Wavelet Scattering

Modèle de réseau de diffusion par ondelettes dans Simulink

Depuis R2022b

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Bibliothèques :
DSP System Toolbox / Feature Extractors

Description

Le bloc Wavelet Scattering crée un framework de diffusion temporelle par ondelettes dans l’environnement Simulink®. Utilisez ce bloc pour déterminer des caractéristiques à faible variance à partir de données à valeurs réelles, puis utilisez ces caractéristiques dans des applications de Machine Learning et de Deep Learning. Le bloc utilise des filtres à ondelettes prédéfinis pour calculer le scalogramme et applique un filtre de moyennage à ce dernier afin d’extraire des caractéristiques. Pour plus d’informations, veuillez consulter Wavelet Scattering (Wavelet Toolbox). Pour procéder à une diffusion par ondelettes dans MATLAB®, utilisez la fonction waveletScattering (Wavelet Toolbox).

Le bloc Wavelet Scattering nécessite Wavelet Toolbox™.

Exemples

Detect Air Compressor Sounds in Simulink Using Wavelet Scattering

Detect Air Compressor Sounds in Simulink Using Wavelet Scattering

Use the Wavelet Scattering block and a pretrained deep learning network to classify audio signals.

Ports

Entrée

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Définissez le signal d’entrée par un vecteur ou une matrice. Le bloc traite chaque colonne de la matrice comme un canal de discussion distinct. Par exemple, le bloc traite un vecteur ligne de dimension 1 x Nchann comme Nchann canaux de discussion distincts.

Lorsque le type de données d’entrée est single, le bloc effectue ses opérations internes en justesse simple. Le type de données d’entrée détermine la justesse de la décomposition par diffusion dans les bancs de filtres.

La longueur de la trame d’entrée ne doit pas nécessairement correspondre à celle du signal indiquée dans la boîte de dialogue du bloc. Le bloc utilise un buffer pour alimenter l’algorithme de diffusion par ondelettes avec des trames de longueur Signal length (samples). Si la taille de la trame d’entrée ne correspond pas à la longueur du signal, le bloc fonctionne en mode multi-échantillonné.

Types de données : single | double

Sortie

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Signal de sortie, renvoyé sous la forme d’une matrices ou d’un tableau 3-D.

Pour une entrée de type vecteur colonne, les dimensions de sortie sont Npath x Nscat, où Npath correspond au nombre de trajectoires de diffusion et Nscat, au nombre de coefficients de diffusion dans chaque trajectoire, ou à la résolution des coefficients de diffusion.

Pour les entrées de type matrice, les dimensions de sortie sont Npath x Nscat x Nchann, où Nchann correspond au nombre de colonnes de l’entrée.

Types de données : single | double

Paramètres

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Indiquez la longueur du signal en échantillons sous la forme d’un entier positif ≥ 16.

La longueur de la trame d’entrée ne doit pas nécessairement correspondre à celle du signal. Le bloc utilise un buffer pour alimenter l’algorithme de diffusion par ondelettes avec des trames de longueur Signal length. Si la taille de la trame d’entrée ne correspond pas à la longueur du signal, le bloc fonctionne en mode multi-échantillonné.

Types de données : double

Indiquez le chevauchement (en échantillons) entre trames consécutives d’un signal sous la forme d’un entier non négatif.

Types de données : double

Indiquez la fréquence d’échantillonnage dans la boîte de dialogue du bloc par le biais du paramètre Sample rate (Hz). Si vous ne cochez pas cette case, les fréquences sont exprimées en cycles/échantillon et la fréquence de Nyquist est égale à ½.

Types de données : Boolean

Définissez la fréquence d’échantillonnage en Hz sous la forme d’un scalaire positif.

Dépendances

Pour activer ce paramètre, sélectionnez le paramètre Specify sample rate.

Types de données : double

Indiquez l’échelle d’invariance des transformées de diffusion en échantillons sous la forme d’un entier positif. L’échelle d’invariance définit l’invariance de translation de la transformée de diffusion.

Si vous n’indiquez pas de fréquence d’échantillonnage, l’échelle d’invariance est mesurée en échantillons. Si vous indiquez la fréquence d’échantillonnage, l’échelle d’invariance est mesurée en secondes.

L’échelle d’invariance ne peut pas dépasser la longueur du signal. Si la longueur du signal est de 1 000 échantillons et que vous n’indiquez pas de fréquence d’échantillonnage, la valeur maximale de l’échelle d’invariance est de 1 000 échantillons.

Dépendances

Pour activer ce paramètre, désélectionnez le paramètre Specify sample rate.

Types de données : double

Indiquez l’échelle d’invariance des transformées de diffusion en échantillons sous la forme d’un scalaire positif. L’échelle d’invariance définit l’invariance de translation de la transformée de diffusion.

Si vous n’indiquez pas de fréquence d’échantillonnage, l’échelle d’invariance est mesurée en échantillons. Si vous indiquez la fréquence d’échantillonnage, l’échelle d’invariance est mesurée en secondes. Par défaut, l’échelle d’invariance correspond à la moitié de la longueur du signal.

L’échelle d’invariance ne peut pas dépasser la longueur du signal. Si la longueur du signal est de 1 000 échantillons et que vous indiquez une fréquence d’échantillonnage de 200 Hz, la valeur maximale de l’échelle d’invariance est de 5.

Dépendances

Ce paramètre n’apparaît que si vous sélectionnez le paramètre Specify sample rate.

Types de données : double

Définissez les facteurs de qualité pour les bancs de filtres de diffusion sous la forme d’un entier positif ou d’un vecteur d’entiers positifs décroissant de manière monotone. Le facteur de qualité d’un banc de filtres correspond au nombre de filtres à ondelettes par octave. Les facteurs de qualité ne peuvent pas dépasser 32 et doivent être supérieurs ou égaux à 1.

Par défaut, le réseau de diffusion par ondelettes créé par le bloc comporte deux bancs de filtres. Le premier banc de filtres présente un facteur de qualité de huit ondelettes par octave tandis que le deuxième banc de filtres présente un facteur de qualité d’une ondelette par octave.

Types de données : double

Indiquez s’il faut optimiser la transformée de diffusion et réduire le nombre de trajectoires de diffusion.

Lorsque vous sélectionnez ce paramètre, l’algorithme réduit le nombre de trajectoires de diffusion à calculer en fonction de la bande passante. La transformée de diffusion exclut les trajectoires de diffusion d’ordre 2 ou supérieur qui ne satisfont pas à ce critère :

La fréquence centrale moins ½ de la bande passante de 3 dB du filtre à ondelettes du (i+1)e banc de filtres doit chevaucher 0 (DC) plus ½ de la bande passante de 3 dB du filtre à ondelettes du ie banc de filtres.

Si ce critère n’est pas satisfait, la trajectoire d’ordre supérieure est exclue. Le choix du paramètre Reduce the number of scattering paths permet de réduire considérablement le nombre de trajectoires de diffusion et la complexité de calcul de la transformée de diffusion pour la plupart des réseaux.

Types de données : Boolean

Indiquez le facteur de suréchantillonnage sous la forme d’un entier non négatif ou de Inf.

Le facteur de suréchantillonnage indique le rapport selon lequel le nombre de coefficients de diffusion par signal augmente sur une échelle logarithmique 2. Par défaut, Oversampling factor est défini sur 0, ce qui correspond à un sous-échantillonnage critique des coefficients. Pour obtenir une transformée de diffusion sans décimation, définissez Oversampling factor sur Inf.

La configuration de Oversampling factor sur une valeur qui résulte en un nombre de coefficients supérieur à celui des échantillons revient à définir Oversampling factor sur Inf. L’augmentation de Oversampling factor accroît considérablement la complexité computationnelle et les besoins en mémoire de la transformée de diffusion.

Si vous définissez Oversampling factor sur 2, la transformée de diffusion renvoie 22 fois plus de coefficients pour chaque trajectoire de diffusion par rapport au nombre échantillonné de manière critique.

Types de données : double

Indiquez la méthode d’extension du signal à appliquer à la limite comme suit :

  • periodic : étendez le signal périodiquement jusqu’à une longueur de 2^ceil(log2(N)), où N désigne la longueur du signal.

  • reflection : étendez le signal par réflexion jusqu’à une longueur de 2^ceil(log2(2N)), où N désigne la longueur du signal.

Le signal est étendu pour correspondre à la longueur des filtres à ondelettes. La longueur des filtres correspond à des puissances de deux.

La méthode d’extension du signal est destinée aux opérations internes. Les résultats font l’objet d’un sous-échantillonnage à l’échelle du signal d’origine avant d’être renvoyés.

Coefficients de diffusion

Indiquez si les coefficients d’ordre zéro doivent être inclus.

Types de données : Boolean

Indiquez le type de normalisation à appliquer aux coefficients de diffusion sous la forme none ou parent. Si parent est indiqué, les coefficients de diffusion d’ordre supérieur à 0 sont normalisés par leurs parents le long de la trajectoire de diffusion.

Indiquez le type de transformation à appliquer aux coefficients de diffusion sous la forme none ou log.

Caractéristiques des blocs

Types de données

double | single

Traversée directe

no

Signaux multidimensionnels

no

Signaux de taille variable

no

Détection des passages à zéro

no

Références

[1] Andén, Joakim, and Stéphane Mallat. “Deep Scattering Spectrum.” IEEE Transactions on Signal Processing 62, no. 16 (August 2014): 4114–28. https://doi.org/10.1109/TSP.2014.2326991.

[2] Mallat, Stéphane. “Group Invariant Scattering.” Communications on Pure and Applied Mathematics 65, no. 10 (October 2012): 1331–98. https://doi.org/10.1002/cpa.21413.

Capacités étendues

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Historique des versions

Introduit dans R2022b

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Fonctions

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