找回密码
 注册
查看: 428|回复: 0

R语言 wavethresh包 nv.object()函数中文帮助文档(中英文对照)

[复制链接]
发表于 2012-10-1 17:28:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
nv.object(wavethresh)
nv.object()所属R语言包:wavethresh

                                        Node vector objects.
                                         节点矢量对象。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These are objects of classes
这些类的对象

nv
nv

They represent a basis in a packet-ordered non-decimated wavelet transform object.
它们代表了一个基于分组命令非抽取小波变换对象。


Details

详细信息----------Details----------

A nv object is a description of a basis which is a path through a packet ordered non-decimated wavelet transform. To view the basis just print it! See the examples in numtonv for a print out of its structure.
Anv对象是一个描述的基础上,这是通过信息包排列的非抽取小波变换的路径。要查看的基础上只打印了!在numtonv打印出来,其结构的例子。

A similar object exists for describing a basis in a wavelet packet object see nvwp.
类似的物体存在为小波包对象描述的基础nvwp。


值----------Value----------

The following components must be included in a legitimate "nv" object.
以下组件必须被包括在一个合法的nv这对象。

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>node.list</td> <td> This is a complicated structure composed of one-dimensional array of nv$nlevels lists. Each item in the array is itself a list having two components$upperctrl and upperl. Each component is described as follows:   
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> node.list </ TD> <TD>,这是一个复杂的结构组成的一维数组的nv$nlevels列表。数组中的每一个项目本身就是一个列表具有两部分组成$upperctrl和upperl。每个组件被描述如下:

upperctrlThe "upperctrl" item in each is the most important. It consists of a vector of characters. Each character refers to a node in the non-decimated wavelet tree at that level and can only be one of the characters L (for left), R (for right) and S (for stop). Each character in the vector informs reconstruction algorithms that, to do the best thing (whatever the best thing is in any particular case, e.g. select the minimum entropy node downwards), you should select the left/right node or stop at the current node.
在每个upperctrlTheupperctrl的资料是最重要的。它由一个矢量的字符。每个字符是指非抽取小波树在该级别中的一个节点,只能有一个的字符大号(左),R(右)和S(停止)。中的每个字符的矢量通知,做的最好的事情(什么最好的事情是在任何特定情况下,如选择的的最小熵节点向下),你应该选择的左/右节点或停止在当前节点的重建算法。

upperlThe "upperl" vector is in 1-1 correspondance with the "upperctrl" vector. Each entry is a number related in some way to the L/R/S entry. (For the minumum entropy this is the minmum entropy achieved by this selection).
upperlThe“upperl向量是在1-1信函的”upperctrl向量。每个条目是一个数字在某种方式L / R / S的条目相关的。 (这是对于minumum熵站最小径熵实现此选择)。




nlevelsThe number of levels in the wst object that was involved in the creation of the nv object. Nv objects describe a basis relative to a packet ordered non-decimated wavelet transform object and thus must know the number of levels in that object.    </td></tr> </table>
nlevelsThe wst对象nv对象参与创建的水平。 NV对象描述的基础相对订购一包非抽取小波变换对象,因此必须知道该对象中的级别数。 </ TD> </ TR> </ TABLE>


GENERATION----------GENERATION----------

This class of objects is returned from the MaNoVe.wst and numtonv functions. The former returns the minimum entropy basis (most sparse basis) obtained using the Coifman-Wickerhauser, 1992 algorithm. The latter permits selection of a basis by an index number.
这个类的对象,则返回从MaNoVe.wst和numtonv的功能。前者返回使用的Coifman 1992年Wickerhauser,算法得到的最小熵基础(最稀疏基础)。后者允许选择的基础上,由一个索引号。


方法----------METHODS----------

The nv class of objects has methods for the following generic functions: print, nlevels, InvBasis,
nv类的对象有以下通用功能的方法:打印,nlevels,InvBasis,


RELEASE----------RELEASE----------

Version 3.6.0 Copyright Guy Nason 1995
版本3.6.0版权盖利晨1995年


(作者)----------Author(s)----------


G P Nason



参见----------See Also----------

wst, wst.object, numtonv, print, nlevels, InvBasis, MaNoVe.wst.
wst,wst.object,numtonv,print,nlevels,InvBasis,MaNoVe.wst。

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。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

手机版|小黑屋|生物统计家园 网站价格

GMT+8, 2024-11-25 15:51 , Processed in 0.021035 second(s), 15 queries .

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表