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Wavelet Toolbox™为信号的时频分析和图像的多尺度分析。你可以去噪和压缩数据，检测异常，转换点和瞬变。工具箱支持以数据为中心的人工智能（AI）工作流，提供时频转换和自动特征提取，包括散射变换、连续小波变换（标量图）、Wigner-Ville分布和经验模式分解。可以提取边和定向特征使用小波、小波包和sheallet变换从图像中提取。
这些应用程序可以让您交互执行时频分析、信号去噪或图像分析并生成MATLAB®脚本来重现或自动化您的工作。
您可以生成C/C++和CUDA®用于嵌入式部署的工具箱函数中的代码。
学习小波工具箱的基本知识
CWT、常数Q变换、经验模式分解、小波相干，小波互谱
DWT、MODWT、双树小波变换、Shearlet、小波包、，多信号分析
小波收缩，非参数回归，块阈值化，多信号阈值化
基于小波的机器学习和深度学习技术加速、硬件部署、信号标记
正交和双正交小波和尺度滤波器，提升
生成C/C++和CUDA代码以及MEX函数，并在图形上运行函数处理单元（GPU）
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