小波工具箱

小波工具箱

使用小波分析和合成信号和图像

小波工具箱™提供用于分析和合成信号和图像的功能和应用。该工具箱包括用于连续小波分析,小波相干性,同步序列和数据自适应时频分析的算法。该工具箱还包括应用程序和图像的抽取和非分离离散小波分析的应用和函数,包括小波包和双树变换。

使用连续小波分析,您可以探索频谱特征如何随时间演化,识别两个信号中常见的时变模式,并执行时间局部化滤波。使用离散小波分析,您可以分析不同分辨率的信号和图像,以检测变化点、不连续性和其他在原始数据中不容易看到的事件。您可以在多个尺度上比较信号统计信息,并对数据执行分形分析以揭示隐藏的模式。金宝搏官方网站

使用小波工具箱,您可以获得数据的稀疏表示,可用于在保留重要功能的同时进行去噪或压缩数据。许多工具箱功能支持用于桌面原型和嵌入式系统部署金宝app的C / C ++代码生成。

机器学习与小波深度学习

来自实际值时间序列和图像数据的低方差特征,用于机器学习和深度学习进行分类和回归。使用连续小波分析来生成时间序列数据的2-D时间频率映射,可以用作具有深度卷积神经网络(CNN)的输入。

时频分析

利用小波分析软件对连续小波变换(CWT)信号、图像进行时频联合分析。利用小波相干性揭示常见的时变模式。利用非平稳Gabor帧和常Q变换(CQT)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)以分析逐渐更精细的octrave频带中的信号,图像和三维卷。实现非分析的小波变换。使用技术将非线性或非间断过程分解为固有振荡模式。

过滤银行

使用像Daubechies,Coiflet,Haar等的正交小波滤波器银行进行多分辨率分析和特征检测。使用提升方法设计第一和第二代小波。提升还提供了用于分析不同分辨率或尺度的信号和图像的计算上有效的方法。金宝搏官方网站

去噪和压缩

使用小波和小波包的去噪技术来保留由其他去噪技术移除或平滑的特征。小波信号Denoiser应用程序可允许您可视化和欺骗1-D信号。使用小波和小波包来通过去除数据来压缩信号和图像而不影响感知质量。

加速和部署

通过使用GPU和多核处理器来实现支持的函数,可以加快代码的速度。使用MATLAB金宝app®编码器™从已启用以支持C / C ++代码生成的小波工具箱函数生成符合独立ANSI标准的C / C ++代码。金宝app生成优化的CUDA代码以在NVIDIA GPU上运行支持功能。金宝app

“我们使用MATLAB开发的算法给了他的手臂和手的参与者。在研究结束时,他可以抓住一个瓶子,倒出它的内容,并将其放下,以及拿起搅拌棒并执行搅拌运动。“

David Friedenberg,Battelle

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