wmulden中的matlab离散小波变换wfastmod

Question

我有兴趣导出离散小波变换以减少超过 50,000 个数据点的噪声。我正在使用 wmulden - matlab 小波变换工具。在这个函数 wfastmcd 下，另一个函数被调用，它一次只需要 50000 个数据点。如果有人建议如何对数据点进行分区以获取整个数据集的转换，或者是否有任何其他 matlab 工具可用于此类计算，那将非常有帮助。

Answer 1

我使用for 循环来解决这个问题。

首先，我计算了在 50000 的固定大小窗口上，我需要对信号采取多少“步骤”，例如：

MAX_SAMPLES = 50000;
% mySignalSize is the size of my samples vector.
steps = ceil(mySignalSize/MAX_SAMPLES);

之后，我应用了wmulden函数“steps”次，每次检查我的步长是否不大于原始信号向量大小，如下所示：

% Wavelet fields
level = 5;
wname = 'sym4';
tptr  = 'sqtwolog';
sorh  = 's';

npc_app = 'heur';
npc_fin = 'heur';

den_signal = zeros(mySignalSize,1);

for i=1:steps

    if (i*MAX_SAMPLES) <= mySignalSize
       x_den = wmulden(originalSignal( (((i-1) * MAX_SAMPLES) + 1) : (i*MAX_SAMPLES) ), level, wname, npc_app, npc_fin, tptr, sorh);
       den_signal((((i-1) * MAX_SAMPLES) + 1):i*MAX_SAMPLES) = x_den;
    else
        old_step = (((i-1) * MAX_SAMPLES) + 1);
        new_step = mySignalSize - old_step;
        last_step = old_step + new_step;
        x_den = wmulden(originalSignal( (((i-1) * MAX_SAMPLES) + 1) : last_step ), level, wname, npc_app, npc_fin, tptr, sorh);
        den_signal((((i-1) * MAX_SAMPLES) + 1):last_step) = x_den;
    end
end

这应该可以解决问题。