R语言 waved包 FWaveD()函数中文帮助文档(中英文对照)

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FWaveD(waved)
FWaveD()所属R语言包：waved

                                        FWaveD
                                         FWaveD

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes the Forward WaveD Transform.
计算的正向挥手转换。


用法----------Usage----------


FWaveD(y, g = 1, L = 3, deg = 3, F = (log2(length(y)) - 1), thr = rep(0, log2(length(y))), SOFT = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：y
Sample of f*g + (Gaussian noise), a vector of dyadic length  (i.e. 2^(J-1) where J is the largest resolution level).  Here f is the target function, g is the convolution kernel.
样本f*g+（高斯噪声），矢量并矢长度（即2^(J-1)J是最大分辨率级别）。在这里，f为目标函数，g为卷积核。


参数：g
Sample of g or g +  (Gaussian noise), same length as yobs. The default is the Dirac mass at 0.
样品g或g+（高斯噪声），相同长度的小混混。默认值是狄拉克质量为0。


参数：L
Lowest resolution level; the default is 3.
最低分辨率级别，默认为3次。


参数：deg
The degree of the Meyer wavelet, either 1, 2, or 3 (the default).
的程度，Meyer小波，1，2，或3（默认值）。


参数：F
Finest resolution level; the default is the data-driven choice j1 (see Value below).
最好的分辨率级别，默认为数据驱动的选择J1（见以下值）。


参数：thr
A vector of length F-L+1, giving thresholds at each resolution levels L,L+1,...,F; default is maxiset threshold.
，在每个分辨率级别的阈值的矢量长度F-L+1L,L+1,...,F;默认是maxiset的阈值。


参数：SOFT
if SOFT=TRUE, uses the soft thresholding policy as opposed to the hard (SOFT=FALSE, the default).
如果SOFT = TRUE，采用软阈值策略，而不是硬（软= FALSE，默认值）。


值----------Value----------

Returns a vector of wavelet coefficients of length n (the same length as y), the last n/2 entries are wavelet coefficients at resolution level J-1, where J= log_2(n); the n/4 entries before that are the wavelet coefficients at resolution level J-2, and so on until level L. In addition the 2^L entries are scaling coefficients at coarse level C=L.
返回的小波系数的矢量长度为n的（相同的长度为y），上一次的n/2条目是在分辨率等级J-1，其中J= log_2(n);n/4的小波系数在这之前的条目是在分辨率级别的小波系数J-2，并依此类推，直到电平L此外2^L条目是在粗级C=L的缩放系数。


参考文献----------References----------

Johnstone, I., Kerkyacharian, G., Picard, D. and Raimondo, M.  (2004),  'Wavelet deconvolution in a periodic setting',  Journal of the Royal Statistical Society, Series B  66(3),547–573.  with discussion pp.627–652.
Raimondo, M. and Stewart, M. (2006), ‘The WaveD Transform in R’, preprint, School and Mathematics and Statistics,

参见----------See Also----------

WaveD
WaveD


实例----------Examples----------


library(waved)
data=waved.example(TRUE,FALSE)
lidar.w=FWaveD(data$lidar.blur,data$g)

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