Veyvlet o'zgaruvchan algaritimlarini o'rganish statsionar bo'lganda juda yaxshi ishlaydi

Filtr banklari yordamida diskret to'lqin konvertatsiyasini hisoblashdan oldin signalni uzaytirish kerak bo'ladi. Ekstrapolyatsiya usuliga qarab, signal chegaralarida DWT konversiyasining noaniqliklariga olib keladigan muhim artefaktlar paydo bo'lishi mumkin.

PyWavelets ushbu salbiy ta'sirni minimallashtirish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan signalni ekstrapolyatsiya qilishning bir necha usullarini taqdim etadi. Bunday usullarni namoyish qilish uchun biz quyidagi ro'yxatdan foydalanamiz:

Signalni uzaytirish usullarini namoyish qilish ro'yxati

Grafiklarda qisqa signal (qizil) qanday kengayganligi (qora) asl uzunligidan tashqarida ko'rsatilgan.

Дискретное вейвлет – преобразование

DWT-ni namoyish qilish uchun biz vaqt o'tishi bilan ortib boradigan dinamik chastota spektriga ega signaldan foydalanamiz. Signalning boshlanishi past chastotali qiymatlarni, signalning oxiri esa qisqa to'lqinli chastotalarni o'z ichiga oladi. Bu bizga vaqt o'qiga qarab chastota spektrining qaysi qismi filtrlanganligini aniqlashni osonlashtiradi:

Листинг

Pywavelets 1.0.3 da diskret to'lqin o'zgarishi pywt funktsiyasi hisoblanadi.dwt (), bu vektor tomonidan berilgan signalning taxminiy CA koeffitsientlarini va birinchi darajali wavelet transformatsiyasining batafsil CD koeffitsientlarini hisoblab chiqadi:

Листинг первого уровня преобразования




Beshinchi darajadagi konversiya ro'yxati

Taxminiy koeffitsientlar (cA) DWT ning past o'tkazgichli filtr (o'rtacha filtr) chiqishini ifodalaydi. Tafsilotlar koeffitsientlari (cD) DWT yuqori chastotali (farq filtri) filtrining chiqishini anglatadi.

Pywt funktsiyasidan foydalanish mumkin.wavedec () yuqori darajadagi koeffitsientlarni darhol hisoblash uchun. Ushbu funktsiya kirish uchun dastlabki signal va darajani oladi va bitta yaqinlashish koeffitsientlari to'plamini (n-daraja) va n-tafsilotlar koeffitsientlari to'plamini (1 dan n-darajagacha) qaytaradi. Beshinchi daraja uchun misol: