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R语言 waveslim包 modwt.2d()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 17:06:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
modwt.2d(waveslim)
modwt.2d()所属R语言包:waveslim

                                        Two-Dimensional Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform
                                         二维最大重叠离散小波变换

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs a separable two-dimensional maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) on a matrix of arbitrary dimensions.
执行一个可分离的两维的最大重叠离散小波变换(MODWT)任意维数的矩阵。


用法----------Usage----------


imodwt.2d(y)



参数----------Arguments----------

参数:x
input matrix
输入矩阵


参数:wf
name of the wavelet filter to use in the decomposition
的小波滤波器的名称使用在分解


参数:J
depth of the decomposition  
深度的分解


参数:boundary
only "periodic" is currently implemented
只"periodic"目前已实施


参数:y
an object of class dwt.2d
一个对象的类dwt.2d


Details

详细信息----------Details----------

See references.
见参考文献。


值----------Value----------

List structure containing the 3J+1 sub-matrices from the decomposition.
目录结构,其中包含3J+1子矩阵的分解。


(作者)----------Author(s)----------


B. Whitcher



参考文献----------References----------

A two-dimensional translation invariant wavelet representation and its applications, Proceedings ICIP-94, Vol. 1, 66-70.
Image coding using translation invariant wavelet transforms with symmetric extensions, IEEE Transactions on Image Processing, 7, No. 5, 762-769.

参见----------See Also----------

dwt.2d, shift.2d.
dwt.2d,shift.2d。


实例----------Examples----------


## Xbox image[#的Xbox图像]
data(xbox)
xbox.modwt <- modwt.2d(xbox, "haar", 2)
## Level 1 decomposition[第1级分解]
par(mfrow=c(2,2), pty="s")
image(xbox.modwt$LH1, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="LH1")
image(xbox.modwt$HH1, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="HH1")
frame()
image(xbox.modwt$HL1, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="HL1")
## Level 2 decomposition[第2级分解]
par(mfrow=c(2,2), pty="s")
image(xbox.modwt$LH2, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="LH2")
image(xbox.modwt$HH2, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="HH2")
image(xbox.modwt$LL2, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="LL2")
image(xbox.modwt$HL2, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="HL2")
sum((xbox - imodwt.2d(xbox.modwt))^2)

data(dau)
par(mfrow=c(1,1), pty="s")
image(dau, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="Ingrid Daubechies")
sum(dau^2)
dau.modwt <- modwt.2d(dau, "d4", 2)
## Level 1 decomposition[第1级分解]
par(mfrow=c(2,2), pty="s")
image(dau.modwt$LH1, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="LH1")
image(dau.modwt$HH1, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="HH1")
frame()
image(dau.modwt$HL1, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="HL1")
## Level 2 decomposition[第2级分解]
par(mfrow=c(2,2), pty="s")
image(dau.modwt$LH2, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="LH2")
image(dau.modwt$HH2, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="HH2")
image(dau.modwt$LL2, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="LL2")
image(dau.modwt$HL2, col=rainbow(128), axes=FALSE, main="HL2")
sum((dau - imodwt.2d(dau.modwt))^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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