Kirthi Devleker,Mathworks
小波工具箱™ 提供用于分析和合成信号、图像和数据的函数和应用程序,这些信号、图像和数据表现出带有突变的规则行为。工具箱包括用于连续小波变换(CWT)的算法,尺度图和小波相干性。它还提供离散小波分析的算法和可视化,包括抽取、非抽取、双树和小波包变换。此外,您可以使用自定义小波扩展工具箱算法。
工具箱允许您分析信号的频率内容如何随时间变化,并揭示多个信号中常见的时变模式。您可以执行多分辨率分析以提取小尺度或大尺度特征,识别不连续性,并检测原始数据中不可见的变化点或事件。您还可以使用小波工具箱,在保持感知质量的同时有效压缩数据,并在保留通常通过其他技术平滑的特征的同时对信号和图像进行去噪。
我们的世界充满了信号和图像形式的数据。如此丰富的数据使得在处理信号和图像时提取基本信息并忽略不重要的内容变得非常重要。在某些情况下,这意味着您需要创建稀疏表示,以消除所有不必要的细节。在其他情况下,您需要d来创建数据的冗余或扩展表示,以便您可以分离出重要的特征。
例如,您可能需要:
小波工具箱提供了可使您轻松分析现实世界信号和图像的应用和函数。使用小波信号Denoiser应用程序,您可以在保留锐利功能时自动删除信号中存在的不需要的组件。工具箱还允许您:
工具箱还使您能够:
在这里,圆锥体内的估计值是可靠的,箭头有助于确定信号之间的相对滞后。
您还可以使用小波工具箱分析图像。例如,您可以:
工具箱支持许多用于执行小金宝app波分析的小波族。有关更多信息,请返回产品页面。
您还可以从以下列表中选择网站:
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