从 Matlab 到 Python 的 Haar 变换矩阵

Question

我已经从 matlab 到 python 重新创建了一个 Haar 变换矩阵的代码，它在输入 2 和 4 的 n 值时成功，但是当我尝试输入 8 时出现错误

"回溯（最近调用最后）：文件 "python"，第 20 行，位于 ValueError: 形状太大而不能成为矩阵。"

这是我的代码

import numpy as np
import math

n=8 

# check input parameter and make sure it's the power of 2
Level1 = math.log(n, 2)
Level = int(Level1)+1

#Initialization
H = [1]
NC = 1 / math.sqrt(2)    #normalization constant
LP = [1, 1]
HP = [1,-1]

for i in range(1,Level):

  H = np.dot(NC, [np.matrix(np.kron(H, LP)), np.matrix(np.kron(np.eye(len(H)), HP))])


print H

Answer 1

我假设你从 the wikipedia article 或类似的来源获得了 haar 变换的定义，所以我会尽量坚持他们的表示法。

您的代码的问题是在维基百科文章中使用了轻微的符号滥用。在根据 H_N 定义 H_2N 的方程式中，两个矩阵堆叠在彼此的顶部，并用括号括起来。从技术上讲，这类似于由 2 个数组组成的数组，但它们意味着它是一个数组，其中值的上半部分等于一个矩阵，下半部分等于另一个矩阵。

在你的代码中，两个矩阵的数组是以下部分：

[np.matrix(np.kron(H, LP)), np.matrix(np.kron(np.eye(len(H)), HP))]

您可以使用 np.concatenate 函数将其变成如上所述的单个矩阵，如下所示：

  H = np.dot(NC, np.concatenate([np.matrix(np.kron(H, LP)), np.matrix(np.kron(np.eye(len(H)), HP))]))

从 Matlab 到 Python 的 Haar 变换矩阵

Haar Transform matric from Matlab to Python

python

haar-wavelet