Wavelet Toolbox™ 提供用于分析和合成信号与图像的 App 及函数。您可以检测异常、变化点和瞬变等事件,并对数据进行去噪和压缩。小波和其他多尺度方法可用于分析不同时间和频率分辨率的数据,并将信号和图像分解成不同分量。您可以使用小波方法来降维,并从信号和图像中提取有区别的特征来训练机器学习和深度学习模型。
使用 Wavelet Toolbox,您能够以交互方式对信号进行去噪,执行多分辨率和小波分析,并生成 MATLAB® 代码。该工具箱包括连续和离散小波分析、小波包分析、多分辨率分析、小波散射和其他多尺度分析的算法。
许多工具箱函数支持 C/C++ 和 CUDA® 代码生成,可用于桌面原型和嵌入式系统部署。
加速和部署
通过使用 GPU 和多核处理器运行受支持的函数,加快代码执行速度。对于支持 C/C++ 代码生成的 Wavelet Toolbox 函数,可使用 MATLAB Coder™ 为其生成独立的 ANSI 兼容 C/C++ 代码。为支持的函数生成优化 CUDA 代码以在 NVIDIA® GPU 上运行。