Kirthi Devleker, MathWorks
小波工具箱™提供了用于分析和合成信号、图像和数据的函数和应用程序,这些信号、图像和数据表现出有规律的行为,并伴有突然变化。工具箱包括用于连续小波变换(CWT)、尺度图和小波相干的算法。它还提供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。
这个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,识别不连续性,并检测在原始数据中不可见的更改点或事件。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,并对信号和图像进行降噪,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。这种数据的丰富性使得在处理信号和图像时,提取必要的信息,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,您需要创建冗余的或可扩展的数据表示,以便您可以分离出重要的特性。
例如,你可能需要:
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。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。工具箱还可以让您:
工具箱还允许您:
在这里,圆锥体内的估计是可靠的,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:
工具箱支持多个小波族来执万博1manbetx行小波分析。有关更多信息,请返回产品页面。
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