Wavelet Toolbox
Wavelet Toolbox™ fornisce app e funzioni per l'analisi tempo-frequenza dei segnali e l'analisi multiscala delle immagini. È possibile eliminare il rumore e comprimere i dati, nonché rilevare anomalie, punti di svolta e transienti. La toolbox consente di realizzare workflow di intelligenza artificiale (IA) incentrati sui dati, fornendo trasformate tempo-frequenza ed estrazione automatica delle feature, tra cui trasformate di scattering, trasformate wavelet continue (scalogrammi), distribuzione di Wigner-Ville e scomposizione empirica delle modalità. È possibile estrarre i bordi e le features orientate dalle immagini utilizzando le trasformate wavelet, a pacchetti di wavelet e shearlet.
Le app consentono di eseguire in modo interattivo analisi tempo-frequenza, la rimozione del rumore dai segnali o l'analisi delle immagini, nonché di generare script MATLAB® per riprodurre o automatizzare il lavoro.
È possibile generare codice C/C++ e CUDA® dalle funzioni della toolbox per la distribuzione embedded.
Inizia con Wavelet Toolbox
Impara le nozioni di base di Wavelet Toolbox
Analisi tempo-frequenza
CWT, trasformata a Q costante, trasformata di Gabor discreta, scomposizione empirica delle modalità, coerenza delle wavelet, spettro incrociato delle wavelet
Analisi multirisoluzione discreta
DWT, MODWT, trasformata wavelet a doppio albero, shearlet, pacchetti di wavelet, analisi multisegnale
Rimozione del rumore e compressione
Riduzione delle wavelet, regressione non parametrica, soglia a blocchi, soglia multisegnale
AI per i segnali e immagini
Tecniche basate sulle wavelet per il Machine Learning e il Deep Learning, accelerazione GPU, distribuzione hardware, etichettatura dei segnali
Banchi di filtri
Filtri wavelet e di scalatura ortogonali e biortogonali, sollevamento
Generazione di codice e supporto GPU
Generare codice C/C++, CUDA e funzioni MEX, eseguire le funzioni su un'unità di elaborazione grafica (GPU)
