Kirthi Devleker,Mathworks
小波工具箱™提供了用于分析和合成信号、图像和数据的函数和应用程序,这些信号、图像和数据表现出有规律的行为,并伴有突然变化。工具箱包括用于连续小波变换(CWT)、尺度图和小波相干的算法。它还提供离散小波分析的算法和可视化,包括抽取、非抽取、双树和小波包变换。此外,您可以使用自定义小波扩展工具箱算法。
这个工具箱允许您分析信号的频率内容如何随时间变化,并揭示多个信号中常见的时变模式。您可以执行多分辨率分析,以提取细尺度或大规模的特征,识别不连续性,并检测在原始数据中不可见的更改点或事件。您还可以使用小波工具箱有效地压缩数据,同时保持感知质量,并对信号和图像进行降噪,同时保留通常由其他技术平滑的特征。
我们的世界充满了信号和图像形式的数据。这种数据的丰富性使得在处理信号和图像时,提取必要的信息,忽略不重要的内容变得非常重要。在某些情况下,这意味着您需要创建消除所有不必要细节的稀疏表示。在其他情况下,您需要创建冗余的或可扩展的数据表示,以便您可以分离出重要的特性。
例如,你可能需要:
小波工具箱提供了可使您轻松分析现实世界信号和图像的应用和函数。使用小波信号Denoiser应用程序,您可以在保留锐利功能时自动删除信号中存在的不需要的组件。工具箱还允许您:
工具箱还允许您:
在这里,圆锥体内的估计是可靠的,箭头有助于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,你可以:
工具箱支持多个小波族来执金宝app行小波分析。有关更多信息,请返回产品页面。
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