本课程是《2022版实用Python小波变换技术学习实践视频教程》课程系列的第二部分。在本课程中，您将通过简单易懂的图表和示例以及两个具体的世界真实案例和练习来学习单级和多级一维离散小波变换的概念和过程。完成本课程后，您将能够将一维时间序列信号分解为近似系数和细节系数，重构和部分重构信号，对数据信号进行降噪，并使用漂亮的图形将结果可视化。
MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：eLearning | 语言：英语 + 英语字幕srt | 时长：34 节课（6 小时 16 分钟）| 大小：5.07 GB
你会学到什么
- 滤波器组及其离散小波变换的可视化
- PyWavelets 中的信号扩展模式
- 单级和多级一维离散小波变换的概念和过程
- 一维时间序列信号的单级离散小波分解与重构
- 一维时间序列信号的多级一维离散小波分解
- 小波变换系数的可视化
- 近似和细节重建
- 近似值和细节的可视化
- 数据降噪和结果可视化
要求
- 需要基本的 Python 编程经验
- 你应该完成“实用Python小波变换（上）：基础”中第3节的免费讲座，这是你设置Python小波变换环境的先决条件。
- Jupyter notebook、Python数据分析和可视化的基础知识是优势，但不是必需的
描述
小波变换 (WT) 或小波分析可能是克服傅里叶变换 (FT) 缺点的最新解决方案。WT 在周期（或频率）中转换信号，而不会丢失时间分辨率。在信号处理方面，WT 提供了一种将感兴趣的输入信号分解为一组基本波形（即“小波”）的方法，然后通过检查这些小波的系数（或权重）来分析信号。
小波变换可用于平稳和非平稳信号，包括但不限于以下
- 从信号中去除噪声
- 趋势分析和预测g
- 检测突然的不连续、变化或异常行为等，以及
- 压缩大量数据
- 名为JPEG2000的新图像压缩标准完全基于小波
- 数据加密，即保护数据
- 与机器学习相结合，提高建模精度
因此，如果您能学习这个伟大的工具，对您未来的发展将是非常好的。Praclal Python Wavelet Transforms 包括一系列课程，您可以在其中使用单词真实案例来学习 Wavelet Transforms。本课程系列的主题包括以下主题
- 第 (I) 部分：基础知识
- 第二部分：一维离散小波变换（DWT）
- 平稳小波变换 (SWT)
- 多分辨率分析 (MRA)
- 小波包变换 (WPT)
- 最大重叠离散小波变换 (MODWT)
- 基于MODWT（MODWTMRA）的多分辨率分析
本课程适用于谁
- 数据分析员、工程师和科学家
- 信号处理工程师和专业人员
- 寻求高级算法的机器学习工程师、科学家和专业人士
- 学习信号处理、数据分析和机器学习的学院和学生
- 任何喜欢信号处理、数据分析和机器学习高级算法的人
课程系列其余部分
22022版实用Python小波变换技术学习实践视频教程(二)：基础部分Fundamentals
2022版实用Python小波变换技术学习实践视频教程(二)：一维离散小波变换1D DWT
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
