MATHEMATICA 組込みシンボル

StationaryWaveletTransform

StationaryWaveletTransform[data]
data の配列の定常ウェーブレット変換(SWT)を与える．

StationaryWaveletTransform[data, wave]
ウェーブレット wave を使って定常ウェーブレット変換を与える．

StationaryWaveletTransform[data, wave, r]
レベル r の細分化を使って定常ウェーブレット変換を与える．

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

StationaryWaveletTransform[sound, ...]
サンプルサウンドの定常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

StationaryWaveletTransformはDiscreteWaveletDataオブジェクトを与える．
DiscreteWaveletData dwd の特性は dwd["prop"]で求まり，使用可能な特性のリストは dwd["Properties"]で得られる．
StationaryWaveletTransformは，どの細分化レベルでもサブサンプリングは起らず，結果の係数配列すべてがもとデータと同じ次元であることを除いて，DiscreteWaveletTransformに似ている．
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 と深さと次元が同じ配列である．
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たウェーブレット
	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

デフォルトのはHaarWavelet[]である．
細分化レベル r を最高にすると，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 $TemplateBox[{{{InterpretationBox[{log, _, DocumentationBuild`Utils`Private`Parenth[2]}, Log2, AutoDelete -> True], (, n, )}, +, {1, /, 2}}}, Floor]$ で与えられる．ただし，は data の最小次元である． »
レベルにおける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．
前進変換はとで与えられる．ただし，は対応する wspec のフィルタの長さであり，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．どちらも各ウェーブレット族で定義される．
との次元は入力 data の次元に等しい．
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
StationaryWaveletTransformはデータを周期的に充填する．
InverseWaveletTransformは逆変換を与える．