Анализ и синтез сигналов и изображений с помощью waveletsWavelet Toolbox™ предоставляет функции и приложения для анализа и синтеза сигналов, изображений и данных, которые демонстрируют регулярное поведение, прерывистое при резких изменениях. В набор инструментов входят алгоритмы непрерывного вейвлет-преобразования (CWT), скалограммы и вейвлет-когерентность. Он также предоставляет алгоритмы и визуализации для дискретного вейвлет-анализа, включая децимитированные, недецимитированные, двухдерево- и вейвлет-пакетные преобразования. Кроме того, вы можете расширить набор алгоритмов с помощью собственных вейвлетов, которые позволяют анализировать, как частотное содержание сигналов изменяется с течением времени, и обнаруживать модели изменения во времени, характерные для множества сигналов. Вы можете выполнять анализ с несколькими разрешениями для извлечения мелкомасштабных или крупномасштабных функций, выявления разрывов и обнаружения точек изменений или событий, которые не видны в исходных данных. Вы также можете использовать Wavelet Toolbox для эффективного сжатия данных при сохранении качества восприятия и деноминации сигналов и изображений, сохраняя при этом функции, которые часто сглаживаются другими методами.
---