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Wavelet Toolbox

신호 및 영상에 시간-주파수 분석 및 웨이블릿 분석 수행

Wavelet Toolbox™는 신호의 시간-주파수 분석 및 영상의 다중 스케일 분석을 위한 앱과 함수를 제공합니다. 데이터의 잡음을 제거하고 데이터를 압축하며, 이상값, 변화 지점, 과도 현상을 감지할 수 있습니다. 이 툴박스에서는 산란 변환, 연속 웨이블릿 변환(스케일로그램), 위그너-빌 분포, 경험적 모드 분해를 비롯한 시간-주파수 변환 및 자동화된 특징 추출을 제공하여 데이터 중심의 인공 지능(AI) 워크플로를 활용할 수 있도록 합니다. 웨이블릿 변환, 웨이블릿 패킷 변환 및 쉬어릿 변환을 사용하여 영상에서 경계와 방향 특징을 추출할 수 있습니다.

제공되는 앱을 사용하여 시간-주파수 분석, 신호 잡음 제거 또는 영상 분석을 대화형 방식으로 수행하고, 사용자의 작업을 재현하거나 자동화하는 MATLAB® 스크립트를 생성할 수 있습니다.

임베디드 배포를 위해 툴박스 함수에서 C/C++ 및 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

Wavelet Toolbox 시작하기

Wavelet Toolbox의 기본 사항 배우기

시간-주파수 분석

CWT, 상수-Q 변환, 경험적 모드 분해, 웨이블릿 코히어런스, 웨이블릿 상호 스펙트럼

이산 다중분해능 분석

DWT, MODWT, 이중 트리 웨이블릿 변환, 쉬어릿(shearlet), 웨이블릿 패킷, 다중 신호 분석

잡음 제거 및 압축

웨이블릿 축소, 비모수적 회귀, 블록 임계값 적용, 다중 신호 임계값 적용

AI를 사용한 신호 및 영상

머신러닝 및 딥러닝, GPU 가속, 하드웨어 배포, 신호 레이블 지정을 위한 웨이블릿 기반 기법

필터 뱅크

직교 및 쌍직교 웨이블릿 및 스케일링 필터, 리프팅

코드 생성 및 GPU 지원

C/C++ 코드와 CUDA 코드, MEX 함수 생성 및 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 함수 실행