信号解析

間引きおよび非間引き 1 次元ウェーブレット変換、1 次元離散ウェーブレット変換フィルターバンク、1 次元並列木変換、ウェーブレットパケット

離散ウェーブレット変換、並列木変換およびウェーブレットパケットを使用して信号を解析します。

関数

離散ウェーブレット変換

`wavedec`	多重レベル 1 次元離散ウェーブレット変換
`waverec`	多重レベル 1 次元離散ウェーブレット変換の再構成
`dwtfilterbank`	Discrete wavelet transform filter bank
`dualtree`	Kingsbury Q-shift 1-D dual-tree complex wavelet transform (R2020a 以降)
`idualtree`	Kingsbury Q-shift 1-D inverse dual-tree complex wavelet transform (R2020a 以降)
`haart`	Haar 1 次元ウェーブレット変換
`ihaart`	Inverse 1-D Haar wavelet transform
`dddtree`	Dual-tree and double-density 1-D wavelet transform
`idddtree`	Inverse dual-tree and double-density 1-D wavelet transform
`tqwt`	Tunable Q-factor wavelet transform (R2021b 以降)
`itqwt`	Inverse tunable Q-factor wavelet transform (R2021b 以降)
`tqwtmra`	Tunable Q-factor multiresolution analysis (R2021b 以降)
`appcoef`	1 次元 Approximation 係数
`detcoef`	1 次元 Detail 係数
`wrcoef`	1 次元ウェーブレット係数からの単一分岐の再構成
`dddtreecfs`	Extract dual-tree/double-density wavelet coefficients or projections
`dtfilters`	Analysis and synthesis filters for oversampled wavelet filter banks
`qbiorthfilt`	First-level dual-tree biorthogonal filters (R2020a 以降)
`qorthwavf`	Kingsbury Q-shift filters (R2020a 以降)

離散ウェーブレットパケット変換

`dwpt`	Wavelet packet 1-D transform (R2020a 以降)
`idwpt`	Inverse wavelet packet 1-D transform (R2020a 以降)
`wpdec`	1 次元ウェーブレットパケット分解
`wprec`	1 次元ウェーブレットパケット再構成
`wpcoef`	ウェーブレットパケット係数
`wprcoef`	ウェーブレットパケット係数の再構成
`besttree`	Best tree wavelet packet analysis
`wpspectrum`	Wavelet packet spectrum
`wpviewcf`	Plot wavelet packets colored coefficients
`otnodes`	Order terminal nodes of binary wavelet packet tree
`depo2ind`	Node depth-position to node index
`ind2depo`	Node index to node depth-position

非間引き離散ウェーブレットおよびウェーブレットパケット変換

`modwt`	最大重複離散ウェーブレット変換
`imodwt`	Inverse maximal overlap discrete wavelet transform
`modwtmra`	Multiresolution analysis based on MODWT
`modwtcorr`	Multiscale correlation using the maximal overlap discrete wavelet transform
`modwtvar`	Multiscale variance of maximal overlap discrete wavelet transform
`modwtxcorr`	Wavelet cross-correlation sequence estimates using the maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT)
`swt`	1 次元離散定常ウェーブレット変換
`iswt`	Inverse discrete stationary wavelet transform 1-D
`modwpt`	Maximal overlap discrete wavelet packet transform
`imodwpt`	Inverse maximal overlap discrete wavelet packet transform
`modwptdetails`	Maximal overlap discrete wavelet packet transform details

フラクタル解析

`dwtleader`	Multifractal 1-D wavelet leader estimates
`wfbm`	Fractional Brownian motion synthesis
`wfbmesti`	Parameter estimation of fractional Brownian motion

ウェーブレット管理

`dwtmode`	離散ウェーブレット変換の拡張モード
`dyaddown`	Dyadic downsampling
`dyadup`	Dyadic upsampling
`measerr`	Quality metrics of signal or image approximation
`plotdt`	Plot dual-tree or double-density wavelet transform
`wavemngr`	ウェーブレットマネージャー
`wenergy`	1 次元ウェーブレット分解やウェーブレットパケット分解のエネルギー
`wentropy`	ウェーブレットエントロピー
`wextend`	ベクトルまたは行列の拡張
`wmaxlev`	最大のウェーブレット分解レベル
`wvarchg`	Find variance change points

アプリ

信号多重解像度アナライザー	時間軸を揃えた成分に信号を分解
ウェーブレット信号アナライザー	Analyze and compress signals using wavelets (R2023a 以降)
ウェーブレット信号デノイザー	時系列データの可視化やノイズ除去

トピック

ウェーブレット信号アナライザー

Using Wavelet Signal Analyzer App

Analyze and compress 1-D signals using wavelets.
- ステップ 1: Select Signal to Analyze
- ステップ 2: Decompose Signal
- ステップ 3: Explore Signal Decomposition
- ステップ 4: Compress Signal
- ステップ 5: Share Results
Wavelet Decomposition of Complex-Valued Signal Using Wavelet Signal Analyzer
Analyze a complex-valued signal using Wavelet Signal Analyzer.
Visualizing Wavelet Packet Terminal Nodes in Wavelet Signal Analyzer
Learn how Wavelet Signal Analyzer visualizes wavelet packet decompositions.

信号多重解像度アナライザー

Using Signal Multiresolution Analyzer
Learn how to visualize multilevel wavelet-based decompositions of real-valued signals.
Compare MODWTMRA and EMD Decompositions
Learn how to compare fixed-bandwidth and data-adaptive decompositions using Signal Multiresolution Analyzer.
Share Results Using Signal Multiresolution Analyzer
Learn how to share analyses generated by Signal Multiresolution Analyzer.
Visualize and Recreate EWT Decomposition
Learn how to visualize an empirical wavelet transform decomposition using Signal Multiresolution Analyzer.
Visualize and Recreate TQWT Decomposition
Learn how to visualize a tunable Q-factor wavelet transform decomposition using Signal Multiresolution Analyzer.
Visualize and Recreate VMD Decomposition
Learn how to visualize the intrinsic mode functions and residual of a variational mode decomposition using Signal Multiresolution Analyzer.

大きくサンプリングされている DWT

Critically Sampled and Oversampled Wavelet Filter Banks
Learn about tree-structured, multirate filter banks.
Haar Transforms for Time Series Data and Images
Use Haar transforms to analyze signal variability, create signal approximations, and watermark images.
Border Effects
Compensate for discrete wavelet transform border effects using zero padding, symmetrization, and smooth padding.

非間引き DWT

Analytic Wavelets Using the Dual-Tree Wavelet Transform
Create approximately analytic wavelets using the dual-tree complex wavelet transform.
Wavelet Cross-Correlation for Lead-Lag Analysis
Measure the similarity between two signals at different scales.
Comparing MODWT and MODWTMRA
Learn the differences between the maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) and the multiresolution analysis based on the MODWT.
Nondecimated Discrete Stationary Wavelet Transforms (SWTs)
Use the stationary wavelet transform to restore wavelet translation invariance.

フラクタル解析

1 次元非整数ブラウン運動合成
1 次元非整数ブラウン運動信号を合成する
Multifractal Analysis
Use wavelets to characterize local signal regularity using wavelet leaders.

ウェーブレットパケット解析

ウェーブレットパケット
1 次元信号および 2 次元信号のウェーブレット分解に、位置、スケール、周波数でインデックス付けされたウェーブレットパケットを使用します。
ウェーブレットパケット:Detail の分解
この例では、ウェーブレットパケットと離散ウェーブレット変換 (DWT) の違いを示します。
大きくサンプリングされているウェーブレットパケット解析
1 次元信号と 2 次元イメージのウェーブレットパケット変換を求めます。

注目の例

Visualize and Recreate TQWT Decomposition

Learn how to visualize a tunable Q-factor wavelet transform decomposition using Signal Multiresolution Analyzer.

ライブスクリプトを開く

Wavelet Analysis of Financial Data

Use wavelets to analyze financial data.

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不連続部分および不連続点の検出

動的システムにおける過渡信号のように急速に発展する信号は、ジャンプのような急激な変化、あるいは 1 階微分や 2 階微分で鋭い変化が起こる可能性があります。フーリエ解析では通常、これらのイベントを検出することはできません。この例の目的は、ウェーブレットによる解析で信号が変化するときの正確な瞬時、またその種類 (信号の破損または 1 階微分や 2 階微分での急激な変化) および変化の振幅を検出できる方法を示すことです。イメージ処理では、主な用途の 1 つがエッジ検出であり、これは急激な変化の検出にもかかわります。