不变性的规模

的InvarianceScale属性的一个小波散射网络设置时间的规模尺度滤波器(低通滤波器)。创建一个小波散射网络信号长度的10000年和500年不变的规模。获得滤波器组。

sigLength = 1 e4;科幻小说= waveletScattering (“SignalLength”sigLength,“InvarianceScale”,500);[fb f] = filterbank (sf);

使用辅助函数helperPlotScalingWavelet及时情节扩展过滤器的实部和虚部coarsest-scale小波从第一个过滤器银行。的源代码helperPlotScalingWavelet列在附录中。的支持比金宝app例滤波器和小波本质上是不变性的大小规模。

helperPlotScalingWavelet(神奇动物,f, 500)

生成一个随机信号和使用featureMatrix获取信号的散射特征矩阵和散射网络。

x = randn (1、sigLength);smat = featureMatrix(科幻,x);谁smat

类属性名称大小字节smat 102 x79 64464双

特征矩阵的每一行是一个向量的卷积(过滤)低通滤波器(在其他小波滤波)。第二个维度特征矩阵的时间分辨率。滤波的输出尽可能downsampled无混叠,所谓“批判将采样”。将采样的数量取决于滤波器的带宽。不变性的规模越大,越大时间支持低通滤波器(扩展)功能,因此我们可以downsample越多。金宝app

获得的散射变换的信号。

[S ~] = scatteringTransform(科幻,x);年代{2}

ans =41×4表信号路径带宽决议_________________ _____ _____ {79 x1双}0 1 0.0084478 7 {79 x1双}0 2 0.0084478 7 {79 x1双}3 0.0084478 7 {79 x1双}0 4 0.0084478 7 {79 x1双}0 5 0.0084478 7 {79 x1双}0 6 0.0084478 7 {79 x1双}7 0.0084478 7 {79 x1双}0 8 0.0084478 7 {79 x1双}0 9 0.0084478 7 {79 x1双}0 10 0.0084478 7 {79 x1双}0 11 0.0084478 7 {79 x1双}0 12 0.0084478 0.0084478 7 {79 x1双}0 13 7 {79 x1双}0 14 0.0084478 7 {79 x1双}0 15 0.0084478 7 {79 x1双}0 16 0.0084478 7⋮

散射系数向量,信号,长度为79,该决议是7。这意味着,我们预计约 $$10^4/2^7$$在每个向量系数。

创建一个小波散射网络具有不变性的规模200人。获得的散射变换的信号。因为不变性规模小,比例滤波器带宽的增加和我们不能downsample无混叠。因此,散射系数的增加。

科幻小说= waveletScattering (“SignalLength”sigLength,“InvarianceScale”,200);[S ~] = scatteringTransform(科幻,x);年代{2}

ans =30×4表信号路径带宽_____ _____分辨率* * * {157 x1双}0 1 0.02112 0.02112 6 x1双}{157 0 2 6 0 x1双}{157 3 0.02112 6 x1双}{157 0 4 0.02112 0.02112 6 {157 x1双}0 5 6 {157 x1双}0 6 0.02112 6 {157 x1双}0 7 0.02112 6 {157 x1双}0 8 0.02112 6 {157 x1双}0 9 0.02112 6 {157 x1双}0 10 0.02112 6 {157 x1双}0 11 0.02112 6 {157 x1双}0 12 0.02112 0.02112 6 {157 x1双}0 13 6 {157 x1双}0 14 0.02112 6 {157 x1双}0 15 0.02112 6 {157 x1双}0 16 0.02112 6⋮

过采样因子

因为不变性的规模是如此重要hyperparameter散射网络(最重要的一个性能),你应该设置值基于手头的问题,而不是因为你想要一定数量的系数。您可以使用OversamplingFactor属性调整系数对于一个给定的数量InvarianceScale。的OversamplingFactor指定了散射系数是多少采样过量对批判性downsampled值。的因素是 $${\mathrm{日志}}_2$$规模。

创建一个散射网络不变性规模500,和一个OversamplingFactor等于1。获得的散射变换的信号。正如所料,散射路径的数量大于的情况下InvarianceScale是200。通过设置OversamplingFactor1,返回散射变换系数的两倍为每个散射路径对严格采样数。返回散射系数向量的大小等于散射网具有不变性时的大小规模200年违约downsampling至关重要。

科幻小说= waveletScattering (“SignalLength”sigLength,“InvarianceScale”,500,“OversamplingFactor”1);[S ~] = scatteringTransform(科幻,x);年代{2}

ans =41×4表信号路径带宽_____ _____分辨率* * * {157 x1双}0 1 0.0084478 0.0084478 6 x1双}{157 0 2 6 0 x1双}{157 3 0.0084478 6 x1双}{157 0 4 0.0084478 0.0084478 6 {157 x1双}0 5 6 {157 x1双}0 6 0.0084478 6 {157 x1双}0 7 0.0084478 6 {157 x1双}0 8 0.0084478 6 {157 x1双}0 9 0.0084478 6 {157 x1双}0 10 0.0084478 6 {157 x1双}0 11 0.0084478 6 {157 x1双}0 12 0.0084478 0.0084478 6 {157 x1双}0 13 6 {157 x1双}0 14 0.0084478 6 {157 x1双}0 15 0.0084478 6 {157 x1双}0 16 0.0084478 6⋮

附录

函数helperPlotScalingWavelet (fb, f, invScale)%这个函数只支持小波散射的例子。金宝app它可能变化百分比或在将来的版本中被删除。fBin =差异(f (1:2));时间= (1/2:fBin: 1/2-fBin) * 1 e4;φ= ifftshift(传输线(神奇动物{1}.phift));psiL1 = ifftshift(传输线(神奇动物{2}.psift (:,)));图绘制(时间、φ“b”,“线宽”,1.5)网格在持有在情节(时间,实际(psiL1));情节(时间、图像放大(psiL1));情节([-invScale / 2 -invScale / 2), (6 e - 3 6.5 e - 3),“k——”)情节([invScale / 2 invScale / 2], [6 e - 3 6.5 e - 3),“k——”6.5)ylim ([6 e - 3 e - 3]) xlim ([-invScale invScale])传说(“扩展功能”,“Wavelet-Real部分”,“Wavelet-Imaginary部分”)结束