Начало работы с Wavelet Toolbox

Анализируйте и синтезируйте сигналы и изображения с помощью вейвлетов

Wavelet Toolbox™ обеспечивает функции и приложения для анализа и синтезирования сигналов и изображений. Тулбокс включает алгоритмы для непрерывного анализа вейвлета, когерентности вейвлета, synchrosqueezing, и адаптивного данными частотно-временного анализа. Тулбокс также включает приложения и функции для подкошенного и неподкошенного дискретного анализа вейвлета сигналов и изображений, включая пакеты вейвлета, и двойное дерево преобразовывает.

Используя непрерывный анализ вейвлета, можно изучить способ, которым спектральные функции развиваются в зависимости от времени, идентифицируют общие изменяющиеся во времени шаблоны в двух сигналах и выполняют локализованную временем фильтрацию. Используя дискретный анализ вейвлета, можно анализировать сигналы и изображения в различных разрешениях, чтобы обнаружить changepoints, разрывы и другие события, не с готовностью видимые в необработанных данных. Можно сравнить статистику сигнала по нескольким шкалам и выполнить фрактальный анализ данных, чтобы показать скрытые шаблоны.

С Wavelet Toolbox можно получить разреженное представление данных, полезных для шумоподавления или сжатия данных при сохранении важных функций. Много функций тулбокса поддерживают генерацию кода C/C++ для развертывания встраиваемой системы и анализа прототипа.

Примеры

О вейвлетах

Рекомендуемые примеры

Scale-Localized Volatility and Correlation

Локализованная шкалой энергозависимость и корреляция

Существует много различных изменений вейвлета, преобразовывают. Этот пример фокусируется на максимальном перекрытии дискретном вейвлете преобразовывает (MODWT). MODWT является неподкошенным вейвлетом, преобразовывают по двухместному (степени двойки) шкалы, который часто используется с финансовыми данными. Одна хорошая функция MODWT для анализа временных рядов - то, что это делит отклонение данных шкалой. Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрите ежеквартальные взвешенные цепью американские действительные данные о GDP для 1974Q1 к 2012Q4. Данные были преобразованы путем первого взятия натурального логарифма и затем вычисления разности года по году. Получите MODWT действительных данных о GDP вниз, чтобы выровняться шесть с 'db2' вейвлетом. Исследуйте отклонение данных и сравните это с отклонениями шкалой, полученной с MODWT.

Видео

Изучая вейвлеты, часть 1: что такое вейвлеты
Исследуйте основные концепции вейвлета, преобразовывает в этот вводный Технический Разговор MATLAB. Это видео покрывает то, что вейвлеты и как можно использовать их, чтобы исследовать данные в MATLAB. Видео особое внимание на двух важных вейвлетах преобразовывает концепции: масштабирование и перемена. Концепции могут быть применены к 2D данным, таким как изображения.

Изучая вейвлеты, часть 2: типы вейвлета преобразовывают
Исследуйте работы вейвлета, преобразовывает подробно. Вы узнаете больше о непрерывном вейвлете, преобразовывает, и дискретный вейвлет преобразовывают. Вы также узнаете, что важные приложения использования вейвлета преобразовывают с MATLAB.

Изучите вейвлеты, часть 3: пример приложения дискретного вейвлета преобразовывает
Узнать, как использовать для вейвлетов к denoise сигнал при сохранении его изогнутых деталей в этом Техническом Разговоре MATLAB. Это видео обрисовывает в общих чертах шаги, вовлеченные в шумоподавление, сигнал с дискретным вейвлетом преобразовывает использование MATLAB. Узнать, как этот метод шумоподавления соответствует другим методам шумоподавления.

Изучая вейвлеты, часть 4: пример приложения непрерывного вейвлета преобразовывает
Исследуйте практическое применение использования непрерывного вейвлета, преобразовывает в этот Технический Разговор MATLAB. Получите представление о том, как использовать MATLAB, чтобы получить более резкий частотно-временной анализ сигнала с непрерывным вейвлетом, преобразовывают. Это видео использует пример сейсмический сигнал подсветить, что возможности локализации частоты непрерывного вейвлета преобразовывают.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте