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Wavelet Toolbox

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。

Wavelet Toolbox 入門

Wavelet Toolbox の基礎を学ぶ

時間-周波数解析

CWT、定 Q 変換、経験的モード分解、ウェーブレット コヒーレンス、ウェーブレット クロススペクトル

離散多重解像度解析

DWT、MODWT、並列木ウェーブレット変換、シャーレット、ウェーブレット パケット、多重信号解析

ノイズ除去と圧縮

ウェーブレット縮小、ノンパラメトリック回帰、ブロックしきい値処理、多重信号しきい値処理

機械学習および深層学習

機械学習と深層学習、GPU による高速化、ハードウェア 展開、信号ラベリングのためのウェーブレットベースの手法

フィルター バンク

直交と双直交のウェーブレットおよびスケーリング フィルター、リフティング

コード生成と GPU サポート

C/C++ および CUDA コードと MEX 関数の生成、およびグラフィックス処理装置 (GPU) での関数の実行