Главная » Просмотр файлов » Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1 7 0 Simulink 5 6 Обработка сигналов и проектирование фильтров 2005

Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1 7 0 Simulink 5 6 Обработка сигналов и проектирование фильтров 2005 (1245705), страница 91

Файл №1245705 Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1 7 0 Simulink 5 6 Обработка сигналов и проектирование фильтров 2005 (Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1 / 7.0 Simulink 5 / 6. Обработка сигналов и проектирование фильтров 2005) 91 страницаДьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1 7 0 Simulink 5 6 Обработка сигналов и проектирование фильтров 2005 (1245705) страница 912021-01-16СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 91)

Функции Х = 1яея(яХС,Ьо Н,Н1 Н), Х вЂ”.- 1в Ь(яил,яио,во В,ях Н) Х = ьяяс (яих (еле,: ), ЗХО, -о Н, Нх Н) восстанавливают сигнал, используя соответствуюшие фильтры. 505 в.6. ?[(искретние ста(4ионирное вейвлет-нреобризоиание Пример: 1оаа поакЬ1( явс = явг2(Х,З, 'вуп4'); [са,спб,слз,осы) = вхг2(х,з„'яув4')4 аО = гявг2 (явс, ' яув4 '); аОЬкя = кяяг2(са,сиб,себ,сбб,'яуе4')) егг = вах (~пах (аЬя (Х вЂ” аО) ) ) екгЬ1я = вах (вах (аЬя (Х-аОЬ1в) ) ) екк 2.34Б2е-010 екгЬкв = 2.3482е-010 8.8.3. Дискретное стационарное двумерное вайвлвт-првобразованив — в)в(т2 Дискретное прямое стационарное двумерное вейвлет-преобразование реализуется функцией яи12.

Она используется в следующих формах: БИС = вяе2 (Х,Н, 'впаве' ) или [А, Н,у, Р) = явк2 (Х,Н, 'власе') Функция возвращает стационарное вейвлет-разложение сигнала х на уровне н, используя вейвлет 'ипапе '. и должно быть строго положительным целым числом и я1ке (х,1) и в1яе(х, 2) должны быть кратны 2Н. Выходной трехмерный массив [А, н, ч, Р) содержит коэффициенты аппроксимации на уровне ) в матрице А[:,н[), а матрицы н(:,:,к), ч(:,:,к) и Р(:,:,к) содержатдетальные коэффициенты на уровне ) [горизонтальные, вертикальные и диагональные).

Функция БИС = [Н(:,:,1:и) ) У(:,:,1:Н) 4 Р(:,:,1:и); А(;,:,Н)) или БИС = ввк2 (Х, Н,1о Р, Нг Р) или [А,Н,Ч,Р) = яег2(Х,Н,(о Р,Н) Р) возвращает стандартное вейвлет-разложение для входных фильтров разложения— низкочастотного [.о О и высокочастотного Н[ О. Функция яь 12 играет ключевую роль в обработке изображений на основе вейвлет-преобразования.

Ниже приводится пример, иллюстрирующий это. Он состоит из трех частей: ° загрузка изображения из файла [асега и его вывод на просмотр; ° визуализация декомпозиции изображения; ° просмотр коэффициентов декомпозиции до уровня К. Листинг примера с краткими комментариями; 1оаб евсеев) пЬсо1 = якяе(вар,1): соб Х = всобенак(Х,пЬсо1); япьр1ок(221)4 1наче(соб х) а чквпа11хе гье огк01па1 1ваче. 111)е('огкч[па1 1ваче'); со1огвар(вар) (са,сьб,себ, ссЫ) = явк?(Х, 3, 'вув4'); Еок К = 1".3 а 01япа)1ке гье бесовроякк1оп.

соб са = всобевак(са(.",:,К),пЬсо1): соб сво = исос(еп1аг(сьс1(:,:,К),пЬсо1); соб себ = есобевак (себ (:,:, К), пЬсо1); Глава ]э. Применение вейвлетов 506 сос( сен = мсоеевао (сес( (:,:, К), пЬсо1); Нес = (сос( са,сон сЬЙ)сое сс4),соо сен]; япьр1оь (2, 2, ке1 ) 1 звана (нес1) В соегя . ос ьье Несовроя ь1оп ас 1есе1 к. 1О1е(['аит с)ес.э арргок. ', 'апс) оес. соегя (1ея. ,пцв2ясг(К),')'])) со1оявар (вар) спс] Полученное при запуске этого примера изображение представлено на рис.

8.39. ' ае'::, Оэсс эрр э;,еэрре1:,ссе(е'цее21) ' ОО 1О(] 1ОО 1и) ..:. ":"' ' ' ]:.,;э,;)Ю' ф аспсес."'эрревь эсс се), эссен Осе 2) '("";„'. ',' ":: Яма еесс эррееэ.'епа ем, сээи Ореерз) ав] .,1ОО 1ОО серве) )вере .1(О .. ЮО *;ЗЮ * еяо,с ЕОО'': ": 4 1,,11ОО; 2ДЮ;!'' ЗЮ:*,'.Ьир,.' "ВЮ Рис. 8.39. Пример декомпозиции изображения Рис. 8,39 иллюстрирует суть декомпозиции изображений разного уровня.

Наглядность рисунка несколько снижается из-за отсутствия цвета. 8.6.4. Обратное стационарное двумерное дискретное вейвлет-преобразование — (в(р)82 следую)цие Функции обеспечивают обратное сзационарное двумерное дискретное вейалет-преобразование: Х = 1 ямя2 (ЬИС, 'мпаве'), х =. 1ямс2 (А, н, ч, э, 'мпарее ' ) или Х = зямс2 (Л(:,:,епс1),и,т,о, 'мпаве') восстанавливают сип(ал х, основываясь на многоуровневой стационарной струк- туре вейвлет-разложения онС или [л, н,ы, ()] . Функции Х = ьяеп2 (ЗИС, Ьо Н, Н Н) Х = я 12(ХН(4СЬо НН Н) 507 о. 7. Удале((ие (иумов и сжатие сигналов и изображе((ий или Х = 1вхв2(х(:,:,аоо),Н,У,О,ьо В,Н1 Ю восстанавливают сигнал, используя соответствующие фильтры.

В следующем примере выполняется загрузка файла изображения пбагЫ и оценивается погрешность после прямого вн12 и обратного увнс2 двумерных вейвлет-преобразований: 1оао ЬЬагЬ1( вас = вхь2(Х,З, 'вуа4'); (оа,с1н1,сна,соо] = вхв2(Х,З, 'вув4'); аО = гвхе2 (вас, ' вуа4 '); аО = увхо2 [са, сьс), охс, соо, ' вув4 ' ); егв = оах(вах(аьв(Х-аО))) агвЬгв = вах(вах(аьв(Х-аОЬ1в))) егс 2.3482е-010 еггЬзв 2.3482е-010 Малая величина погрешности указывает, что изображение восстанавливается с очень высокой точностью.

8.7. Удаление шумов и сжатие сигналов и изображений 8.7.4. Принципы очистки сигналов и шумов Для удаления и(умов и сжатия сигналов и изображений используется хорошо известный из техники фильтрации прием — удаление высокочастотных составляющих из спектра сигнала. Однако применительно к вейвлетам есть е)це один путь — ограничение уровня детализирующих коэффициентов. Мы уже видели, что кратковременные особенности сигнала (а к ним можно отнести и шумы в виде множества таких особенностей) создают детализирующие коэффициенты с высоким содержанием шумовых компонентов, имеющих большие случайные выбросы значений сигнала. Задав некоторый порог для нх уровня, и срезав по уровню детализирующие коэффициенты, можно уменьшить уровень шумов. Но, пожалуй, самый интересный аспект этой проблемы заключаешься в том, что уровень ограничения можно устанавливать лля каждого коэффициента отдельно, что позволяет строить адаптивные к изменениям сигнала системы очистки сигналов от шума на основе вейвлетов.

8.4.2. Установка параметров по умолчанию — (Ыепспзр Функция (тяп, 80яя, икар)(рр, Саут] = нсааоар(1Н1, тп2, Х) возвращает параметры, используемые по умолчанию, для компрессии и удаления шумов, используя вейаяеты, в том числе пакетные, для входного вектора или матрицы Х. Матрица Х может представлять собой одномерный или двумерный сигнал. Выходные параметры этой функции следующие: ° тнн — пороговое значение; ° вони — установка жесткого порога; ° кккр)(рр — позволяет сохранить коэффициенты аппроксимации; ° снтт (используется только для пакетного вейвлета) — имя энтропии. 508 Глава 8.

Применение вейвлетвв Входной аргумент ТН1 может принимать два значения: ° 'беп' — для удаления шумов; ° ' свр ' — для сжатия (компрессии). Аргумент ТН2 принимает значение 'чо' для простого вейвлета или 'ир' для пакетного вейвлета. Заметим, что для простого вейвлета функция имеет три выходных параметра: [ТНК, ЯОКН, КЕЕРЛРР) = Соепсвр (1Н1, 'еч', Х) .

Для пакетного вейвлета функция использует четыре выходных параметра: [ТНР„ ЯОКН,КЕЕРяРР,СК1Т) = с(оепсвр(1Н1,'хр',Х). Ниже приведены примеры применения данной функции для гауссового шумового сигнала, заданного (в первой строке) генератором случайных чисел: гпгс = 2055415866; гапс(п('Яееи',тпгг); х = гапоп(1,1000) 4 [гьг,яогь,геерарр) = сЫепсвр('оеп', 'чч',х) [ГЛг1,яогЛ1,хеерарр1) = с$с(епсвр('свр','хг',х) [ГЛг, яогЛ, Хеерарр, сггс) = с(сепсвр('с(еп', 'ер', х) глг = 3.8593 4яогЛ = я Хеерарр = 1 гьг1 0.7003 яогЛ1 л Хеерарр1 1 глг = 4,2911 яогЛ 4 Л Хеерарр = сггг = япге 8.7.3.

Выбор порога для удаления шумов — Т[зве[ест Функция тня = гляе1есг (х, тртк) возвращает пороговое значение лля вектора Х, используя правило выбора, опреде- ленное строкой ТРТВН ° тртК = ' г19гепге' — алаптивнаЯ установка поРога по методу Штейна; ° тртк = 'лепгяпге' — эвристический вариант порога по методу Штейна; ° тртк = 'яс[гно1од' — порог, равный яс[гг(2*1од(1епдгл(х) ) ); ° тртк = 'в1п1вах1' — минимаксный порог. Выбор порогового значения базируется на основной модели вида у=Я[) + е, где е — белый шум [х[(0,!), 509 8. 7.

Удаление шумов а сжатие сигналов и изоаражеаий Примеры применения данной функции даны ниже: дп16 = 20554158ббп сапс(п ('аеещ, попс) ) к = капал (1, 1000) сьг = сьае1есь(к,'г1огапге') сьг1 = сьае1есг (к, 'асбио1оо') сьг2 = сиае1есс(х,'Лепгапге')) гагЗ = Сиае1ес (х, 'вппгвакп') сь 1.8065 Саг1 3.7168 сп 3 = 4 2.2163 8.4.4. Штрафной порог для удаления шума — лиЬрлреп Функция тяя = иввреп (С,;, 81ОМА, аврал) возвращает глобальный порог тнр для удаления шумов. Он получается из правила выбора вейвлет-коэффициентов с использованием пштрафногоп метода Бирге-Массарта (В(гяе-Маббаг().

[С,~] — структура разложения сигнала или изображения, которая должна обрабатываться. 51ПИЯ вЂ” стандартное отклонение белого шума Гаусса в данной модели. дьрид — параметр настройки для «штрафногоп метода. В приведенном ниже примере показана техника очистки сигнала (с файла пойпнша) от шума с построением графиков исходного сигнала и очищенного от шума (рис. 8.40)) 1оас) попав1ва) к = попавпва) ипаве = '*увб'и 1еч = 4п (с,з) = иачеаес(к,1еч,ипаве); апсва = ипопаеас(с,1,1)п а1р)па = 1; Опупп~ юспп! (с-' 14 О, 5 (со' гш: зю всо асс ыю:га).

Характеристики

Список файлов книги

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6430
Авторов
на СтудИзбе
306
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее