waveletScattering

小波时间散射

描述

使用waveletScattering对象使用Gabor（分析Morlet）小波创建用于小波时间散射分解的网络。网络使用小波和低通缩放功能来生成实值时间序列数据的低方差表示。小波时间散射产生表示对输入信号中的翻译不敏感的表示，而不会牺牲类别辨别性。您可以将表示作为输入到分类器。您可以指定翻译不变性的持续时间和每个octave的小波滤波器数。散射网络还支持时间×信道×批量（T×C×B）输入。金宝app

创造

句法

SF =小波示意图

sf=小波模式（名称、值）

描述

例子

科幻小说=小波发生器建立了具有两组滤波器的小波时间散射网络。第一个滤波器组每八度音阶有八个小波的质量因子。第二滤波器组的质量因子为每倍频程一个小波。默认情况下,waveletScattering假设信号输入长度为1024个样本。尺度不变性长度为512个样本。默认情况下，waveletScattering使用周期边界条件。

例子

科幻小说=小波模式(名称，价值）创建了一个小波散射网络，科幻小说，属性由一个或多个指定名称，价值配对参数。属性可以按以下任意顺序指定：Name1, Value1,…,的家. 用引号将每个属性名称括起来。

笔记

除OversamplingFactor，在创建之后，您无法更改现有散射网络的属性值。例如，如果您有网络科幻小说用一个SignalLength在2000年，您必须创建第二个网络SF2对于具有2001个样本的信号。您不能分配不同的任务SignalLength到科幻小说．

性质

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`SignalLength`-信号长度
`1024.`（默认）|正整数≥ 16

样本中的信号长度，指定为正整数≥ 16.如果散射网络的输入为行向量，SignalLength必须与输入数据中的列数匹配。如果散射网络的输入是柱向量、矩阵或三维阵列，SignalLength必须与数据中的行数匹配。

数据类型：双

`采样频率`-采样频率
`1`（默认）|正标量

以赫兹为单位的采样频率，指定为正标量。如果未指定，频率为cycles/sample, Nyquist频率为½。

数据类型：双

`不变性标度`-散射变换不变尺度
一半`SignalLength`（默认）|正标量

散射变换不变性比例，指定为正标量。不变性标度指定散射变换的转换不变性。如果您未指定采样频率那不变性标度在样品中测量。如果您指定采样频率那不变性标度以秒为单位。默认情况下，不变性标度是一半吗SignalLength在样品中。

不变性标度不能超过SignalLength在样品中。

例子:科幻小说= waveletScattering(“SamplingFrequency”“SignalLength”,1000年,200年,“InvarianceScale”,5)拥有最大的不变性标度．

数据类型：双

`QualityFactors`-散射滤波器组Q因子
`8 [1]`（默认）|正整数|正整数矢量

散射滤波器组Q因子，指定为正整数或正整数向量。滤波器组Q因子是每个八度音阶的小波滤波器个数。质量因子不能超过32，且必须大于等于1。

如果QualityFactors被指定为矢量，元素QualityFactors必须严格减少。

例子:sf =小波散射('质量因子'，[8 2 1])建立了一个具有三组滤波器的小波散射网络。

数据类型：双

`边界`-信号扩展法
`'定期'`（默认）|`“反思”`

信号扩展方法应用于边界:

'定期'-周期性地将信号延伸到一定长度2 ^装天花板(log2 (N)),在那里N是信号长度。
“反思”-通过反射将信号延伸到长度2 ^装天花板(log2 (2 N)),在那里N是信号长度。

该信号被扩展以匹配小波滤波器的长度。滤波器的长度是二的幂。

信号扩展方法用于内部操作。在返回结果之前，将结果降采样回原始信号的刻度。

`精确`-散射分解精度
`'双倍的'`（默认）|`“单一”`

散射分解精度:

'双倍的'——双精度
“单一”——单精度

所有涉及小波散射网络的计算都在精确．小波散射函数，如Featurematrix.和滤波器组返回输出，如中的过滤器精确. 系统输出的精度散射变换功能不超过精度科幻小说．

笔记

如果构建一个带有双精度滤波器的散射网络，并将该网络应用于单精度数据，则滤波器在内部被转换为单精度。不管输入数据类型如何，后续的过滤都是用单精度完成的，直到创建新的网络为止。
指定精确作为“单一”At构造在代码生成中特别有用，因为它消除了创建额外的散射滤波器组副本的需要。

`OversamplingFactor`-过采样因子
`0.`（默认）|非负整数|`正`

过采样因子，指定为非负整数或正. 该因子指定散射系数相对于临界下采样值的过采样量。这个系数在一个对数上₂规模。默认情况下,OversamplingFactor被设置为0.，这对应于批判性地下采样系数。您可以使用numcoefficents.确定对散射网络获得的系数的数量。获得完全未截录的散射变换，设置OversamplingFactor到正．

设置OversamplingFactor到一个值，将导致更多的系数比样本是等价的设置OversamplingFactor到正．增加OversamplingFactor显着提高了散射变换的计算复杂性和内存要求。

例子:如果SF =小波示踪剂（'OversamplingFactor'，2），散射变换返回2²乘以每个散射路径相对于临界采样数的系数。

`优化宠物`-优化散射变换逻辑
`错误的`或`0.`（默认）|`真的`或`1`

优化散射变换逻辑，该逻辑决定散射变换是否减少了基于带宽考虑(以数字或逻辑指定)计算的散射路径数量1（真的）要么0.（错误的）。

如果您指定优化宠物作为真的，散射变换不包括不满足以下条件的2阶及以上的散射路径:一世+1)第1个滤波器组必须重叠0 (DC)加上1 / 2小波滤波器的3-dB带宽一世滤波器组。如果不满足此条件，则排除高阶路径。设置优化宠物对于真正的散射路径和大多数网络的散射变换的散射路径和计算复杂度的数量显着降低。

您可以使用路径来确定哪些和多少散射路径被计算。

对象功能

`散射变换`	小波一维散射变换
`Featurematrix.`	散射特征矩阵
`日志`	散射变换的自然对数
`滤波器组`	小波时间散射滤波器银行
`littlewoodpaleysum`	Littlewood-Paley Sum
`散点图`	可视化散射或缩放系数
`centerFrequencies`	小波散射带通中心频率
`号码`	散射阶数
`numfilterbanks.`	散射滤波器组的数量
`numcoefficents.`	小波散射系数的数量
`路径`	散射网络路径

例子

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小波时间散射的默认值

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使用默认值创建小波时间散射网络。

SF =小波示意图

SF =具有属性的小波发生器：SignAll长度：1024 InviaNceScale：512质量表法：[8 1]边界：'定期'采样频率：1精度：'双'海浪，Factor：0 OptimizePath：0

绘制用于第一和第二滤波器组的小波滤波器。

(过滤器、f) = filterbank (sf);绘图（f，滤波器{2} .psift）标题（“第一过滤器组”)xlabel(“周期/样本”)伊拉贝尔('震级'网格)在…上

图中包含一个坐标轴。标题为First Filter Bank的轴包含41个类型为line的对象。

图绘图（f，滤波器{3} .psift）标题（'第二个过滤器银行')xlabel(“周期/样本”)伊拉贝尔('震级'网格)在…上

图中包含一个坐标轴。具有标题第二滤波器组的轴包含7个类型的线路。

绘制滤波器组的Littlewood-Paley和。

[Lpsum，f] = LittlewoodPaleysum（SF）;图绘图（f，lpsum）图例（“第一过滤器银行”那“第二过滤器组”)xlabel(“周期/样本”网格)在…上

图中包含一个轴。轴包含2个类型为line的对象。这些对象表示第一个过滤器组、第二个过滤器组。

应用小波时间散射网络

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此示例显示如何创建和应用具有三个过滤器银行的小波时间散射网络。

加载到数据集中。创建具有三个可应用于数据的过滤器组的散射网络。

加载汉德尔disp([“数据采样频率:”num2str (Fs),“赫兹”]）

数据采样频率：8192 Hz

科幻小说= waveletScattering (“信号长度”元素个数(y),...“采样频率”，fs，...'质量性司机',[4 2 1])

sf=具有属性的小波模式：信号长度：73113不变性比例：4.4625质量因子：[4 2 1]边界：“周期性”采样频率：8192精度：“双”过采样因子：0优化路径：0

检查网络。绘制第三个滤波器组中使用的小波滤波器。

(过滤器、f) = filterbank (sf);情节(f,过滤器{4}.psift)标题(“第三过滤器组”)xlabel(“赫兹”)伊拉贝尔('震级'网格)在…上

绘制三个滤波器银行的小木 - Paley和。

[Lpsum，f] = LittlewoodPaleysum（SF）;图绘图（f，lpsum）xlabel（“赫兹”网格)在…上传奇(“第一过滤器银行”那“第二过滤器组”那'第三滤波器银行'）

计算数据的小波1-D疏散变换科幻小说. 可视化第一个滤波器组的比例图系数散射图。

[S, U] = scatteringTransform(科幻,y);图分布图(科幻,U,“过滤器银行”, 1)

兼容性考虑

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