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Wavelet Toolbox 시작하기

웨이블릿을 사용하여 신호와 영상을 분석하고 합성

Wavelet Toolbox™는 신호와 영상을 분석하고 합성하는 앱과 함수를 제공합니다. 이상값, 변화 지점, 과도 현상과 같은 이벤트를 감지하고 데이터의 잡음을 제거하고 데이터를 압축할 수 있습니다. 웨이블릿 및 그 밖의 다중 스케일 기법을 사용하여 서로 다른 시간 분해능 및 주파수 분해능에서 데이터를 분석하고 신호와 영상을 다양한 성분으로 분해할 수 있습니다. 웨이블릿 기법을 사용하여, 차원을 줄이고 머신러닝 모델 및 딥러닝 모델을 훈련시키기 위해 신호 및 영상에서 구분 특징을 추출할 수 있습니다.

Wavelet Toolbox를 사용하면 대화형 방식으로 신호의 잡음을 제거하고, 다중 분해능 및 웨이블릿 분석을 수행하고, MATLAB® 코드를 생성할 수 있습니다. 이 툴박스에는 연속 웨이블릿과 이산 웨이블릿 분석을 위한 알고리즘을 비롯해 웨이블릿 패킷 분석, 다중분해능 분석, 웨이블릿 산란 등 기타 다중 스케일 분석을 위한 알고리즘이 포함되어 있습니다.

이 툴박스의 함수 대부분은 데스크탑 프로토타이핑과 임베디드 시스템 배포를 위한 C/C++ 및 CUDA® 코드 생성을 지원합니다.

튜토리얼

웨이블릿 소개

추천 예제

비디오

Understanding Wavelets, Part 1: What Are Wavelets
이 MATLAB Tech Talk에서는 웨이블릿 변환의 기본 개념을 소개합니다. 이 비디오에서는 웨이블릿이 무엇인지 설명하고 웨이블릿을 사용하여 MATLAB에서 데이터를 탐색하는 방법을 다룹니다. 이 비디오는 두 가지 중요한 웨이블릿 변환 개념인 스케일링과 이동에 중점을 둡니다. 이 두 개념은 영상과 같은 2차원 데이터에 적용할 수 있습니다.

Understanding Wavelets, Part 2: Types of Wavelet Transforms
웨이블릿 변환의 작동 방식을 자세히 살펴봅니다. 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 대해 자세히 배우게 됩니다. MATLAB의 웨이블릿 변환을 사용한 중요한 응용 사례도 배울 수 있습니다.

Understand Wavelets, Part 3: An Example Application of the Discrete Wavelet Transform
이 MATLAB Tech Talk에서는 웨이블릿을 사용하여 신호의 선명한 특징을 유지하면서도 신호의 잡음을 제거하는 방법을 알아봅니다. 이 비디오에서는 MATLAB에서 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 신호의 잡음을 제거하는 단계를 간략하게 설명합니다. 이 잡음 제거 기법이 다른 잡음 제거 기법과 어떻게 비교되는지도 알아봅니다.

Understanding Wavelets, Part 4: An Example Application of the Continuous Wavelet Transform
이 MATLAB Tech Talk에서는 연속 웨이블릿 변환을 사용하는 실제 응용 사례를 살펴봅니다. MATLAB에서 연속 웨이블릿 변환을 사용하여 신호에 대한 보다 예리한 시간-주파수 분석을 얻는 방법을 간략하게 알아봅니다. 이 비디오는 연속 웨이블릿 변환의 주파수 국소화 기능을 강조하고자 지진 신호의 예를 사용합니다.

Understanding Wavelets, Part 5: Machine Learning and Deep Learning with Wavelet Scattering
웨이블릿 산란 신경망은 머신러닝 및 딥러닝 응용 분야에 사용할 신호와 영상에서 자동으로 저분산 특징을 얻는 데 도움이 됩니다. 이 MATLAB Tech Talk에서는 웨이블릿 산란 변환이 무엇이고 이 변환을 어떻게 분류를 위한 강력한 자동 특징 추출기로 사용할 수 있는지 알아봅니다.