wavelet toolbox™ 为信号的时频分析和图像的多尺度分析提供 app 和函数。您可以对数据进行去噪和压缩，并检测异常、变化点和瞬变。该工具箱通过提供时频变换和自动特征提取，包括散射变换、连续小波变换（尺度图）、wigner-ville 分布和经验模态分解，支持以数据为中心的人工智能 (ai) 工作流。您可以使用小波、小波包和剪切波变换从图像中提取边缘和方向特征。
这些 app 支持您以交互方式执行时频分析、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。
您可以从工具箱函数中生成 c/c 和 cuda® 代码以用于嵌入式部署。
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。