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離散ウェブレット解析

Dwt, modwt,並列木ウェブレット変換,ウェブレットパケット,多重信号解析

最大重複離散ウェーブレット変換(MODWT)を含む離散ウェーブレット変換(DWT)は信号とイメージを徐々に細かくなるオクターブ帯域に解析します。この多重解像度解析によって,生デタでは確認することができないパタンを検出することができます。ウェーブレットを使用して信号のマルチスケール分散推定値を求めたり,2つの信号間のマルチスケール相関を測定したりできます。また,必要な特徴のみを保持した信号(1次元)とイメージ(二次元)の近似を再構成し,周波数帯域全体の信号のエネルギー分布を比較することもできます。ウェーブレットパケットは,信号とイメージの周波数成分を徐々に細かくなる等幅間隔に分割する変換群を提供します。

小波工具箱™の関数を使用し,間引き(ダウンサンプリング)および非間引きウェーブレット変換を使用して信号およびイメージを解析します。DWTフィルタバンクを作成し,時間と周波数のウェブレットとスケリング関数を可視化します。また,独自のカスタムフィルターを使用してフィルターバンクを作成し,フィルターバンクが直交または双直交であるかどうかを判断することもできます。ウェブレットおよびスケリング関数の3 dB帯域幅を測定できます。また,理論上のDWT通過帯域におけるウェーブレットおよびスケーリング関数のエネルギー集中度を測定することもできます。多重信号解析を使用して,複数の信号の依存関係を明らかにします。信号または邮箱メ邮箱ジに最適なウェ邮箱ブレットパケット変換を決定します。ウェブレットパケットスペクトルを使用して,信号の時間-周波数解析を求めます。リフティング関数を使用して,特定の性質を持。

  • 信号解析
    間引きおよび非間引き1次元ウェーブレット変換,1次元離散ウェーブレット変換フィルターバンク,1次元並列木変換,ウェーブレットパケット,リフティング
  • 帐号メ帐号ジ解析
    間引きおよび非間引き2次元変換,2次元並列木変換,2次元リフティングスキーム,イメージフュージョン,ウェーブレットパケット解析
  • 3 次元解析
    ボリュムデタの離散ウェブレット解析
  • 多重信号解析
    多変量信号,多重信号pca

注目の例