問題タブ [wavelet-transform]

私はマトリックスを持っており、それを低周波数から高周波数の制限を持つさまざまなマトリックスに分解したいと考えています。お気づきのように、ウェーブレット変換を使用して実行できます。1D 信号について以下の図のようなものを見つけました。MATLAB を使用して 2D 行列に対して同様の手順を実行したいと考えています。さまざまなレベルの低周波から高周波成分を持つさまざまな行列に分解したいと考えています。

ただし、データの抽出に問題がある場合は、マトリックス ツール ボックスを使用しました。

MATLAB を使用してこれを行うにはどうすればよいですか?

上の図に大まかに基づいて：

次のような配列を作成する必要があります。

ここで、image は numpy の 2D 配列で、残りの配列項目は非間引き離散ウェーブレット変換によって得られたコンポーネントであり、これも 2D 配列です。

たとえば、

Python 2.7 では、これはかなり単純です。

ただし、Matlab でこれを行うことはできません。

コンポーネントは、 からudwt.dec(構造体decのフィールド) にあります。udwt1 to 7

Python コードからの類似点の作成:

問題は、Matlab (1,ll)の第 1 レベルの低低コンポーネント (近似コンポーネント) を取得していないことです。

2 レベルの分解に使用ndwt2すると、各レベル (lh、hl、hh) について 1 つの近似と 3 つの詳細のみが得られます。

一方、Python のpywt.swt2()では、レベルごとに近似値を取得し、レベルごとに 3 つの詳細 (lh,hl,hh) を取得します。

では、Matlab のどこでこの 1,ll を見つけることができますか?

ここudwt.dec{1}での回答に基づいて、2、ll（1レベルではなく2レベルのローロー）であると考えています。

の代わりに他の関数を使用しndwt2ますか?

2 つの信号の位相遅れ指数を計算しようとしています。これを行うには、まず 2 つの信号の時間領域でクロス スペクトル密度を取得する必要があります。

私は matlab で wcoher 関数を多少試しましたが、必要な入力はスケールであると想定されています。スケールと周波数の関係、特にコヒーレンス計算のために目的の周波数 (2 ～ 150 Hz) をスケールに変換する方法を理解するのに苦労しています。

役立つリソースをいただければ幸いです。

ここがプログラミング以外の質問をするのに適切な場所かどうかわからないので、ここでこの質問をするのが間違っていたら申し訳ありません。

画像の離散ウェーブレット変換がわかりません。このチュートリアルに従って、理論について簡単なアイデアを得ました。しかし、私はwrt画像を理解できません。

例えば：

ndwt2('chess.jpg', 2, 'haar')上記のチェス盤でMatlab の関数を使用して、次の7 つの画像を取得しました。

ndwt2()decメンバに近似 (A)、水平 (H)、垂直 (V)、および対角 (D) の詳細が含まれる構造体を返します。

これは私が問題を抱えているところです。画像の A、H、V、D の詳細は何を意味しますか?

また、チェス盤のアルバム近似の最初の画像はどのようになっていますか (近似とは画像の大まかな推定を意味すると仮定します) ? チェスボックスの境界線があるだけです。それはどのように概算ですか、それとも私はそれを間違って理解しましたか?

リフティング スキームは、入力信号の偶数要素と奇数要素を予測して更新することによって DWT を計算するアルゴリズムであることを知っています。同じウェーブレット ファミリで同じ結果が得られるはずであり、試してみるとどうなるかdb1を使用したMatLabの次のコード

入力の長さに関係なく、db4を使用すると、まったく異なる答えが得られました。

なぜこれがdb4以上のファミリーで起こったのか、誰でも私を助けることができますか？

ウェーブレット変換はシフト不変ではなく、定常ウェーブレットや倍密度デュアル ツリー ウェーブレット変換など、シフト不変のウェーブレットもあるとよく耳にします。

「シフト不変」の意味を誰かに説明してもらえますか。

私は離散ウェーブレット変換を扱ってきましたが、この理論は初めてです。分解された画像のウェーブレット係数にアクセスして変更したいのですが、これらのウェーブレット係数は 2D DWT の分解された画像のピクセル値ですか?

これは、たとえば DWT 分解の結果です。

それで、ウェーブレット係数にアクセスして変更したい場合、上の画像のピクセル値を反復処理できますか? ご協力ありがとうございました。

次のコード サンプルでは、​​印刷された出力の行が、少なくともほぼ一致することが予想されます。しかし、そうではありません。

Matlab で連続ウェーブレット変換を使用しようとしています。入力信号のさまざまな周波数で変換を実行したいのですが、対応するスケールを推定するための信頼できる方法を見つけるのに苦労しています。

そのコード サンプルでは、scal2freq​​これらのスケールを推定するために を使用しています (非自発的であること、つまり、scal2frq(scal2frq(x,'morl',dt),'morl',dt) == xすべての の数値精度までであることを知っていますx, dt) cwtft。ご覧のとおり、そうではありません。

cwtftこれらの頻度を推定する方法と、逆推定を使用して必要なスケールを予測できるかどうかを知っている人はいますか?