我们的世界充满了数据信号和图像的形式。这些大量的数据使其重要提取必要的信息,忽略不重要的内容在处理信号和图像。在某些情况下,这意味着您需要创建稀疏表示,消除所有不必要的细节。在其他情况下,您需要创建冗余,或膨胀,表示的数据,这样你就可以分离出的重要特性。
例如,您可能需要:
- 去除噪声,同时保留重要的特性
- 容易识别和提取的特征
- 压缩数据,同时保留重要的信息
- 确定数据的最优表示
小波工具箱提供了应用程序和功能,使您可以轻松地分析现实世界的信号和图像。与小波信号降噪应用程序,您可以保存时自动删除不必要的组件存在于信号形成了鲜明特色。工具箱还可以:
- 在多尺度分析差异存在于信号
- 从信号使用分形分析获得的信息,
- 本地化瞬变和changepoints时间序列数据
工具箱还使您可以:
- 探讨一个信号的频率会随着时间而改变
- 过滤器time-localized频率成分的信号
- 从信号重建个人振荡模式,
- 在两个信号识别一致的时变振荡
这里,估计在锥是可靠的,箭头帮助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:
- 降噪图像同时保留边缘
- 压缩图像,同时保持知觉质量、
- 分析图像在空间、频率和方向
工具箱支持许多家庭小波进金宝app行小波分析。有关更多信息,返回到产品页面。
