wextend
扩展向量或矩阵
描述
例子
扩展向量和矩阵
扩展向量
扩展一个向量使用许多不同的方法。
创建一个向量和设定扩展长度为2。
len = 2;x = (1 2 3)
x =1×31 2 3
执行一个在扩展。验证不同形式的输入参数是可行的,两次执行这个扩展。两次的结果都是一样的。
xextzpd1 = wextend (' 1 ',“zpd”,x, len)
xextzpd1 =1×70 0 1 2 3 0 0
xextzpd2 = wextend (“一维”,“zpd”,x,兰,“b”)
xextzpd2 =1×70 0 1 2 3 0 0
完成50个基点对称扩展。
xextsym = wextend (“一维”,“符号”,x, len)
xextsym =1×72 1 1 2 3 3 2
执行周期延长。因为奇怪的输入向量长度,wextend附加额外的例子来结束之前延长使用“产后抑郁症”的模式。这个示例等于右边的最后一个值。
xextper = wextend (“一维”,“每”,x, len)
xextper =1×83 3 1 2 3 3 1 2
扩展矩阵
扩展一个小矩阵使用许多不同的方法。
创建一个矩阵和扩展长度设置为2。
len = 2;X = [1 2 3;4 5 6)
X =2×31 2 3 4 5 6
执行一个在数组的延伸。
Xextzpd = wextend (2“zpd”,X, len)
Xextzpd =6×70 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
完成50个基点的对称扩展数组。
Xextsym = wextend (“二维”,“符号”,X, len)
Xextsym =6×75 4 4 5 6 6 5 2 1 1 2 3 3 2 2 1 1 2 3 4 5 6 2 5 4 5 6 5 4 4 5 6 6 5 2 1 1 2 3 3 2
扩展uint8
数据超出范围的限制
观察的效果对称、反对称和平滑的扩展上uint8
矢量值时达到或接近的极限数据类型的范围。
对称扩展
最小的uint8
整数0,最大的是255。创建一个向量的uint8
整数,包括这些限制。
dataVector = uint8 ([0 1 2 253 254 255])
dataVector =1 x6 uint8行向量0 1 2 253 254 255
获得重点和比对称扩展的向量。扩展向量由左、右两个值。
wholePointSym = wextend (' 1 ',“symw”dataVector, 2)
wholePointSym =1 x10 uint8行向量2 1 0 1 2 253 254 255 254 253
halfPointSym = wextend (' 1 ',“symh”dataVector, 2)
halfPointSym =1 x10 uint8行向量1 0 0 1 2 253 254 255 255 254
扩展对称外从来没有结果值uint8
的范围内。
反对称的扩展
创建一个类型双
向量的副本,然后获得一个目的反对称复制的延伸。扩展包括负值和值大于255。
dataVectorDouble =双(dataVector);wholePointAsymDouble = wextend (' 1 ',“asymw”dataVectorDouble, 2)
wholePointAsymDouble =1×102 1 0 1 2 253 254 255 256 257
获得重点反对称原始的延伸uint8
向量。外的值uint8
映射到最接近的范围uint8
整数,为负值是0和255年值大于255。
wholePointAsym = wextend (' 1 ',“asymw”dataVector, 2)
wholePointAsym =1 x10 uint8行向量0 0 0 1 2 253 254 255 255 255
现在获得的50个基点的反对称扩展双
复制和原uint8
向量。
halfPointAsymDouble = wextend (' 1 ',“asymh”dataVectorDouble, 2)
halfPointAsymDouble =1×101 0 0 1 2 253 254 255 -255 -254
halfPointAsym = wextend (' 1 ',“asymh”dataVector, 2)
halfPointAsym =1 x10 uint8行向量0 0 0 1 2 253 254 255 0 0
与重点反对称扩展,扩展的负值uint8
数据被映射到0。
平滑的扩展
获得order-0平滑的扩展双
复制和原uint8
向量。
smooth0Double = wextend (' 1 ',“sp0”dataVectorDouble, 2)
smooth0Double =1×100 0 0 1 2 253 254 255 255 255
smooth0 = wextend (' 1 ',“sp0”dataVector, 2)
smooth0 =1 x10 uint8行向量0 0 0 1 2 253 254 255 255 255
结果是相同的。接下来,获取每个向量的一个1阶平滑扩展。
smooth1Double = wextend (' 1 ',“sp1”dataVectorDouble, 2)
smooth1Double =1×102 1 0 1 2 253 254 255 256 257
smooth1 = wextend (' 1 ',“sp1”dataVector, 2)
smooth1 =1 x10 uint8行向量0 0 0 1 2 253 254 255 255 255
中的值双
外的结果uint8
映射到最接近的范围uint8
中的值uint8
扩展。
扩展int8
数据超出范围的限制
观察的效果对称、反对称和光滑的延伸int8
数据值达到或接近的极限数据类型的范围。
对称扩展
最小的int8
整数是
,最大的是127。创建一个向量的int8
整数,包括这些限制。
dataVector = int8 ([-128 -127 -126 125 126 127])
dataVector =1 x6 int8行向量-128 -127 -126 125 126 127
获得重点和比对称扩展的数据。扩展向量由左、右两个值。
wholePointSym = wextend (' 1 ',“symw”dataVector, 2)
wholePointSym =1 x10 int8行向量-126 -127 -128 -127 -126 125 126 127 126 125
halfPointSym = wextend (' 1 ',“symh”dataVector, 2)
halfPointSym =1 x10 int8行向量-127 -128 -128 -127 -126 125 126 127 127 126
扩展对称外从来没有结果值int8
的范围内。
反对称的扩展
创建一个类型双
向量的副本,然后获得一个目的反对称复制的延伸。扩展包括负值不到
和值大于127。
dataVectorDouble =双(dataVector);wholePointsAsymDouble = wextend (' 1 ',“asymw”dataVectorDouble, 2)
wholePointsAsymDouble =1×10-130 -129 -128 -127 -126 125 126 127 128 129
获得重点反对称原始的延伸int8
向量。外的值int8
映射到最接近的范围int8
整数,
值小于
和127年值大于127。
wholePointAsym = wextend (' 1 ',“asymw”dataVector, 2)
wholePointAsym =1 x10 int8行向量-128 -128 -128 -127 -126 125 126 127 127 127
现在获得的50个基点的反对称扩展双
复制和原int8
向量。
halfPointAsymDouble = wextend (' 1 ',“asymh”dataVectorDouble, 2)
halfPointAsymDouble =1×10127 128 -128 -127 -126 125 126 127 -127 -126
halfPointAsym = wextend (' 1 ',“asymh”dataVector, 2)
halfPointAsym =1 x10 int8行向量127 127 -128 -127 -126 125 126 127 -127 -126
在双
因此,第一个值是127,可以表示为一个int8
整数。第二个值是128,它不能被表示为一个int8
整数。因此,在int8
因此,它被映射到127。剩下的值的类型双
结果都可以表示为int8
整数。
平滑的扩展
获得order-0平滑的扩展双
复制和原int8
向量。
smooth0Double = wextend (' 1 ',“sp0”dataVectorDouble, 2)
smooth0Double =1×10-128 -128 -128 -127 -126 125 126 127 127 127
smooth0 = wextend (' 1 ',“sp0”dataVector, 2)
smooth0 =1 x10 int8行向量-128 -128 -128 -127 -126 125 126 127 127 127
结果是相同的。现在每个向量的获得一个1阶平滑扩展。
smooth1Double = wextend (' 1 ',“sp1”dataVectorDouble, 2)
smooth1Double =1×10-130 -129 -128 -127 -126 125 126 127 128 129
smooth1 = wextend (' 1 ',“sp1”dataVector, 2)
smooth1 =1 x10 int8行向量-128 -128 -128 -127 -126 125 126 127 127 127
中的值双
结果外int8
映射到最接近的范围int8
中的值int8
扩展。
输入参数
类型
- - - - - -扩展方法
1|' 1 '
|“一维”
|“一维”
|2|' 2 '
|“二维”
|“二维”
|基于“增大化现实”技术的
|“addrow”
|“交流”
|“addcol”
扩展方法用于输入,指定的值列在这里。
类型 |
描述 |
---|---|
1 ,' 1 ' ,“一维” ,或“一维” |
一维扩展 |
2 ,' 2 ' ,“二维” ,或“二维” |
二维扩展 |
基于“增大化现实”技术的 或“addrow” |
添加行 |
“交流” 或“addcol” |
添加列 |
数据类型:双
|字符
模式
- - - - - -特定的扩展
“zpd”
|“sp0”
|“社会民主党”
|“sp1”
|“符号”
|“symh”
|“symw”
|“asym”
|“asymh”
|“asymw”
|“产后抑郁症”
|“每”
使用特定的扩展方法来扩展输入,指定的值列在这里。有关更多信息,请参见dwtmode
。
模式 |
描述 |
---|---|
“zpd” |
零扩展 |
“sp0” |
平滑扩展秩序的0 |
“社会民主党” (或“sp1” ) |
订单1的平滑扩展 |
“符号” 或“symh” |
对称的填充(一半):边界值对称复制 |
“symw” |
对称的填充(重点):边界值对称复制 |
“asym” 或“asymh” |
反对称填充(一半):边界值反对称复制 |
“asymw” |
反对称填充(重点):边界值反对称复制 |
“产后抑郁症” |
周期化扩展(1) |
“每” |
周期化扩展(2) 如果信号长度是奇数, |
有关对称扩展模式的更多信息,请参阅[1]。
请注意
扩展模式“sp0”
和“社会民主党”
(或“sp1”
)把数据在内部执行扩展前双精度。整数数据类型,wextend
如果发生下列警告说。
双造成损失的转换精度。
所请求的扩展导致整数范围之外,双精度数字可以表示连续整数。
数据类型:字符
X
- - - - - -输入数据
实值向量或矩阵
输入数据,指定为一个实值向量或矩阵。
数据类型:单
|双
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
LEN
- - - - - -扩展的长度
非负整数|双元素向量的非负整数
扩展的长度,指定为非负整数或双元素向量的非负整数。您可以扩展一个矩阵表示LEN
作为[LROW, LCOL]
,在那里LROW
添加的行数和吗LCOL
是添加的列数。您可以执行相同的二维矩阵的扩展在两个方向上通过指定吗LEN
成一个整数。
0等于零长度的延伸扩展。
例子:wextend(“二维”、“对称”,[;1 2 3 4 5 6 7 8],[2 0])
扩展只有两排,两排下来。
疯狂的
- - - - - -扩展的位置
“l”
|“u”
|“r”
|' d '
|“b”
|“n”
|双字符数组
扩展的位置,指定为一个或一对如下:
“l”
——扩展左“u”
——扩展“r”
——扩展' d '
——扩展“b”
——双方的扩展“n”
——零扩展
类型 | 疯狂的 |
---|---|
1,' 1 ',1 d ' 或“一维” |
“l” ,“u” ,“r” ,' d ' ,“b” ,或“n” 例子: wextend (‘1 d’,‘zpd’, X, 3, ' r ') 扩展输入向量X 三个元素。默认值: “b” LEN 扩展的长度。 |
2、“2”、“二维” 或“二维” |
[LOCROW, LOCCOL] ,在那里LOCROW 和LOCCOL 一维扩展位置或吗“n” (没有)。例子: wextend (“2 d’,‘zpd’, X, 3[2],乌兰巴托) 扩展输入向量或矩阵X 两行三列两侧。默认值: “bb” LEN ,指定为[LROW, LCOL] ,添加行和列的数量。 |
基于“增大化现实”技术的 或“addrow” |
“l” ,“u” ,“r” ,' d ' ,“b” ,或“n” 例子: wextend (‘addrow’,‘zpd’, X, 4, ' d ') 扩展输入向量或矩阵X 四行。默认值: “b” LEN 是添加的行数。 |
“交流” 或“addcol” |
“l” ,“u” ,“r” ,' d ' ,“b” ,或“n” 例子: wextend (‘addcol’,‘zpd’, X, 1, ' l ') 扩展输入向量或矩阵X 左边一列。默认值: “b” LEN 是添加的列数。 |
提示
对于大多数小波应用,周期延长或对称扩展工作正常。
算法
当一个值在输入数据类型的范围之外,wextend
将它映射到最接近的值输入数据的类型。例如超越一个数据类型的数据的范围,明白了扩展uint8数据超出范围的限制和扩展int8数据超出范围的限制。
引用
[1]斯特朗,G。,T. Nguyen.小波和过滤器银行。韦尔斯利,MA: Wellesley-Cambridge出版社,1996年。
扩展功能
C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。
使用笔记和限制:
生成的代码可以返回一个列向量,MATLAB®返回一个行向量,如果所有下列条件是正确的:
类型
指定了一个一维的扩展。输入
X
是一个适应可变向量。输入
X
不是一个变长行向量(1 -:)。
代码生成不会产生一个警告或错误信息的形状不匹配。在生成的代码返回的输出向量,输出向量中的值匹配值MATLAB的回报。
在本例中,返回一个行向量来生成代码,通过
X (:)。
而不是X
。输入
X
必须的类型双
。
GPU数组
加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。
使用笔记和限制:
只有
“符号”
和“每”
支持扩展模式。金宝app只有语法支持金宝app
YEXT = wextend(类型、模式、X, LEN)
。的
疯狂的
不支持输入参数。金宝app对于一维扩展,默认位置
“b”
使用。对于二维扩展,默认位置“bb”
使用。
只在一维的扩展支持。金宝app
的
LEN
输入参数长度必须等于1。对于一维扩展,仅支持扩展方法是:1,金宝app
' 1 '
,“一维”
,“一维”
。对于二维扩展,仅支持扩展方法是:金宝app
“addrow”
,“addcol”
。
版本历史
之前介绍过的R2006a
另请参阅
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