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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関数とアプリが用意されています。ツールボックスには、連続ウェーブレット解析、ウェーブレット コヒーレンス、シンクロスクイージング、データ適応時間-周波数解析のアルゴリズムが含まれています。また、ツールボックスには、ウェーブレット パケットや並列木変換といった、信号およびイメージの間引きおよび非間引き離散ウェーブレット解析のためのアプリと関数も含まれています。

連続ウェーブレット解析を使用すると、スペクトルが時間の経過と共に変化する方法を調査したり、2 つの信号に共通する時変パターンを特定したり、時間が局所化されたフィルター処理を実行することができます。離散ウェーブレット解析を使用すると、信号とイメージをさまざまな解像度で解析して、変化点、不連続点、および生データでは容易に確認することができないその他のイベントを検出することができます。複数のスケールで信号の統計を比較し、データのフラクタル解析を実行することで、隠されたパターンを明らかにすることができます。

Wavelet Toolbox を使用すると、重要な特徴を維持しながらデータのノイズ除去と圧縮を行うのに役立つ、データのスパース表現が得られます。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型システム デプロイメント向けの C/C++ 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

ウェーブレットを理解する。パート 1: ウェーブレットとは
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。

ウェーブレットを理解する。パート 2: ウェーブレット変換のタイプ
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。

ウェーブレットを理解する。パート 3: 離散ウェーブレット変換の用途例
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。

ウェーブレットを理解する。パート 4: 連続ウェーブレット変換の用途例
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。