Wavelet Toolbox

 

Wavelet Toolbox

Analice y sintetice señales e imágenes con wavelets

Machine Learning y Deep Learning con wavelets

Derive características de baja varianza a partir de series temporales y datos de imágenes con valores reales para clasificación y regresión en Machine Learning y Deep Learning. Utilice el análisis continuo de wavelets para generar mapas de frecuencias temporales 2D de datos de series temporales, que se pueden utilizar como entradas con redes neuronales convolucionales profundas (CNN).

Análisis de tiempo-frecuencia

Analice señales e imágenes conjuntamente en tiempo y frecuencia con la transformada wavelet continua (CWT) mediante la app Wavelet Analyzer. Utilice la coherencia de wavelets para revelar patrones variables en el tiempo comunes. Realice análisis adaptativos de tiempo-frecuencia utilizando cuadros Gabor no estacionarios con la transformada Q constante (CQT).

Análisis multirresolución discreto

Realice la transformada wavelet discreta diezmada (DWT) para analizar señales, imágenes y volúmenes 3D en bandas de octavas progresivamente más finas. Implemente transformadas wavelet no diezmadas. Descomponga procesos no lineales o no estacionarios en modos intrínsecos de oscilación con técnicas.

Bancos de filtros

Utilice bancos de filtros de wavelets ortogonales, tales como Daubechies, Coiflet, Haar y otros, para realizar análisis multirresolución y detección de características. Diseñe wavelets de primera y segunda generación utilizando el método de elevación. La elevación también proporciona un enfoque computacionalmente eficiente para analizar señales e imágenes con diferentes resoluciones o escalas.

Eliminación de ruido y compresión

Utilice técnicas de eliminación de ruido de wavelets y de paquetes de wavelets para retener características que se eliminan o suavizan mediante otras técnicas de eliminación de ruido. Con la app Wavelet Signal Denoiser, puede visualizar y eliminar el ruido de señales 1D. Utilice wavelets y paquetes de wavelets para comprimir señales e imágenes mediante la eliminación de datos sin afectar a la calidad perceptiva..

Aceleración y despliegue

Acelere el código utilizando GPU y procesadores multinúcleo para las funciones admitidas. Utilice MATLAB® Coder™ para generar código C/C++ independiente compatible con ANSI a partir de las funciones de Wavelet Toolbox que permiten la generación de código C/C++. Genere código CUDA optimizado para su ejecución en GPU de NVIDIA para las funciones admitidas.

“Los algoritmos que desarrollamos con MATLAB ayudaron al paciente a recuperar el control básico del brazo y la mano. Al final del estudio, logró asir una cafetera, verter el contenido, colocarla en la mesa, tomar una cuchara y revolver el contenido de una taza”.

David Friedenberg, Battelle

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