Vavelet Toolbox™ предоставляет функции и приложения для анализа и синтеза сигналов и изображений. Инструментарий включает в себя алгоритмы непрерывного вейвлет-анализа, вейвлет-когерентности, синхроскопии и адаптивного к данным частотно-временного анализа. Инструментарий также включает приложения и функции для прореженного и недекимированного дискретного вейвлет-анализа сигналов и изображений, включая вейвлет-пакеты и преобразования двойного дерева.
С помощью непрерывного вейвлет-анализа можно изучить, как спектральные особенности развиваются во времени, определить общие изменяющиеся во времени закономерности в двух сигналах и выполнить локализованную во времени фильтрацию. С помощью дискретного вейвлет-анализа можно анализировать сигналы и изображения с различным разрешением для обнаружения точек изменений, прерываний и других событий, которые не видны в необработанных данных. Можно сравнить статистику сигналов по нескольким масштабам и выполнить фрактальный анализ данных для выявления скрытых шаблонов.
С помощью инструментария Vavelet Toolbox можно получить разреженное представление данных, которое полезно для деноизирования или сжатия данных при сохранении важных элементов. Многие функции набора инструментов поддерживают генерацию кода C/C + + для прототипирования настольных ПК и развертывания встраиваемых систем.
Изучение основ Wavelet Toolbox
CWT, преобразование константы-Q, декомпозиция эмпирического режима, когерентность импульса, перекрестный спектр импульса
DWT, MODWT, вейвлет-преобразование с двойным деревом, брелоки, вейвлет-пакеты, мультисигнальный анализ
Вейвлетная усадка, непараметрическая регрессия, пороги блоков, мультисигнальные пороги
Вейвлет-рассеяние, методы на основе вейвлет для машинного обучения и глубокого обучения
Ортогональные и биортогональные вейвлет-фильтры и фильтры масштабирования, подъемные
Создание кода C/C + + и CUDA ® и функций MEX, а также выполнение функций графического процессора (GPU)