Wavelet Toolbox

Analyser et synthétiser des signaux et des images par ondelettes

Wavelet Toolbox™ propose des applications et des fonctions permettant d'analyser et de synthétiser des signaux et des images. Vous pouvez détecter des événements comme les anomalies, les points de retournement et les transitoires, ainsi que débruiter et compresser des données. L'analyse par ondelettes et d'autres techniques multi-échelles peuvent être utilisées pour analyser des données à différentes résolutions temporelles et fréquentielles et pour décomposer les signaux et les images selon leurs différentes composantes constitutives. Vous pouvez utiliser les techniques basées sur les ondelettes pour réduire la dimensionnalité et pour extraire les caractéristiques discriminantes des signaux et des images afin d'entraîner des modèles de Machine Learning et de Deep Learning.

Avec Wavelet Toolbox vous pouvez de manière interactive débruiter des signaux, réaliser une analyse par ondelettes et une analyse multirésolution, ainsi que générer du code MATLAB^®. La toolbox comprend des algorithmes pour l'analyse continue et discrète par ondelettes, l'analyse en paquets d'ondelettes, l'analyse multirésolution, la diffusion par ondelettes et d'autres analyses multi-échelles.

De nombreuses fonctions de cette toolbox supportent la génération de code C/C++ et CUDA^® pour le prototypage sur PC et le déploiement sur des systèmes embarqués.

Présentation de Wavelet Toolbox

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.

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Scalogramme créé avec CWT (Continuous-Wavelet Transform).

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).

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Interface utilisateur de l'application Signal Multiresolution Analyser.

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.

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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.

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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.

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Accélération des fonctions de cohérence des ondelettes et autres fonctions de Wavelet Toolbox sur des GPU.

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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