Wavelet Toolbox

 

Wavelet Toolbox

Analyse und Synthese von Signalen und Bildern mit Wavelets

Machine Learning und Deep Learning mit Wavelets

Leiten Sie Features mit geringer Varianz aus reellwertigen Zeitreihen und Bilddaten zur Verwendung in Machine Learning und Deep Learning zur Klassifikation und Regression ab. Mit der kontinuierlichen Wavelet-Analyse können Sie 2-D-Zeit-Frequenz-Karten für Zeitreihendaten erzeugen, die als Eingabe für das tiefe Convolutional Neural Network (CNN, faltendes neuronales Netz) verwendet werden können.

Zeit-Frequenz-Analyse

Die Analyse der Zeit und Frequenz wird Wavelet Analyzer mit der kontinuierlichen Wavelet-Transformation (CWT) zusammen durchgeführt. Nutzen Sie die Wavelet-Kohärenz zur Bestimmung gemeinsamer zeitlich veränderlicher Muster. Führen Sie eine adaptive Zeit-Frequenz-Analyse mit instationären Gabor Frames mit der Constant-Q-Transformation (CQT) durch.

Diskrete Mehrfachauflösungsanalyse

Mit der dezimierten diskreten Wavelet-Transformation (DWT) analysieren Sie Signale, Bilder und 3-D-Volumina in zunehmend feineren Oktavbändern. Implementieren Sie nicht dezimierte Wavelet-Transformationen. Zerlegen Sie nicht lineare oder instationäre Prozesse mithilfe von Techniken in intrinsische Schwingungsmodi.

Filterbänke

Mit orthogonalen Wavelet-Filterbänken wie Daubechies, Coiflet, Haar und anderen können Sie Mehrfachauflösungsanalysen und Funktionserkennungen durchführen. Entwicklung von Wavelets der ersten und zweiten Generation mit der Lifting-Methode. Lifting bietet außerdem einen rechnerisch effizienten Ansatz für die Analyse von Signalen und Bildern in verschiedenen Auflösungen oder Skalierungen.

Entrauschung und Komprimierung

Mit den Entrauschungsverfahren für Wavelets und Wavelet-Pakete können Sie mit anderen Entrauschungsverfahren entfernte oder geglättete Funktionen beibehalten. Mit der Wavelet Signal Denoiser App können Sie 1D-Signale visualisieren und entrauschen. Verwenden Sie Wavelets und Wavelet-Paketen zum Komprimieren von Signalen und Bildern durch das Entfernen von Daten, ohne die Wahrnehmungsqualität zu beeinträchtigen.

Beschleunigung und Bereitstellung

Machen Sie Ihren Code durch den Einsatz von GPU- und Multicore-Prozessoren für unterstützte Funktionen schneller. Mit dem MATLAB® Coder™ erzeugen Sie eigenständigen, ANSI-konformen C/C++ Code aus den Funktionen der Wavelet Toolbox, die diese Codegenerierung unterstützen. Generieren Sie optimierten CUDA-Code für die Ausführung auf NVIDIA GPUs für die unterstützten Funktionen.

„Die Algorithmen, die wir mithilfe von MATLAB entwickelt haben, gaben dem Teilnehmer die grundlegende Kontrolle über seinen Arm und seine Hand zurück. Am Ende der Studie konnte er eine Flasche greifen, ihren Inhalt ausgießen und sie wieder absetzen sowie einen Rührstab in die Hand nehmen und eine Rührbewegung durchführen.“

David Friedenberg, Battelle

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