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wpt.test(waveslim)
wpt.test()所属R语言包：waveslim

                                        Testing the Wavelet Packet Tree for White Noise
                                         白噪声测试的小波包树

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A wavelet packet tree, from the discrete wavelet packet transform (DWPT), is tested node-by-node for white noise.  This is the first step in selecting an orthonormal basis for the DWPT.
小波包树，从离散小波包变换（DWPT），测试节点的节点为白噪声。这是第一个步骤中选择一个标准正交为DWPT基础。


用法----------Usage----------


css.test(y)
entropy.test(y)
portmanteau.test(y, p = 0.05, type = "Box-Pierce")



参数----------Arguments----------

参数：y
wavelet packet tree (from the DWPT)
小波包树（从DWPT中）


参数：p
significance level
显着性水平


参数：taper
weight of cosine bell taper (cpgram.test only)
重量的余弦钟锥形（cpgram.test只有）


参数：type
"Box-Pierce" and other recognized (portmanteau.test only)
"Box-Pierce"和other确认（portmanteau.test只）


Details

详细信息----------Details----------

Top-down recursive testing of the wavelet packet tree is
自顶向下的递归检测的小波包树


值----------Value----------

Boolean vector of the same length as the number of nodes in the wavelet packet tree.
布尔向量小波包树中的节点的数目相同的长度。


（作者）----------Author(s)----------


B. Whitcher



参考文献----------References----------

Time Series: Theory and Methods, (2nd. edition), Springer-Verlag.
Techniques for testing the constancy of regression relationships over time, Journal of the Royal Statistical Society B, 37, 149-163.
Spectral Analysis for Physical Applications: Multitaper and Conventional Univariate Techniques, Cambridge University Press.

参见----------See Also----------

ortho.basis.
ortho.basis。


实例----------Examples----------


data(mexm)
J <- 6
wf <- "la8"
mexm.dwpt <- dwpt(mexm[-(1:4)], wf, J)
## Not implemented yet[＃尚未实现]
## plot.dwpt(x.dwpt, J)[＃plot.dwpt（x.dwpt，J）]
mexm.dwpt.bw <- dwpt.brick.wall(mexm.dwpt, wf, 6, method="dwpt")
mexm.tree <- ortho.basis(portmanteau.test(mexm.dwpt.bw, p=0.025))
## Not implemented yet[＃尚未实现]
## plot.basis(mexm.tree)[＃plot.basis（mexm.tree）]

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