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

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发表于 2012-10-1 17:29:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
plotdenwd(wavethresh)
plotdenwd()所属R语言包:wavethresh

                                        Plot the wavelet coefficients of a p.d.f.
                                         绘制的小波系数的p.d.f.

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plots the wavelet coefficients of a density function.
图解的密度函数的小波系数。


用法----------Usage----------


plotdenwd(wd, xlabvals, xlabchars, ylabchars, first.level=0,
        top.level=nlevels(wd)-1,
        main="Wavelet Decomposition Coefficients", scaling="global",
        rhlab=FALSE, sub, NotPlotVal=0.005, xlab="Translate",
        ylab="Resolution Level", aspect="Identity", ...)



参数----------Arguments----------

参数:wd
Wavelet decomposition object, usually output from denwd, possibly thresholded.
小波分解的对象,通常输出从denwd的,可能阈值。


参数:xlabvals
X-axis values at which the xlabchars will be printed
X轴的值的xlabchars将打印


参数:xlabchars
The x-label characters to be plotted at xlabvals
的x-标签要绘制的字符xlabvals


参数:ylabchars
The y-label characters
Y-标签字符


参数:first.level
This specifies how many of the coarse levels of coefficients are omitted from the plot. The default value of 0 means that all levels are plotted.
指定从图中省略的粗系数是多少。默认值为0,意味着各级绘制。


参数:top.level
This tells the plotting rountine the true resolution level of the finest level of coefficients. The default results in the coarsest level being labelled 0. The "correct" value can be determined from the empirical scaling function coefficient object (output from denproj) as in the example below.
这告诉绘图rountine的真实分辨率级别的系数最好的水平。默认的结果在粗糙的水平被标记为0。 “正确”的值可以在下面的例子中的经验尺度函数系数对象(输出从denproj)的决定。


参数:main
The title of the plot.
标题的图。


参数:scaling
The type of scaling applied to levels within the plot. This can be "compensated", "by.level" or "global". See plot.wd for further details.
内积的水平缩放的类型。这可以“补偿”,的“by.level”或“全球性”。见plot.wd进一步的细节。


参数:rhlab
Determines whether the scale factors applied to each level before plotting are printed as the right hand axis.
判断打印之前,施加到每个级别的打印的比例因子作为右手轴。


参数:sub
The plot subtitle
图字幕


参数:NotPlotVal
If the maximum coefficient in a particular level is smaller than NotPlotVal, then the level is not plotted.
如果在一个特定的电平的最大系数小于NotPlotVal,那么电平还没有绘制。


参数:xlab
The x-axis label
X轴标签


参数:ylab
The y-axis label
y轴的标签


参数:aspect
Function to apply to coefficients before plotting
功能适用于之前绘制的系数


参数:...
Other arguments to the main plot routine
其他的主要图常规参数


Details

详细信息----------Details----------

Basically the same as plot.wd except that it copes with the zero boundary conditions used in density estimation. Note that for large filter number wavelets the high level coefficients will appear very squashed compared with the low level coefficients. This is a consequence of the zero boundary conditions and the use of the convention that each coefficient is plotted midway between two coefficients at the next highest level, as in plot.wd.
plot.wd除了基本上是相同的,它密度估计中使用的零边界条件的处理。请注意,为高层次的大型过滤器数量小波系数会显得很压扁相比,水平低系数。这后果是零边界条件和使用的惯例,每个系数被绘制下一个最高级别的两个系数之间的中途,在plot.wd。


值----------Value----------

Axis labels to the right of the picture (scale factors). These are returned as they are sometimes hard to read on the plot.
右边的图片的轴标签(比例因子)。这些返回,因为他们有时很难读的图。


(作者)----------Author(s)----------


David Herrick



实例----------Examples----------


# Simulate data from the claw density, find the empirical[模拟从爪密度的数据,找到经验]
# scaling function coefficients, decompose them and plot[尺度函数的系数,分解并绘制]
# the resulting wavelet coefficients[由此产生的小波系数]

data <- rclaw(100)
datahr <- denproj(data, J=8, filter.number=2, family="DaubExPhase")
data.wd <- denwd(datahr)
## Not run: plotdenwd(data.wd, top.level=(datahr$res$J-1))[#不运行:plotdenwd(data.wd,top.level =(datahr $水库$ J-1))]
#[]
# Now use a smoother wavelet[现在,使用更顺畅的小波]
#[]
datahr <- denproj(data, J=8, filter.number=10, family="DaubLeAsymm")
data.wd <- denwd(datahr)
## Not run: plotdenwd(data.wd, top.level=(datahr$res$J-1))[#不运行:plotdenwd(data.wd,top.level =(datahr $水库$ J-1))]

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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