文件

wnoisest.

估计1-D小波系数的噪声

句法

stdc = wnoisest(c,l,s)
stdc = wnoisest(c)
stdc = wnoisest(c)

描述

stdc = wnoisest(c,l,s)返回输入向量中包含的电平的详细系数标准偏差的估计S.[c,l]输入小波分解结构(参见波东想要查询更多的信息)。

如果C是一维单元阵列,stdc = wnoisest(c)返回一个向量,这样STDC(k)是对标准偏差的估计c {k}

如果C是一个数字数组,stdc = wnoisest(c)返回一个向量,这样STDC(k)是对标准偏差的估计c(k,:)

使用的估算器是中值绝对偏差/ 0.6745,非常适合于零用明一维模型中的零平均高斯白噪声(见THSELECT.想要查询更多的信息)。

例子

全部收缩

具有异常值的N(0,1)白色高斯噪声向量中噪声标准偏差的估计。

创建具有10个随机放置的异常值的N(0,1)噪声向量。

RNG.默认;X = RANDN(1000,1);p = randperm(长度(x));索引= P(1:10);x(索引(1:5))= 10;x(索引(6:结束))= -10;

使用具有3个消失的时刻的Daubechies的极值相位小波获得离散小波变换到级别2。

[c,l] = wavedec(x,2,'db3');stdc = wnoisest(c,l,1:2)
STDC = 0.9650 1.0279

尽管有异常值,wnoisest.提供对标准偏差的稳健估计。

参考

donoho,d.l。I.M. Johnstone(1994),“Light By小波收缩的空间适应”,Biometrika,Vol 81,PP。425-455。

donoho,d.l。I.M. Johnstone(1995),“通过小波收缩通过小波收缩来调整未知光滑,”贾萨,Vol 90,432,pp。1200-1224。

扩展能力

也可以看看

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在R2006A之前介绍

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