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R语言 wavelets包 wt.filter()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 17:00:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
wt.filter(wavelets)
wt.filter()所属R语言包:wavelets

                                         Wavelet Transform Filter
                                         小波变换滤波器

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generates a wavelet transform filter.
生成小波变换过滤器。


用法----------Usage----------


wt.filter(filter="la8", modwt=FALSE, level=1)



参数----------Arguments----------

参数:filter
A character string indicating which wavelet transform filter to compute or a numeric vector of wavelet (high pass) filter coefficients (not scaling (low pass) coefficients). If a numeric vector is supplied, the length must be even.
一个字符串,表示小波变换过滤器来计算一个数值向量的小波(高通)滤波器系数(不结垢(低通)系数)。如果提供一个数值向量,长度必须是偶数。


参数:modwt
A logical value indicating whether to compute the maximal overlap discrete wavelet transform filter.
一个逻辑值,该值指示是否计算的最大重叠离散小波变换过滤器。


参数:level
An integer value indicating the level of the wavelet filter to compute.
的整数的值,该值指示的小波滤波器的计算的水平。


Details

详细信息----------Details----------

The character strings currently supported are derived from one of four classes of wavelet transform filters: Daubechies, Least Asymetric, Best Localized and Coiflet. The prefixes for filters of these classes are d, la, bl and c, respectively. Following the prefix, the filter name consists of an integer indicating length.  Supported lengths are as follows:
目前支持来自四大类小波变换滤波器的字符串:Daubechies小,最不对称的,最好的本地化和Coiflet小波。这些类的过滤器的前缀是d,la,bl和c,分别。过滤器的名称的前缀,包含一个整数,表示长度。支持的长度如下:




Daubechies 2,4,6,8,10,12,14,16,18,20.
Daubechies小2,4,6,8,10,12,14,16,18,20。




Least Asymetric 8,10,12,14,16,18,20.
最不对称8,10,12,14,16,18,20。




Best Localized 14,18,20.
最佳的本地化14,18,20。




Coiflet 6,12,18,24,30.
Coiflet小波6,12,18,24,30。

Thus, to obtain the Daubechies wavelet transform filter of length 4, the character string "d4" can be passed to wt.filter. <br> <br> This naming convention has one exception: the Daubechies wavelet transform filter of length 2 is denoted by haar instead of d2.
因此,要获得的Daubechies小波变换过滤器的长度为4,字符串"d4"可以传递给wt.filter。参考参考这个命名约定有一个例外:Daubechies小波变换过滤器的长度为2表示haar,而不是d2,。


值----------Value----------

Returns an object of class wt.filter, which is an S4 object with slots
返回一个对象类wt.filter,这是一个与槽S4对象


参数:L
An integer representing the length of the wavelet and scaling filters.
一个整数,表示小波和尺度滤波器的长度。


参数:h
A numeric vector of wavelet filter coefficients.
一个数字向量小波滤波器系数。


参数:g
A numeric vector of scaling filter coefficients.
一个数值向量尺度滤波器系数。


参数:wt.class
A character string indicating the class of the wavelet transform filter. Possible values are "Daubechies", "Least Asymetric", "Best Localized", and "Coiflet". If the wt.filter object is generated from a numeric vector of wavelet coefficients, wt.class is "none".
一个字符的字符串表明小波变换过滤器之类的。可能的值是"Daubechies","Least Asymetric","Best Localized"和"Coiflet"。如果wt.filter对象产生一个数值向量的小波系数,wt.class是"none"。


参数:wt.name
A character string indicating the name of the wavlet filter as listed in the Details section, above. If the wt.filter object is generated from a numeric vector of wavelet coefficients, wt.name is "none".
一个字符串的名字列在上面的“详细资料”节,的wavlet过滤器。如果wt.filter对象产生一个数值向量的小波系数,wt.name是"none"。


参数:transform
A character string indicating whether the resulting wavelet transform object contains DWT or MODWT coefficients. Possible values are "dwt" and "modwt".
一个字符串,指示是否得到小波变换对象包含DWT或MODWT系数,。可能的值是"dwt"和"modwt"。


注意----------Note----------

The notation h and g for wavelet and scaling coefficients, respectively, follows Percival and Walden (2000).  In other texts and articles the reverse notation is often adopted.
的符号h和g小波和尺度系数,分别如下波斯富街和Walden(2000年)。在其他的文本和文章中,通常采用反向符号。


(作者)----------Author(s)----------


Eric Aldrich. ealdrich@gmail.com.



参考文献----------References----------

Series Analysis, Cambridge University Press.

参见----------See Also----------

wt.filter.qmf, dwt, modwt.
wt.filter.qmf,dwt,modwt。


实例----------Examples----------


wt.filter("la14")

wt.filter(1:10, modwt=TRUE)

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注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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