idwt(wavelets)
idwt()所属R语言包:wavelets
Inverse Discrete Wavelet Transform
逆离散小波变换
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Computes the inverse discrete wavelet transform for a discrete wavelet transform that was obtained from a univariate or multivariate time series.
计算逆离散小波变换的离散小波变换,从单变量和多变量时间序列。
用法----------Usage----------
idwt(wt, fast=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数:wt
A dwt object.
Adwt对象。
参数:fast
A logical flag which, if true, indicates that the inverse pyramid algorithm is computed with an internal C function. Otherwise, only R code is used in all computations.
一个逻辑标志,如果为true,表示倒金字塔算法计算与内部C函数。否则,只有R代码是用在所有的计算。
Details
详细信息----------Details----------
The inverse discrete wavelet transform is computed via the inverse pyramid algorithm, using pseudocode written by Percival and
通过金字塔逆算法的逆离散小波变换的计算,使用伪代码填写波斯富街
值----------Value----------
An object with class and attributes equivalent to the original series that was used to compute the DWT. In general, the output will be equivalent to the original series (i.e. X = idwt(dwt(X))), however when thresholding or shrinkage methods are used on the dwt object, the output of idwt may differ from the original series.
对象类和属性等同于原始的系列,是用来计算DWT。在一般情况下,输出将是等同于原始的系列(即X = IDWT(载重吨(X))),然而,当阈值或收缩的方法上使用dwt对象,输出idwt从原始的系列可能会有所不同。
(作者)----------Author(s)----------
Eric Aldrich. ealdrich@gmail.com.
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
dwt, modwt, imodwt.
dwt,modwt,imodwt。
实例----------Examples----------
# obtain the two series listed in Percival and Walden (2000), page 42[获得这两个系列在波斯富街和Walden(2000)上市,第42页]
X1 <- c(.2,-.4,-.6,-.5,-.8,-.4,-.9,0,-.2,.1,-.1,.1,.7,.9,0,.3)
X2 <- c(.2,-.4,-.6,-.5,-.8,-.4,-.9,0,-.2,.1,-.1,.1,-.7,.9,0,.3)
# combine them and compute DWT[它们结合在一起,计算DWT]
newX <- cbind(X1,X2)
wt <- dwt(newX, n.levels=3, boundary="reflection")
# compute the inverse DWT[计算逆DWT]
invX <- idwt(wt)
# compare[比较]
newX
invX
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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。
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