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什么是小波工具箱?
小波Toolbox™提供了用于分析和合成信号,图像和数据的功能和应用,这些信号,图像和数据表现出常规行为,并突然更改。该工具箱包括连续小波变换(CWT),缩放图和小波相干性的算法。它还提供了用于离散小波分析的算法和可视化,包括被删除,非消失,双树和小波数据包变换。此外,您可以使用自定义小波扩展工具箱算法。
该工具箱使您可以分析信号的频率内容如何随时间变化,并揭示多个信号中常见的时变模式。您可以执行多分辨率分析以提取精细的或大规模的功能,识别不连续性,并检测原始数据中不可见的变更点或事件。您还可以使用小波工具箱来有效地压缩数据,同时保持感知质量,并降低信号和图像,同时保留经常通过其他技术填充的功能。
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在处理信号和图像时提取基本信息并无关紧要的内容很重要。在某些情况下,这意味着您需要创建稀疏表示,以消除所有不必要的细节。在其他情况下,您需要创建数据的冗余或扩展表示形式,以便可以分开重要功能。
例如,您可能需要:
- 在保留重要功能的同时消除噪音
- 轻松识别和提取歧视性特征
- 在保留重要信息的同时压缩数据
- 确定数据的最佳表示
小波工具箱提供了应用程序和功能,使您能够轻松地分析现实世界信号和图像。使用小波信号Denoiser应用程序,您可以自动删除信号中存在的不需要组件,同时保留尖锐的功能。该工具箱还可以让您:
- 分析以多个尺度的信号中存在的可变性
- 使用分形分析从信号中获取歧视性信息,并
- 在时间序列数据中本地化瞬变和更改点
该工具箱还使您能够:
- 探索信号的频率如何随时间变化
- 信号中的过滤时间定位频率组件
- 从信号和
- 确定两个信号中的相干时间变化的振荡
在这里,锥体内的估计值是可靠的,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:
- 在保留边缘的同时,denoise图像
- 压缩图像的同时保持感知质量,并且
- 分析空间,频率和方向的图像
该工具箱支持许多小波家族万博1manbetx进行小波分析。有关更多信息,请返回产品页面。
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