科蒂·德夫莱克,马修斯
Wavelet Toolbox™提供用于分析和合成信号,图像和数据的功能和应用,该数据展示突然发生变化的常规行为。工具箱包括用于连续小波变换(CWT),缩放和小波相干性的算法。它还提供用于离散小波分析的算法和可视化,包括抽取,非分析,双树和小波包变换。此外,您还可以使用自定义小波扩展工具箱算法。
工具箱允许您分析信号的频率内容如何随时间变化,并在多个信号中显示常见的时变模式。您可以执行多分辨率分析以提取微量或大规模功能,识别不连续性,并检测在原始数据中不可见的变化点或事件。您还可以使用小波工具箱进行高效地压缩数据,同时保持感知质量和代位信号和图像,同时保留通常通过其他技术平滑的特征。
我们的世界充满了信号和图像形式的数据。这种丰富的数据使得提取基本信息并在处理信号和图像时忽略不重要的内容。在某些情况下,这意味着您需要创建消除所有不必要的细节的稀疏表示。在其他情况下,您需要创建数据的冗余或广泛的表示,因此可以分开重要功能。
例如,您可能需要:
小波工具箱提供应用程序和功能,使您能够轻松分析真实世界的信号和图像。使用小波信号去噪应用程序,您可以自动删除信号中不需要的成分,同时保留尖锐的特征。工具箱还允许您:
工具箱还使您能够:
这里,锥内的估计是可靠的,并且箭头有助于确定信号之间的相对滞后。
您还可以使用小波工具箱分析图像。例如,您可以:
工具箱支持许多用于执行小万博1manbetx波分析的小波系列。有关更多信息,请返回产品页面。
您还可以从以下列表中选择一个网站:
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