R语言 wmtsa包 wavGain()函数中文帮助文档(中英文对照)

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wavGain(wmtsa)
wavGain()所属R语言包：wmtsa

                                        The gain functions for Daubechies wavelet and scaling filters
                                         Daubechies小波和尺度滤波器的增益功能

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Given g and h are the impulse responses for the scaling and wavelet filters, respectively, and G(1,1f) and H(1,f) are their corresponding gain functions, then the gain functions for decomposition level j > 1 are calculated using the recursive algorithm:
由于g和h是的缩放和小波滤波器的脉冲响应，分别与G(1,1f)和H(1,f)是其相应的增益功能，然后分解级的增益功能j > 1使用递归算法计算：


用法----------Usage----------


wavGain(wavelet="s8", n.levels=5, n.fft=1024, normalize=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：n.fft
the number of Fourier coefficients to use in approximating the gain functions. Default: 1024.
傅立叶系数的数目，使用在近似的增益函数。默认值：1024。


参数：n.levels
the number of decomposition levels. Default: 5.
的分解级别的数目。默认值：5。


参数：normalize
a boolean value. If TRUE, the filters are normalized by dividing each filter coefficient by the sqrt(2) (used for maximal overlap wavelet transforms). If FALSE, no normalization is used. Default: TRUE.
一个布尔值。如果TRUE，过滤器除以各滤波器系数进行归sqrt(2)（用于最大重叠小波变换）。如果FALSE，没有标准化。默认值：TRUE。


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"。


值----------Value----------

an object of class wavGain.
对象类wavGain。


参考文献----------References----------

D. B. Percival and  A. T. Walden, Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press, 2000.
I. Daubechies, Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets, Communications on Pure and, Applied Mathematics, 41, 909–96.

参见----------See Also----------


实例----------Examples----------


## approximate the gain functions for the [＃近似的增益功能]
## normalized Daubechies least asymmetric [＃归一化的Daubechies小波至少不对称]
## 20-tap filters for levels 1,...,5 using a [＃20  - 抽头滤波器的水平1，...，5使用]
## 1024 Fourier frequencies [＃1024傅立叶频率]
result <- wavGain(wavelet="s20", n.levels=5,
    norm=TRUE)

## plot the results [＃绘制的结果。]
plot(result)

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