクトを与える．
DiscreteWaveletData dwd の特性は dwd["prop"]で得られる．使用可能な特性のリストは dwd["Properties"]で得られる．
StationaryWaveletPacketTransformはウェーブレット係数の完全木が計算されるStationaryWaveletTransformの一般化である．
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，同じ次元の配列である．
使用可能なウェーブレット wave：

	BattleLemarieWavelet[...]	Bスプラインに基づいたBattle-Lemariéウェーブレット
	BiorthogonalSplineWavelet[...]	Bスプラインに基づいたウェーブレット
	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
	MeyerWavelet[...]	周波数領域で定義されるウェーブレット
	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）
	ShannonWavelet[...]	シンク関数に基づいたウェーブレット
	SymletWavelet[...]	最小非対称直交ウェーブレット

デフォルト wave はHaarWavelet[]である．
細分化レベル r の設定値を高くすると，スケールの大きな特徴が解決される．
デフォルトの細分化レベル r は $min(TemplateBox[{{{InterpretationBox[{log, _, DocumentationBuild`Utils`Private`Parenth[2]}, Log2, AutoDelete -> True], (, n, )}, +, {1, /, 2}}}, Floor],4)$ で与えられる．ただし，は data の最小次元である．
細分化レベルがFullのとき，r は $TemplateBox[{{{InterpretationBox[{log, _, DocumentationBuild`Utils`Private`Parenth[2]}, Log2, AutoDelete -> True], (, n, )}, +, {1, /, 2}}}, Floor]$ で与えられる．
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る．は入力 data を表す．
前進変換は，，，で与えられる．ただし，は対応する wspec のフィルタ長であり，は入力 data の長さである．
逆変換はで与えられる．
はローパスフィルタ係数で，はハイパスフィルタ係数である．どちらもそれぞれのウェーブレット族で定義される．
使用可能なオプション：
Method Automatic 使用するメソッド

WorkingPrecision MachinePrecision 内部計算で使用する精度
StationaryWaveletPacketTransformはデータに対して周期的充填を行う．
InverseWaveletTransformは逆変換を与える．
デフォルトで，InverseWaveletTransformは再構成の際に dwd["BasisIndex"]で表される係数を使う．また，WaveletBestBasisを使って計算や最適な底の設定を行う．