Wavelet Toolbox

 

Wavelet Toolbox

Analisi e sintesi di segnali e immagini utilizzando wavelet

Machine Learning e Deep Learning con le wavelet

Deriva le feature di bassa varianza a partire da dati immagine e serie storiche di valore reale, da usare con il Machine Learning e il Deep Learning per la classificazione e la regressione. Usa l’analisi wavelet continua per generare mappe di tempo-frequenza 2D dei dati di serie storiche, utilizzabili come input con le reti neurali convoluzionali profonde (CNN).

Analisi tempo-frequenza

Analizza segnali e immagini sia nel tempo che nella frequenza con la trasformata wavelet continua (CWT) usando l’app Wavelet Analyzer. Usa la coerenza wavelet per individuare pattern diffusi variabili nel tempo. Esegui analisi tempo-frequenza di tipo adattivo usando frame di Gabor non stazionari con la trasformata a Q costante (CQT).

Analisi multirisoluzione discreta

Esegui una trasformata wavelet discreta decimata (DWT) per analizzare segnali, immagini e volumi 3D in bande di ottava progressivamente più precise. Implementa trasformate wavelet in versione non decimata. Decomponi processi non lineari o non stazionari in modalità intrinseche di oscillazione usando una serie di tecniche.

Banchi di filtri

Usa banchi di filtri di wavelet ortogonali come Daubechies, Coiflet, Haar e altri per svolgere l’analisi multirisoluzione e il rilevamento delle feature. Progetta wavelet di prima e seconda generazione con il metodo di lifting. Il lifting offre anche un approccio efficiente dal punto di vista computazionale per analizzare un segnale e le immagini su scale e risoluzioni diverse.

Riduzione del rumore e compressione

Usa le tecniche di riduzione del rumore tramite wavelet e pacchetti wavelet per trattenere le feature che vengono rimosse o uniformate mediante altre tecniche di riduzione del rumore. L’app Wavelet Signal Denoiser consente di visualizzare e rimuovere il rumore da segnali 1D. Usa le wavelet e i pacchetti wavelet per comprimere segnali e immagini rimuovendo i dati senza intaccare la qualità percettiva.

Accelerazione e distribuzione

Velocizza il tuo codice usando GPU e processori multicore per le funzioni supportate. Usa MATLAB® Coder™ per generare codice C/C++ standalone conforme ad ANSI dalle funzioni di Wavelet Toolbox abilitate per supportare la generazione di codice C/C++. Genera codice CUDA ottimizzato da eseguire sulle GPU di NVIDIA per le funzioni supportate.

“Gli algoritmi che abbiamo sviluppato in MATLAB hanno restituito al partecipante il controllo di base del braccio e della mano. Alla fine dello studio è stato in grado di afferrare una bottiglia, versarne il contenuto e poggiarla, come anche prendere un bastoncino e mescolare”.

David Friedenberg, Battelle

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