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R语言 waveslim包 wavelet.filter()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 17:10:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
wavelet.filter(waveslim)
wavelet.filter()所属R语言包:waveslim

                                        Higher-Order Wavelet Filters
                                         高阶小波滤波器

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Create a wavelet filter at arbitrary scale.
在任意规模的小波滤波器。


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数:wf.name
Character string of wavelet filter.
小波滤波器的字符串。


参数:filter.seq
Character string of filter sequence.  H means high-pass filtering and L means low-pass filtering.  Sequence is read from right to left.
的过滤器序列的字符的字符串。 H是指高通滤波和L是指低通滤波。读取序列是由右至左。


参数:n
Length of zero-padded filter.  Frequency resolution will be n/2+1.
零填充的过滤器的长度。频率分辨率将n/ 2 +1。


Details

详细信息----------Details----------

Uses cascade subroutine to compute higher-order wavelet coefficient vector from a given filtering sequence.
使用cascade的子程序从一个给定的过滤序列计算高阶小波系数向量。


值----------Value----------

Vector of wavelet coefficients.
向量的小波系数。


(作者)----------Author(s)----------


B. Whitcher



参考文献----------References----------

Applied Wavelet Analysis with S-PLUS, Springer: New York.
On the least asymmetric wavelets, IEEE Transactions on Signal Processing, 46, No. 4, 1125-1130.
Ten Lectures on Wavelets, CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics, SIAM: Philadelphia.
Minimum-bandwidth discrete-time wavelets, Signal Processing, 76, No. 2, 181-193.
On the Construction and Frequency Localization of Finite Orthogonal Quadrature Filters, Journal of Approximation Theory, 108, No. 1, 36-52.

参见----------See Also----------

squared.gain, wave.filter.
squared.gain,wave.filter。


实例----------Examples----------


## Figure 4.14 in Gencay, Selcuk and Whitcher (2001)[#图4.14在Gencay,塞尔丘克和Whitcher的中(2001年)]
par(mfrow=c(3,1), mar=c(5-2,4,4-1,2))
f.seq <- "HLLLLL"
plot(c(rep(0,33), wavelet.filter("mb4", f.seq), rep(0,33)), type="l",
     xlab="", ylab="", main="D(4) in black, MB(4) in red")
lines(c(rep(0,33), wavelet.filter("d4", f.seq), rep(0,33)), col=2)
plot(c(rep(0,35), -wavelet.filter("mb8", f.seq), rep(0,35)), type="l",
     xlab="", ylab="", main="D(8) in black, -MB(8) in red")
lines(c(rep(0,35), wavelet.filter("d8", f.seq), rep(0,35)), col=2)
plot(c(rep(0,39), wavelet.filter("mb16", f.seq), rep(0,39)), type="l",
     xlab="", ylab="", main="D(16) in black, MB(16) in red")
lines(c(rep(0,39), wavelet.filter("d16", f.seq), rep(0,39)), col=2)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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