Daubechies小波滤波计算- MATLAB dbaux - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

语法

W = dbaux(N,SUMW) W = dbaux(N) W = dbaux(N,0)

W = dbaux(N,SUMW)是命令吗?N涂抹缩放过滤器，使sum(W) = SUMW．的可能值N是1、2、3、…

请注意不稳定可能发生在N太大了。

W = dbaux(N)等于W = dbaux(N,1)

W = dbaux(N,0)等于W = dbaux(N,1)

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此示例展示了如何使用指定的和确定Daubechies的极值相位缩放滤波器。和的两个最常见的值是 $\ sqrt {2}$ 和1。

构造两个版本的“db4”扩展过滤器。一个缩放滤波器和等于 $\ sqrt {2}$ 另一个和是1。

NumVanishingMoments = 4;h = dbaux(NumVanishingMoments,sqrt(2));m0 = dbaux(NumVanishingMoments,1);

求和等于的过滤器 $\ sqrt {2}$ 返回的合成(重构)过滤器是什么wfilters并用于离散小波变换。

[LoD,HiD,LoR,HiR] = wfilters()“db4”);马克斯(abs (LoR-h))

Ans = 4.2589e-13

对于正交小波，分析(分解)滤波器是合成滤波器的逆时滤波器。

马克斯(abs (LoD-fliplr (h)))

Ans = 4.2589e-13

的计算dbNDaubechies缩放滤波器需要提取一个多项式阶的根4 n．不稳定可能发生在N太大了。

所使用的算法是基于Shensa获得的结果(参见“参考文献”)，显示了“拉格朗日特罗斯”滤波器和Daubechies小波滤波器的卷积平方之间的对应关系。

数量级的计算N涂抹缩放过滤器w分两步进行:计算“拉格朗日”过滤器P，并取平方根。更准确地说应该是:

关联的“拉格朗日特罗斯”滤波器是长度为4N-1的对称滤波器。P定义为
P= (一个（N) 0一个（N-1) 0…0一个(1) 1一个(1) 0一个(2)……0一个（N)]
在哪里
然后,如果w表示数据库N涂抹和缩放过滤器，w平方根是P：
P=conv（wrev（w)，w),w长度是2的过滤器吗N．
对应的多项式有N0位于−1和N−1模数小于1的0。