小波工具箱
利用小波分析和合成信号和图像
小波工具箱™提供了分析和合成信号和图像的应用程序和功能。您可以检测事件,如异常,变更点,和瞬变,降噪和压缩数据。小波和其他多尺度技术可以用来分析不同时间和频率分辨率的数据,并将信号和图像分解成不同的成分。您可以使用小波技术来降低维数,并从信号和图像中提取鉴别特征,以训练机器和深度学习模型。
使用小波工具箱,您可以交互去噪信号,执行多分辨率和小波分析,并生成MATLAB®代码。工具箱包括连续和离散小波分析、小波包分析、多分辨率分析、小波散射和其他多尺度分析的算法。
许多工具箱函数支持C/ c++和CUDA®用于桌面原型和嵌入式系统部署的代码生成。
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学习小波工具箱的基础知识
时频分析
CWT,常q变换,经验模态分解,小波相干性,小波交叉谱
离散多分辨率分析
DWT, MODWT,双树小波变换,shearlet,小波包,多信号分析
去噪和压缩
小波收缩,非参数回归,分块阈值,多信号阈值
机器学习和深度学习
基于小波的机器学习和深度学习技术,GPU加速,硬件部署,信号标记
滤波器
正交和双正交小波和缩放滤波器,提升
代码生成和GPU支持
生成C/ c++、CUDA代码和MEX函数,并在图形处理器上运行函数