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私は、MATLAB環境でCmor-Fb-FCウェーブレット変換を使用しています。Fbは帯域幅、Fcは中心周波数パラメーターです。トレイルとエラーの手順で、Fb-Fcを5-1として選択し、合理的な出力を得ました。しかし、私はFb-Fcパラメータに適切な値を選択するルールを知りたいですか？30秒間に300個のサンプルを使用しているとしましょう。サンプリング周波数は10 Hzです。これが信号です。 x=sin(2*pi*t*.1).*(t<10)+sin(2*pi*t*0.3).*... (t<30)+sin(2*pi*t*0.6).*(t<10).*exp(-t*.1);

7 matlab  wavelet  bandwidth 

複雑なMorletウェーブレット（または、使用する名前がGaborウェーブレットの場合）を使用する必要がある非常に特殊なアプリケーションがあります。私は現在、畳み込み定理を使用してウェーブレット変換を計算していますが、リフティング方式のため、直接ウェーブレット変換の方がコンピューター効率が高いということをどこでも読んでいます。 一方、リフティングスキームを検索しましたが、パラダイムが非常に異なるため、ウェーブレットでどのように使用するか、あるいはそれが可能かどうかもわかりません。 私の質問は、1Dおよび2DのMorletウェーブレットでリフティングスキームを使用することは可能ですか？もしそうなら、アルゴリズムを説明する文献をお勧めできますか？

7 wavelet 

私はアントワーヌ他による「二次元ウェーブレットとその親族」というタイトルの本を読んでいます。そして、それは消える瞬間について話します。その正確な意味を理解するのに苦労しています。誰もが消える瞬間についてアイデアを与えることができますか？

7 wavelet 

合成すると常に恒等演算が行われるように、Haar変換とその逆の実装に興味があります。私の入力は、指定された範囲内の離散的な序数です。Haar変換の出力も、同様に離散的な序数（または固定小数点）の数値にする必要があります。 私は、入力信号が範囲内に均一に分散されたサンプルで構成されている場合に基づいて作業しました 0..(2n−1)0..(2n−1)0..(2^n-1) そして、私の変換された信号もそうです、そしてそれで、原則として、私の元の信号は逆ハールによって完全に再現されるべきです。 私は、GNU Octaveを使用してこの（Matlab）実装に手を加えました。 http://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/m_src/haar/haar.html これは倍精度値を使用します...変換された表現を元の状態空間と同じ状態空間に合わせるために、round（）を使用して変換されたデータの離散表現を確立するように強制します。当然のことながら、逆変換の出力に対して再びround（）を使用する必要があることがわかりました。 round（haar_2d_inverse（round（haar_2d（signal））））がほとんどの信号値の恒等関数ではないことは、おそらく驚くことではありません...事例では、通常、再構成された信号-ほぼ対称に見え（少数の再構成されたサンプルで+1または-1）、これはnの選択にほとんど依存しないようです。 私が知りたいのは、順序サンプルで機能するhaar_2dおよびhaar_2d_inverseの「より良い」実装があるかどうかです。異常は、Haar実装自体の結果なのか、中間段階でround（）を適用した方法なのでしょうか？後者の場合、丸める前にスケーリングしてこれを修正できますか？

7 image-processing  matlab  discrete-signals  wavelet 

元の画像： （含まれている画像は.png画像であるため、表示用の保存/アップロードに追加の歪みは追加されていません） 私は「数学の波紋」の 20ページからD4変換を使用しました。これは基本的に次の5つのステップです。 フォワードd4： c1 = √3 / 4.0 ; c2 = (√3 - 2) / 4.0 ; s[ IEVEN ] += √3 * s[ IODD ] ; s[ IODD ] -= c1*s[ IEVEN ] + c2*s[ IPREVEVEN ] ; s[ IEVEN ] -= s[ INEXTODD ] ; s[ …

7 noise  wavelet