本课程是《2022版实用Python小波变换技术学习实践视频教程》课程系列的基础部分,我们将学习有关小波变换、小波族及其成员、小波和缩放函数及其可视化的主要基本概念,以及设置 Python 小波变换环境。完成本课程后,您将获得基础知识和技能,以进一步学习本系列未来课程的高级主题。

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:17 节课(2h 5m)| 大小:1.25 GB

你会学到什么

  • 时间序列和信号之间的区别
  • 波的基本概念
  • 傅里叶变换的基本概念
  • 小波变换的基本概念
  • 小波变换的分类与应用
  • 设置 Python 小波变换环境
  • PyWavelets 中的内置小波族和小波
  • 逼近离散小波和标度函数及其可视化

要求

  • 需要基本的 Python 编程经验
  • 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缺点的最新解决方案,傅里叶变换在周期(或频率)中变换信号而不损失时间分辨率。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。《2022版实用Python小波变换技术学习实践视频教程》是一个课程系列,您可以在其中使用真实的项目来学习小波变换。本课程系列的主题包括以下主题

  • 小波变换基础 (WT)
  • 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

本站所有资源版权均属于原作者所有,这里所提供资源均只能用于参考学习用,请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷,一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。

最常见的情况是下载不完整: 可对比下载完压缩包的与网盘上的容量,若小于网盘提示的容量则是这个原因。这是浏览器下载的bug,建议用百度网盘软件或迅雷下载。 若排除这种情况,可在对应资源底部留言,或联络我们。

对于会员专享、整站源码、程序插件、网站模板、网页模版等类型的素材,文章内用于介绍的图片通常并不包含在对应可供下载素材包内。这些相关商业图片需另外购买,且本站不负责(也没有办法)找到出处。 同样地一些字体文件也是这种情况,但部分素材会在素材包内有一份字体下载链接清单。

如果您已经成功付款但是网站没有弹出成功提示,请联系站长提供付款信息为您处理

源码素材属于虚拟商品,具有可复制性,可传播性,一旦授予,不接受任何形式的退款、换货要求。请您在购买获取之前确认好 是您所需要的资源