主要内容

处理的信号

多分辨率分析，小波时间散射，连续小波变换，非抽取离散小波变换，Wigner-Ville分布，mel谱图

小波散射使您能够产生使差异最小化的低方差数据表示在里面一个保持可鉴别性的类穿过课程。小波散射需要很少有用户指定的参数来产生数据的紧凑型数据，这是在您定义的刻度上旋转时间的稳健。您可以将这些表示与机器学习算法结合使用，以进行分类和回归。

您可以使用连续小波变换（CWT）来生成2-D时间序列数据的时间频率贴图，可与二维卷积网络一起使用。生成用于深度CNNS的时频表示是信号分类的强大方法。CWT在时间序列数据中同时捕获稳态和瞬态行为的能力使得基于小波的时频表示在与深CNN配对时特别强大。

有了信号处理工具箱™许可，您可以将短时间傅里叶变换包含到您的机器学习和深度学习工作流中。你也可以使用信号贴标签机（信号处理工具箱）标记信号用于分析或用于机器学习和深度学习应用。信号贴标签机保存数据labeledSignalSet对象。一个音频工具箱™许可证，您可以导入和播放音频文件数据在信号标签（信号处理工具箱）．你也可以使用melSpectrogram(音频工具箱)特征提取。

应用程序

信号贴标签机 标签信号属性，地区和兴趣点

功能

全部展开

cwtfilterbank. 连续小波变换过滤器银行
dlstft. 深度学习短时傅里叶变换
轻型 一维提升小波变换
melSpectrogram 梅尔·光谱图
modwpt 最大重叠离散小波包变换
modwt. 最大重叠离散小波变换
StftLayer. 短时傅里叶变换层
小波发生器 小波时间散射
WVD. Wigner-Ville分布和平滑伪Wigner-Ville分布
audioDatastore 收集音频文件的数据存储
augmentedImageDatastore 转换批量以增加图像数据
ImageageAtastore. 图像数据的数据存储
signalDatastore 用于信号采集的数据存储
labeledSignalSet 创建标记信号集
Signallabeldefinition. 创建信号标签定义

主题

小波散射

从实值时间序列和图像数据中获得低方差特征。

小波散射不变性尺度与过采样

了解如何改变不变性比例和过采样因子会影响小波散射变换的输出。

特色的例子

基于后期融合的声场景识别

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建立多模型声场景识别后期融合系统。
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基于小波散射的空压机故障检测

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使用小波散射网络和支持向量机对空气压缩机的声学录制故障进行分类。金宝app
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使用AutoEncoder和小波检测异常检测

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学习如何利用小波特征来检测直流系统中的电弧故障。
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利用小波分析和深度学习对时间序列进行分类

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利用深度学习和连续小波变换对心跳心电图数据进行分类。
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加速度计数据的裂缝识别

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利用小波和深度学习技术对路面横向裂缝进行检测和定位。
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基于小波散射和递归深度网络的故障检测

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利用小波散射网络和循环神经网络对空压机声学记录中的故障进行分类。
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GPU加速深度学习的缩放线

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使用您的GPU加速特征提取信号分类。
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基于小波时间散射的音乐体裁分类

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分类类型的一个音乐摘录使用小波时间散射和音频数据存储。
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基于机器学习和深度学习的雷达目标分类

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使用机器和深度学习方法对雷达回波进行分类。
基于深度学习的雷达和通信波形分类

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使用Wigner-Ville分布(WVD)和深度卷积神经网络(CNN)对雷达和通信波形进行分类。
使用基于小波的特征和支持向量机的信号分类金宝app

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利用小波和支持向量机分类器的自回归模型对心电图信号进行分类。金宝app
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基于小波散射和深度学习的语音数字识别

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使用机器学习和深度学习技术进行语音数字。
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小波时间散射对音盲数据的分类

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利用小波时间散射和支持向量机分类器对人心音图进行分类。金宝app
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小波时间散射在心电信号分类中的应用

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使用小波时间散射和支持向量机分类器对人的心电图信号进行分类。金宝app
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小波工具箱文档

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