Kirthi Devleker, MathWorks
小波工具箱™提供分析和合成信号、图像和数据的功能和应用程序,表现出规律性的行为,并伴有突变。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。它还提供了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。
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来提取精细或大规模的特征,识别不连续点,并检测原始数据中不可见的变化点或事件。您还可以使用小波工具箱在保持感知质量的同时有效地压缩数据,并在保留通常由其他技术平滑的特征的同时对信号和图像进行降噪。
我们的世界充满了以信号和图像形式存在的数据。在处理信号和图像时,大量的数据使得提取重要的信息和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稀疏表示,以消除所有不必要的细节。在其他情况下,您需要创建冗余的或可扩展的数据表示,以便分离出重要的特性。
例如,你可能需要:
小波工具箱提供的应用程序和功能,使您能够轻松地分析现实世界的信号和图像。通过小波信号降噪应用程序,您可以自动删除信号中不需要的组件,同时保留尖锐的特征。工具箱还可以让你:
工具箱还使您能够:
在这里,锥体内的估计是可靠的,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,你可以:
工具箱支持多个小波族来执金宝app行小波分析。欲了解更多信息,请返回产品页面。
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