小波工具箱

利用小波分析和合成信号和图像

小波工具箱™ 提供用于分析和合成信号和图像的功能和应用程序。工具箱包括用于连续小波分析、小波相干性、同步压缩和数据自适应时频分析的算法。工具箱还包括用于信号和图像的抽取和非抽取离散小波分析的应用程序和函数,包括小波包和双树变换。

使用连续小波分析,您可以探索频谱特征如何随时间变化,识别两个信号中的常见时变模式,并执行时间本地化滤波。使用离散小波分析,您可以分析不同分辨率的信号和图像,以检测变化点、不连续点和其他在原始数据中不容易看到的事件。金宝搏官方网站您可以在多个尺度上比较信号统计数据,并对数据进行分形分析以揭示隐藏的模式。

使用小波工具箱,您可以获得数据的稀疏表示,在保留重要特征的同时对数据进行去噪或压缩非常有用。许多工具箱函数支持为桌面原型设计和嵌入式系统部署生成C/C++代码。金宝app

机器学习与小波深度学习

从实值时间序列和图像数据中提取低方差特征,用于机器学习和深度学习,用于分类和回归。利用连续小波分析生成时间序列数据的二维时频图,可作为深度卷积神经网络(CNN)的输入。

时频分析

使用小波分析仪应用程序与连续小波变换(CWT)在时间和频率上共同分析信号、图像。使用小波相干揭示常见的时变模式。使用具有常数q变换(CQT)的非平稳Gabor帧进行自适应时频分析。

离散多分辨分析

执行抽取离散小波变换(DWT)以分析信号、图像和逐渐精细倍频程波段中的三维体积。实现非离散小波变换。使用技术将非线性或非平稳过程分解为固有振荡模式。

滤波器组

使用Daubechies、Coiflet、Haar等正交小波滤波器组执行多分辨率分析和特征检测。使用提升方法设计第一代和第二代小波。提升还为分析不同分辨率或尺度的信号和图像提供了一种计算高效的方法。金宝搏官方网站

去噪与压缩

使用小波和小波包去噪技术保留通过其他去噪技术删除或平滑的特征。“小波信号去噪器”应用程序允许您可视化和去噪一维信号。使用小波和小波包通过删除数据压缩信号和图像,而不影响感知质量。

加速度和部署

使用GPU和多核处理器来实现支持的功能,加快代码速度。金宝app使用MATLAB®编码员™ 从支持C/C++代码生成的小波工具箱函数生成独立的符合ANSI标准的C/C++代码。生成优化的CUDA代码,以便在NVIDIA GPU上运行支持的功能。金宝app

“我们使用MATLAB开发的算法让参与者恢复了对手臂和手的基本控制。在研究结束时,他可以抓起瓶子,倒出里面的东西,然后放下,还可以拿起搅拌棒并执行搅拌动作。”

大卫·弗里登伯格,巴特尔

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