チュ，トリアル

• ウェ，ブレット，ウェ，ブレットパケット，およびウェ，ブレットフィルタ，の可視化
  

  特定のウェーブレットファミリに対応するフィルター,ウェーブレット,またはウェーブレットパケットを求めます。

• 時間-周波数解析と連続ウェブレット変換
  

  CWTによってシャ，プな時間-周波数表現が得られることを学習します。

• 離散ウェ，ブレット解析
  

  離散ウェブレット変換手法を使用して，信号およびメジを解析しノズ除去する。

• 大きくサンプリングされているウェ，ブレットパケット解析
  

  1次元信号と2次元メジのウェブレットパケット変換を求めます。

• 匹配的追求
  

  创建匹配追踪字典，对1-D信号进行匹配追踪。

• リフティング
  

  離散ウェ，ブレット変換を実行しながら，リフティングを使用してウェ，ブレットフィルタ，を設計する。

ウェブレットにいて

• ウェ，ブレットとは
  

  ウェブレットに関する一般情報と信号の不連続点の検出方法にいて学習します。

• 連続および離散ウェ，ブレット変換
  

  離散ウェ，ブレット変換と連続ウェ，ブレット変換のど，らを使用するか決定します。

• ウェ，ブレットの選択
  

  用途に適したウェブレットを選択するための基準にいて学習します。

注目の例

连续小波分析实践导论

执行和解释连续小波分析。这个例子帮助您回答常见的问题，例如:连续小波分析和离散小波分析之间的区别是什么?为什么连续小波分析中的频率或尺度是对数间隔的?连续小波技术在什么类型的信号分析问题中特别有用?

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多分辨率分析实用导论

执行和解释基本信号多分辨率分析(MRA)。该示例使用模拟数据和真实数据来回答以下问题:多分辨率分析是什么意思?执行多分辨率分析可以获得关于我的信号的哪些见解?不同的MRA技术有哪些优点和缺点?这里提供的许多分析都可以使用信号多重解像度アナラaapl .ザ. app进行复制。

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调制信号的连续小波分析

利用连续小波变换(CWT)对调制信号进行分析。

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用小波信号去噪器去噪信号

使用小波信号去噪应用程序去噪一个实值1-D信号。您可以使用应用程序创建和比较去噪信号的多个版本，并将所需的去噪信号导出到MATLAB®工作区。要在工作空间中重现去噪信号，或将相同的去噪参数应用于其他数据，可以生成和编辑MATLAB脚本。这个例子说明了一个可能的工作流。

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ウェ，ブレット解析と深層学習を使用した時系列の分類

深層学習と連続ウェ，ブレット変換を使用して，心拍心電図のデ，タを分類します。

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基于小波时间散射的音乐类型分类

利用小波时间散射和音频数据存储对音乐节选的类型进行分类。

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尺度-局部波动和相关性

小波变换有很多不同的变体。本例主要讨论最大重叠离散小波变换(MODWT)。MODWT是一种二进(2的幂)尺度上的非拟小波变换，它经常用于金融数据。MODWT用于时间序列分析的一个很好的特性是它按比例划分数据方差。为了说明这一点，请考虑1974年第一季度至2012年第四季度的美国实际GDP季度链加权数据。数据的转换方法是先取自然对数，然后计算年与年的差异。使用'db2'小波获得真实GDP数据的MODWT，直到第6级。检查数据的方差，并将其与MODWT获得的比例方差进行比较。

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ビデオ

理解小波，第1部分:什么是小波
この最初のmatlab^®科技讲座では，ウェ，ブレット変換の基本概念を示します。このビデオでは,ウェーブレットの概要を示すと共に,それらをMATLABで使用してデータを調査する方法について説明しています。ビデオではウェブレット変換の2の重要な概念であるスケリングとシフトに焦点を当てています。これらの概念はメジなどの2次元デタに適用できます。

理解小波，第2部分:小波变换的类型
ウェブレット変換の取り扱いにいて詳しく示します。連続ウェブレット変換と離散ウェブレット変換にいて詳細を学習します。Matlabでのウェブレット変換の重要な用途にいても学習します。

理解小波，第3部分:离散小波变换的应用实例
このMATLAB技术讨论では,ウェーブレットを使用して信号のシャープな特徴を維持しながらノイズを除去する方法について学習します。このビデオでは,MATLABで離散ウェーブレット変換を使用して信号のノイズを除去する大まかな手順を紹介しています。このノ▪▪ズ除去手法と他のノ▪▪ズ除去手法の比較に▪▪いて学習します。

理解小波，第4部分:连续小波变换的应用实例
このMATLAB Tech Talkでは，連続ウェ，ブレット変換の実際的な用途を示します。MATLABで連続ウェーブレット変換を使用して信号のシャープな時間-周波数解析を得る方法の概要を示しています。このビデオでは、サンプルの地震信号を使用して、連続ウェーブレット変換の周波数位置推定機能について説明します。

理解小波，第5部分:小波散射的机器学习和深度学习
ウェーブレット散乱ネットワークは,機械学習や深層学習アプリケーションで使用するために,信号やイメージから低分散の特徴量を自動的に取得するのに役立ちます。このMATLAB技术讨论では,ウェーブレット散乱変換について,またそれを分類用の自動ロバスト特徴抽出器として使用する方法について学習します。