2Dウェーブレット分解

この関数は、選択したウェーブレット分解フィルターを使って、単一レベルの2Dウェーブレット分解を実行します。結果は、近似係数、水平の詳細係数、垂直の詳細係数、対角の詳細係数の4つの行列で構成されます。

分解フィルターは選択したウェーブレットにより決まります。現在、Haar、Daubechies (N=2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) 、双直交 (Nr.Nd=1.1, 1.3, 1.5, 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 3.1, 3.3, 3.5, 3.7)の3種類のウェーブレットが利用できます。

ウェーブレット分解の終端拡張処理では、常に周期的だと仮定されます。

2Dウェーブレット分解を使うには:

1. 行列ブックをアクティブにします。
2. 解析：信号処理: ウェーブレット: 分解を選択します。