Wavelet Toolbox

 

Wavelet Toolbox

Analyser et synthétiser des signaux et des images par ondelettes

Machine Learning et Deep Learning avec les ondelettes

Déterminez des caractéristiques à faible variance à partir de séries temporelles à valeurs réelles et d'images afin de les utiliser dans des processus de Machine Learning et de Deep Learning pour la classification et la régression. Utilisez l'analyse continue par ondelettes pour générer des cartes temps-fréquence 2D de données de séries temporelles, pouvant être utilisées en entrée des réseaux de neurones à convolution (CNN) profonds.

Analyse temps-fréquence

Réalisez une analyse conjointe de signaux en temps et en fréquence et d'images dans l'espace, en fréquence spatiale et en angle avec la transformée en ondelettes continue (CWT). Utilisez la cohérence des ondelettes pour identifier des caractéristiques communes variant dans le temps. Réalisez une analyse temps-fréquence adaptative en utilisant des trames de Gabor non stationnaires avec la transformée à Q constant (CQT).

Analyse multirésolution discrète

Réalisez une transformée en ondelettes discrète (DWT) décimée pour analyser des signaux, des images et des volumes 3D dans des bandes d'octave progressivement réduites. Implémentez des transformées en ondelettes non décimées. Décomposez les processus non linéaires ou non stationnaires en modes intrinsèques d'oscillation grâce à différentes techniques.

Bancs de filtres

Utilisez des bancs de filtres d'ondelettes orthogonales (Daubechies, Coiflet, Haar notamment) pour effectuer l'analyse multirésolution et la détection de caractéristiques. Concevez des bancs de filtres avec la méthode du lifting. Le lifting offre également une approche de calcul efficace pour l'analyse des signaux et des images à des échelles ou des résolutions différentes.

Débruitage et compression

Utilisez des techniques de débruitage par ondelettes et paquets d'ondelettes pour conserver les caractéristiques supprimées ou lissées par d'autres techniques de débruitage. L'application Wavelet Signal Denoiser vous permet de visualiser et de débruiter des signaux 1D. Utilisez les ondelettes et les paquets d'ondelettes pour compresser les signaux et les images en supprimant des données sans affecter la qualité de la perception.

Accélération et déploiement

Accélérez votre code avec des GPU et des processeurs multicœurs pour les fonctions supportées. Utilisez MATLAB® Coder™ pour générer du code C/C++ ANSI autonome à partir des fonctions de Wavelet Toolbox qui supportent la génération de code C/C++. Générez du code CUDA optimisé exécutable sur des GPU NVIDIA® pour les fonctions supportées.

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