wavDWT(wmtsa)
wavDWT()所属R语言包：wmtsa
The discrete wavelet transform (DWT)
离散小波变换（DWT）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The discrete wavelet transform using convolution style filtering and periodic extension.
离散小波变换的卷积式的过滤和定期延长。
Let j, t be the decomposition level, and time index, respectively, and s(0,t)=X(t) for t=0,...,N-1 where X(t) is a real-valued uniformly-sampled time series. The jth level DWT wavelet coefficients (d(j,t)) and scaling coefficients (s(j,t)) are defined as d(j,t)=sum(h(l) s(j-1, t - 2t+1-l) mod N(j-1)) and s(j,t)=sum(g(l) s(j-1, t - 2t+1-l mod N(j-1))) for j=1,...,J where h(l) and g(l) are the jth level wavelet and scaling filter, respectively, and Nj=2^(j-1). The DWT is a collection of all wavelet coefficients and the scaling coefficients at the last level: d(1),d(2),...,d(J),s(J) where d(j) and s(j) denote a collection of wavelet
让我们j, t是分解的水平，时间指数，分别与s(0,t)=X(t) for t=0,...,N-1X(t)是实值的均匀采样的时间序列。 jth级DWT小波系数（d(j,t)）和缩放系数（s(j,t)）被定义为d(j,t)=sum(h(l) s(j-1, t - 2t+1-l) mod N(j-1))和s(j,t)=sum(g(l) s(j-1, t - 2t+1-l mod N(j-1)))j=1,...,J其中h(l)和g(l)是jth级小波和尺度滤波器，分别，和Nj=2^(j-1)。小波变换是一个集合的所有小波系数，并在最后一个级别的缩放系数：d(1),d(2),...,d(J),s(J)其中d(j)和s(j)表示的集合小波
----------Usage----------
wavelet="s8", position=list(from=1,by=1,units=character()), units=character(),
参数----------Arguments----------
参数：x
a vector containing a uniformly-sampled real-valued time series.
一个向量，包含均匀采样的实值的时间序列。
参数：documentation
a character string used to describe the input data. Default: character().
一个字符串用来描述输入data。默认值：character()。
参数：keep.series
a logical value. If TRUE, the original series is preserved in the output object. Default: FALSE.
一个逻辑值。如果TRUE，被保存在原系列的输出对象。默认值：FALSE。
参数：n.levels
the number of decomposition levels. Default: as.integer(floor(logb(length(x),base=2))).
的分解级别的数目。默认值：as.integer(floor(logb(length(x),base=2)))。
参数：position
a list containing the arguments from, by and to which describe the position(s) of the input data. All position arguments need not be specified as missing members will be filled in by their default values. Default: list(from=1, by=1, units=character()).
list包含的参数from, by和to描述的位置（S）输入data。所有的位置参数需要被指定为缺少的成员将被填充，它们的默认值。默认值：list(from=1, by=1, units=character())。
参数：title.data
a character string representing the name of the input data. Default: character().
一个字符串代表名称的输入data。默认值：character()。
参数：units
a string denoting the units of the time series. Default: character() (no units).
一个字符串，表示的时间序列的单位。默认值：character()（无单位）。
参数：wavelet
a character string denoting the filter type. See wavDaubechies for details. Default: "s8".
一个字符串，表示过滤器的类型。见wavDaubechies的详细信息。默认值："s8"。
Details
详细信息----------Details----------
This DWT imposes an ad hoc storage sytem for odd length scaling coefficient crystals: if the length of a scaling coefficient crystal is odd, the last coefficient is "stored" in the extra crystal. During reconstruction, any extra scaling coefficients are returned to their proper location. Such as system imposes no spurious energy in the transform coefficients at the cost of a little bookkeeping.
此载重吨施加一个特设存储原有操作系统的长度为奇数的缩放系数晶体：缩放系数的晶体的长度，如果是奇数，最后的系数是“存储”在额外的晶体。在重建过程中，任何额外的缩放系数返回到正确的位置。如系统内的变换系数，并没有规定寄生能量在有点簿记成本。
值----------Value----------
an object of class wavTransform.
对象类wavTransform。
参考文献----------References----------
D. B. Percival and A. T. Walden, Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press, 2000.
参见----------See Also----------
实例----------Examples----------
## calculate the DWT of linear chirp [＃计算DWT的线性啁啾]
linchirp <- make.signal("linchirp", n=1024)
result <- wavDWT(linchirp, wavelet="s8", n.levels=5, keep.series=TRUE)
## plot the transform shifted for approximate zero [＃图改造为近似为零转移]
## phase alignment [＃相位对齐]
plot(wavShift(result))
## plot summary [＃图总结]
eda.plot(result)
## summarize the transform [＃总结的变换。]
summary(result)
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发表于 2012-10-1 22:53:43
