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Wavelet Toolbox 入門

ウェーブレットを使用した信号とイメージの解析および合成

Wavelet Toolbox™ には、信号とイメージの解析および合成を行うためのアプリと関数が用意されています。異常、変化点、過渡などのイベントを検出し、データのノイズ除去と圧縮を行うことができます。ウェーブレットやその他のマルチスケール技術を使用して、さまざまな時間分解能と周波数分解能でデータを解析し、信号とイメージをさまざまなコンポーネントに分解できます。ウェーブレット手法を使用して、次元を減らし、信号やイメージから識別可能な特徴を抽出して、機械学習モデルや深層学習モデルに学習させることができます。

Wavelet Toolbox を使用すると、信号のノイズ除去、多重解像度解析およびウェーブレット解析の実行、MATLAB® コードの生成を対話的に行うことができます。ツールボックスには、連続および離散ウェーブレット解析、ウェーブレット パケット解析、多重解像度解析、ウェーブレット散乱、およびその他のマルチスケール解析のためのアルゴリズムが含まれています。

多くのツールボックス関数では、デスクトップ プロトタイピング向けや組み込みシステムの展開向けの C/C++ および CUDA® のコード生成がサポートされています。

チュートリアル

ウェーブレットについて

注目の例

ビデオ

Understanding Wavelets, Part 1:What Are Wavelets
この最初の MATLAB Tech Talk では、ウェーブレット変換の基本概念を示します。このビデオでは、ウェーブレットの概要を示すと共に、それらを MATLAB で使用してデータを調査する方法について説明しています。ビデオではウェーブレット変換の 2 つの重要な概念であるスケーリングとシフトに焦点を当てています。これらの概念はイメージなどの 2 次元データに適用できます。

Understanding Wavelets, Part 2:Types of Wavelet Transforms
ウェーブレット変換の取り扱いについて詳しく示します。連続ウェーブレット変換と離散ウェーブレット変換について詳細を学習します。MATLAB でのウェーブレット変換の重要な用途についても学習します。

Understand Wavelets, Part 3:An Example Application of the Discrete Wavelet Transform
この MATLAB Tech Talk では、ウェーブレットを使用して信号のシャープな特徴を維持しながらノイズを除去する方法について学習します。このビデオでは、MATLAB で離散ウェーブレット変換を使用して信号のノイズを除去する大まかな手順を紹介しています。このノイズ除去手法と他のノイズ除去手法の比較について学習します。

Understanding Wavelets, Part 4:An Example Application of the Continuous Wavelet Transform
この MATLAB Tech Talk では、連続ウェーブレット変換の実際的な用途を示します。MATLAB で連続ウェーブレット変換を使用して信号のシャープな時間-周波数解析を得る方法の概要を示しています。このビデオでは、サンプルの地震信号を使用して、連続ウェーブレット変換の周波数位置推定機能について説明します。

Understanding Wavelets, Part 5: Machine Learning and Deep Learning with Wavelet Scattering
ウェーブレット散乱ネットワークは、機械学習や深層学習アプリケーションで使用するために、信号やイメージから低分散の特徴量を自動的に取得するのに役立ちます。この MATLAB Tech Talk では、ウェーブレット散乱変換について、またそれを分類用の自動ロバスト特徴抽出器として使用する方法について学習します。