正交小波滤波器集- MATLAB正交滤波器 - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

语法

[Lo_D, Hi_D Lo_R Hi_R] = orthfilt (W）

描述

[Lo_D, Hi_D Lo_R Hi_R] = orthfilt (W）计算与缩放过滤器相关联的四个过滤器W对应于小波的:

`Lo_D`	分解低通滤波器
`Hi_D`	分解高通滤波器
`Lo_R`	重建低通滤波器
`Hi_R`	重建高通滤波器

对于正交小波，在多分辨率框架中，我们从尺度函数ϕ和小波函数ψ开始。其中一个基本关系是双尺度关系:

$\frac{1}{2} ϕ （ \frac{x}{2} ）＝ \sum_{n \in Z} w_{n} ϕ （ x - n ）$

使用的所有过滤器dwt和得到与序列密切相关吗 ${（ w_{n} ）}_{n \in Z}$ ．显然，如果ϕ是紧凑支持的，则序列(金宝appw_n)是有限的，可以看作是FIR滤波器。扩展过滤器W是

低通FIR滤波器
长度为2的N
和1
的规范

例如，对于db4扩展过滤器,

Load db3 db3 db3 = 0.2352 0.5706 0.3252 -0.0955 -0.0604 0.0249 sum(db3) ans = 1.000 norm(db3) ans = 0.7071

从过滤器W，我们定义了4个FIR滤波器，长度为2N，范数为1，组织如下:

过滤器	低通	高通
分解	`Lo_D`	`Hi_D`
重建	`Lo_R`	`Hi_R`

四个滤波器的计算方法如下:

在哪里qmf是这样的,Hi_R和Lo_R是正交镜滤光片(即，Hi_R (k) = (1)^k(2 + 1 - k),因为k = 1,2， Ä， 2N),wrev翻转滤波器系数。所以Hi_D和Lo_D也是正交镜滤光片。这些过滤器的计算是使用orthfilt．

例子

%负载缩放过滤器。加载db8;w = db8;次要情节(421);茎(w);标题(“原始比例滤波器”);%计算四个过滤器。[Lo_D, Hi_D Lo_R Hi_R] = orthfilt (w);次要情节(423);茎(Lo_D); title('Decomposition low-pass filter'); subplot(424); stem(Hi_D); title('Decomposition high-pass filter'); subplot(425); stem(Lo_R); title('Reconstruction low-pass filter'); subplot(426); stem(Hi_R); title('Reconstruction high-pass filter'); % Check for orthonormality. df = [Lo_D;Hi_D]; rf = [Lo_R;Hi_R]; id = df*df' id = 1.0000 0 0 1.0000 id = rf*rf' id = 1.0000 0 0 1.0000 % Check for orthogonality by dyadic translation, for example: df = [Lo_D 0 0;Hi_D 0 0]; dft = [0 0 Lo_D; 0 0 Hi_D]; zer = df*dft' zer = 1.0e-12 * -0.1883 0.0000 -0.0000 -0.1883 % High- and low-frequency illustration. fftld = fft(Lo_D); ffthd = fft(Hi_D); freq = [1:length(Lo_D)]/length(Lo_D); subplot(427); plot(freq,abs(fftld)); title('Transfer modulus: low-pass'); subplot(428); plot(freq,abs(ffthd)); title('Transfer modulus: high-pass') % Editing some graphical properties, % the following figure is generated.