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什么是小波工具箱?
小波工具箱™提供了分析和合成信号、图像和数据的功能和应用程序,这些信号、图像和数据表现出有规律的行为,不时出现突变。工具箱包括连续小波变换(CWT)、尺度图和小波相干的算法。它还提供了离散小波分析的算法和可视化,包括抽取、非抽取、双树和小波包变换。此外,您可以使用自定义小波扩展工具箱算法。
该工具箱允许您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,以提取细尺度或大规模的特征,识别不连续,并检测在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有效地压缩数据,同时保持感知质量,去噪信号和图像,同时保留通常由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。如此丰富的数据使得在处理信号和图像时提取必要的信息并忽略不重要的内容变得非常重要。在某些情况下,这意味着您需要创建消除所有不必要细节的稀疏表示。在其他情况下,您需要创建数据的冗余或扩展表示,以便分离出重要的特性。
例如,你可能需要:
- 在保留重要特征的同时去除噪音
- 容易识别和提取歧视性特征
- 压缩数据,同时保留重要信息
- 确定数据的最佳表示
小波工具箱提供的应用程序和功能,使您能够轻松地分析现实世界的信号和图像。随着小波信号降噪App,你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:
- 在多个尺度上分析信号的可变性
- 利用分形分析从信号中获得鉴别信息
- 在时间序列数据中定位瞬态和变化点
该工具箱还使您能够:
- 探索信号的频率是如何随时间变化的
- 滤波信号中的时域频率成分
- 从信号中重建单个振荡模式,并且
- 识别两个信号中的相干时变振荡
在这里,锥内的估计是可靠的,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,你可以:
- 去噪图像,同时保留边缘
- 压缩图像同时保持感知质量,和
- 分析图像的空间、频率和方向
这个工具箱支持许多小波族万博1manbetx来执行小波分析。有关更多信息,请返回产品页面。
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