小波工具箱

小波工具箱

利用小波分析和合成信号和图像

基于小波的机器学习和深度学习

从实值时间序列和图像数据中获得低方差特征,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。

离散多分辨率分析

执行抽取的离散小波变换(DWT)分析信号,图像和三维体积在逐步细化的倍频带。实现非抽取小波变换。利用技术将非线性或非平稳过程分解为固有的振荡模式。

滤波器

使用Daubechies, Coiflet, Haar等正交小波滤波器组进行多分辨率分析和特征检测。利用提升法设计了一、二代小波。提升还提供了一种计算效率高的方法,用于分析不同分辨率或尺度的信号和图像。金宝搏官方网站

去噪和压缩

使用小波和小波包去噪技术来保留被其他去噪技术删除或平滑的特征。小波信号去噪应用程序可以让你可视化和去噪一维信号。使用小波和小波包压缩信号和图像通过去除数据而不影响感知质量。

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®Coder™从支持C/ c++代码生成的小波工具箱函数生成独立的ansi兼容的C/ c++代码。金宝app生成优化的CUDA代码运行在NVIDIA gpu支持的功能。金宝app

“我们使用MATLAB开发的算法让参与者重新获得了对手臂和手的基本控制。研究结束时,他能拿着瓶子,倒出里面的东西,然后放下,还能拿起搅拌棒,做搅拌动作。”

大卫•Friedenberg巴特尔

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