この関数は、選択したウェーブレット分解フィルターを使って、単一レベルの1次元の離散ウェーブレット分解を計算します。2セットの係数が計算されます。それらは、近似係数と詳細係数です。
終端の拡張処理の方法は、周期的とゼロ付加の2種類があります。周期的が選択されると、入力信号が繰り返されるデータセットの1つの周期であると仮定します。ゼロ付加の場合は、すべてのデータ値は、与えられた以外のすべてのポイントで0と仮定します。
現在、Haar、Daubechies (N=2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) 、双直交 (Nr.Nd=1.1, 1.3, 1.5, 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 3.1, 3.3, 3.5, 3.7).の3種類のウェーブレットが利用できます。
ウエーブレット分解を使うには:
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