小波工具箱

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。

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时频分析

使用小波分析仪应用分析信号，与连续小波变换（CWT）共同及时的图像。使用小波一致性来揭示常规时变模式。使用具有恒定Q变换（CQT）的非间断Gabor帧进行自适应时频分析。

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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。

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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。万博 尤文图斯

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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。

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加速和部署

使用GPU和多核处理器进行支持功能来加快代码。万博1manbetx使用matlab.^®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。万博1manbetx生成优化的CUDA代码以在NVIDIA GPU上运行支持功能。万博1manbetx

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