MATLAB.Exponenta
–Û·Ë͇ Matlab&Toolboxes
  Математика
  Оптимизация
  Работа с данными
  Обработка сигналов и изображений
  - Signal Processing Toolbox
- Image Processing Toolbox
- Image Acquisition Toolbox
- Communications Toolbox
- System Identification Toolbox
- Wavelet Toolbox
- Filter Design Toolbox
- Mapping Toolbox
  Проектирование систем управления
  Оптимальные и робастные системы управления
  Финансовые приложения

Wavelet Toolbox - Обработка сигналов и изображений

Вейвлет-анализ

В настоящее время вейвлет-анализ является одним из наиболее мощных и при этом гибких средств исследования данных: помимо возможностей сжатия и фильтрации данных, анализ в базисе вейвлет-функций позволяет решать задачи идентификации, моделирования, аппроксимации стационарных и нестационарных процессов, исследовать вопросы наличия разрывов в производных, осуществлять поиск точек склеивания данных, удалять в данных тренд, отыскивать признаки фрактальности информации. Отметим, в основе подобных возможностей, обеспечивающих вейвлет-анализу весьма перспективное будущее, лежит природа его многомасштабности. Иначе говоря, гармонический анализ отдыхает там, где работает анализ вейвлет!

Wavelet Toolbox - это открытый, дружественный для пользователя пакет расширения MatLab, позволяющий синтезировать всевозможные алгоритмы обработки информации - данных, сигналов и изображений - с использованием вейвлет-функций. В своей работе пакет широко использует возможности системы MatLab (матричные алгоритмы вычислений, стильную и в тоже время мощную графику) для решения задач анализа (шумоподавления, расфильтровки, сжатия и восстановления): это предоставляет в распоряжение как начинающего, так и профессионального пользователя исчерпывающий набор функций для реализации собственных алгоритмов обработки данных, т.е. написания собственного m-кода, а также средства графического интерфейса (GUI). Можно сказать, пакет Wavelet Toolbox оказывается превосходным средством для решения задач обработки одно- и двумерной информации: действительно, спектр задач, решаемых с использованием пакета, настолько широк, что упоминание таких проблем, как обработка звука, статических изображений и видеокартинок, не говоря уже о передаче данных, исследовании массивов геофизических, сейсмоакустических данных, биомедицинских сигналов и изображений, будет, естественно, далеко не полным.

Содержание пакета

Обширная библиотека вейвлет-функций (континуальных неортогональных вейвлетов, в том числе комплексных; ортогональных семейств функций, функций Добеши, Койфмана, а также симлетов; биортогональных вейвлетов); широкий набор вейвлет-фильтров

  • Всевозможные функции для реализации континуального анализа, дискретного одноуровневого и дискретного многоуровневого анализа
  • Функции анализа и синтеза данных с использованием вейвлет-пакетов
  • Функции для решения задач аппроксимации данных, статистических распределений и т.п.
  • Функции внедрения в пакет собственных вейвлет-функций и работы с ними
  • Набор средств визуализации результатов анализа и синтеза
  • Средства GUI

GUI

Графический интерфейс пользователя, имеющийся в арсенале средств пакета Wavelet Toolbox, обеспечивает доступ ко всем возможностям пакета, достигаемым при использовании стандартных функций командной строки: здесь достаточно перечислить

  • GUI для континуального анализа данных с использованием континуальных вейвлет-функций, в том числе комплексных;
  • GUI для одномерного дискретного анализа данных;
  • GUI для двумерного дискретного анализа изображений;
  • GUI для расфильтровки и шумоподавления одно- и двумерных данных;
  • GUI для оценивания плотности распределений данных;
  • GUI для одномерного регрессионного оценивания данных, дискретизованных с эквидистантным или неравномерным шагом;
  • GUI для сжатия и восстановления одномерных данных с использованием техники дополнения нулями, симметризации и т.п.
Ведущий раздела Wavelet Toolbox:
Алексеев Кирилл Александрович - кандидат технических наук, доцент кафедры "Автоматика и телемеханика" Пензенского государственного университета. Область научных интересов: обработка сигналов датчиков:
- спектральный анализ,
- вейвлет-анализ (континуальный анализ, лифтинг, дискретное преобразование),
- моделирование систем управления,
- метрологическая аттестация датчиков давления,
- параметрическая идентификация датчиков давления.

Материалы раздела Wavelet Toolbox:

MathWorks: Documentation (Release 14) \ Wavelet Toolbox


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика