cns(wavethresh)
cns()所属R语言包:wavethresh
Create new zeroed spectrum.
创建新的归零频谱。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Part of a two-stage function suite designed to simulate locally stationary wavelet processes in conjunction with the LSWsim function.
设计来模拟局部平稳小波结合过程与LSWsim函数的一个两阶段的功能套件的一部分。
用法----------Usage----------
cns(n, filter.number=1, family="DaubExPhase")
参数----------Arguments----------
参数:n
The length of the simulated process that you want to produce. Must be a power of two (for this software).
长度的模拟过程中要产生。必须是2的幂(此软件)。
参数:filter.number
This selects the smoothness of wavelet that you want to use in the decomposition. By default this is 10, the Daubechies least-asymmetric orthonormal compactly supported wavelet with 10 vanishing moments.
选择要使用的分解小波的平滑度。默认情况下,这是10,至少不对称的Daubechies正交的紧支撑小波与10个消失矩。
参数:family
specifies the family of wavelets that you want to use. The options are "DaubExPhase" and "DaubLeAsymm".
指定要使用的小波家庭。的选项“DaubExPhase”和“DaubLeAsymm”。
Details
详细信息----------Details----------
This simple routine merely computes the time-ordered non-decimated wavelet transform of a zero vector of the same length as the eventual simulated series that you wish to produce.
这个简单的例程仅仅计算你想生产的最终的模拟系列相同的长度的零向量的时间排序的非抽取小波变换。
If you look at this routine you will see that it is extremely simple. First, it checks to see whether the n that you supplied is a power of two. If it is then it creates a zero vector of that length. This is then non-decimated wavelet transformed with the appropriate wavelet.
如果你看一下这个程序,你会看到,这是非常简单的。首先,它检查,看看是否您所提供的n是2的力量。如果是,那么它会创建一个零向量,长度。这是合适的小波变换的非抽取小波。
The output can then be processed and then finally supplied to LSWsim for process simulation.
然后,该输出可以被处理和最后供给到LSWsim过程模拟。
值----------Value----------
An object of class: wd, and, in fact, of the non-decimated variety. All wavelet coefficients of this are zero.
对象类:wd“,而事实上,各种非锐减。这所有的小波系数均为零。
(作者)----------Author(s)----------
G P Nason
参见----------See Also----------
LSWsim, ewspec
LSWsim,ewspec
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注:
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