R语言 wmtsa包 wavShift()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

wavShift(wmtsa)
wavShift()所属R语言包：wmtsa

                                        Shifts wavelet transform coefficients for approximate zero phase alignment
                                         转移小波变换系数接近零相位对齐

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

If Daubechies symmlet or coiflet filters are used in forming a DWT or MODWT (ala wavDWT or wavMODWT, respectively), then the transform coefficients can be circularly rotated so that they are approximately aligned (in time) with events of the original time series. An appropriate shift of the coefficients (generated by approximate linear phase filter operations)
如果的Daubechies小波symmlet或coiflet小波过滤器中使用形成载重吨或MODWT的（鼻翼的wavDWT或wavMODWT分别），然后变换系数可以是圆的转动，从而使它们大致对齐（在时间上）的原来的时间序列的事件。一个适当的移位系数（所产生的近似线性相位滤波器操作）


用法----------Usage----------


wavShift(x)



参数----------Arguments----------

参数：x
an object of class wavTransform or wavBoundary.
对象的类wavTransform或wavBoundary。


Details

详细信息----------Details----------

Only relevant for transforms calculated using Daubechies coiflet and symmlet filters. A second application of wavShift to the same input object will result in the original input object, i.e. without any imposed shift in the transform coefficients.
只有相关的转换计算利用Daubechies coiflet小波和symmlet过滤器的。到相同的输入对象的第二应用程序的wavShift将导致在原始输入对象，即没有任何强加在变换系数的移位。


值----------Value----------

an object of the same class as the input with the transform coefficients adjusted to approximate zero phase filtering operations.
作为输入，用变换系数调节到近似零相位滤波操作相同的类的对象。


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----------


## plot the zero phase shifted MODWT of a linear [＃图零相移的线性MODWT]
## chirp sequence [＃啁啾序列]
linchirp <- make.signal("linchirp", n=1024)
plot(wavShift(wavMODWT(linchirp, wavelet="s8",
    n.levels=4, keep.series=TRUE)))

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