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AppCoef

1-D approximation coefficients

描述

一个= AppCoef(C,,,,l,,,,wnamereturns the approximation coefficients at the coarsest scale using the wavelet decomposition structure [C,,,,l] 1-D信号和小波wname。(Seewavedecfor more information.)

一个= AppCoef(C,,,,l,,,,Lor,,,,使用低通重建过滤器Lor和高通重建过滤器。(SeeWFILTERSfor more information.)

例子

一个= AppCoef(___,,,,n返回级别的近似系数n。如果 [C,,,,l] 是个m- 1-D信号的水平小波分解结构,然后0≤n≤m

例子

全部收缩

此示例显示了如何提取3级近似系数。

加载由用电数据组成的信号。

加载leleccum;sig = leleccum(1:3920);

将DWT降至5级'SYM4'wavelet.

[c,l] = wavedec(Sig,5,'SYM4');

Extract the level-3 approximation coefficients. Plot the original signal and the approximation coefficients.

lev = 3; a3 = appcoef(C,L,'SYM4',lev);子图(2,1,1)图(SIG);标题('Original Signal');子图(2,1,2)图(A3);标题(“级别3近似系数”);

图包含2个轴对象。带有标题原始信号的轴对象1包含类型线的对象。带有标题级别3近似系数的Axes Object 2包含类型线的对象。

You can substitute any value from 1 to 5 forlev获得相应水平的近似系数。

输入参数

全部收缩

1-D信号的小波分解向量,指定为实值矢量。C是输出wavedec。簿记矢量lis used to parse the coefficients in the wavelet decomposition vector by level.

例子:[c,l] = wavedec(randn(1,256),4,'coif1')返回向量的4级小波分解。

数据类型:单身的|双倍的
复杂的数字支持:金宝app是的

1-D信号的小波分解的簿记向量,指定为正整数的向量。簿记矢量用于解析小波分解矢量中的系数C按级别。

例子:[c,l] = wavedec(randn(1,256),4,'coif1')返回向量的4级小波分解。

数据类型:单身的|双倍的

小波用于生成1-D信号的小波分解,指定为字符向量或字符串标量。小波来自以下小波家族之一:daubechies,coiflets,symlets,fejér-korovkin,离散的迈耶,生物息肉和反向生物表达。看浪警for the wavelets available in each family.

例子:'db4'

小波低通重建过滤器,指定为均匀的实值矢量。Lormust be the same length asLormust be the lowpass reconstruction filter associated with the wavelet used to create the wavelet decomposition structure [C,,,,l]. (SeeWFILTERSfor more information.)

小波高通重建过滤器,指定为均匀的实值矢量。must be the same length asLor一定是高通滤波重建滤波器associa吗ted with the wavelet used to create the wavelet decomposition structure [C,,,,l]. (SeeWFILTERSfor more information.)

近似系数水平,指定为正整数。如果 [C,,,,l] 是个m- 1-D信号的水平小波分解结构,然后0≤n≤m

输出参数

全部收缩

水平的近似系数n,,,,returned as a real-valued vector.

算法

输入向量Candl包含有关信号分解的所有信息。

letnmax =长度(L)-2;然后C= [A(NMAX) D(NMAX) ... D(1)]在哪里一个d是向量。如果n = nmax,然后完成简单的提取;否则,AppCoefcomputes iteratively the approximation coefficients using the inverse wavelet transform.

扩展功能

版本历史记录

Introduced before R2006a

也可以看看

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