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Kymatio: Python中的GPU加速小波散射变换

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简介:
Kymatio是一款专为Python设计的库,它利用GPU加速技术实现了高效的小波散射变换计算。这个工具包提供了强大的信号和图像分析能力,在机器学习领域展现出巨大潜力。 Kymatio是Python编程语言中的小波散射变换的实现工具,适用于大规模数值实验,在信号处理与机器学习领域应用广泛。该变换作为卷积网络的一部分提供平移不变性,并且其滤波器不是通过训练获得而是固定为小波滤波器。 使用Kymatio时可以利用以下功能: - 支持一维、二维和三维的小波散射; - 将小波散射无缝集成到深度学习架构中; - 在主流的深度学习框架(例如PyTorch和TensorFlow)上,于CPU或GPU硬件环境中运行。 Kymatio项目汇集了多个先前存在的小波散射软件包开发者的努力。

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客服
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  • Kymatio: PythonGPU
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    Kymatio是一款专为Python设计的库,它利用GPU加速技术实现了高效的小波散射变换计算。这个工具包提供了强大的信号和图像分析能力,在机器学习领域展现出巨大潜力。 Kymatio是Python编程语言中的小波散射变换的实现工具,适用于大规模数值实验,在信号处理与机器学习领域应用广泛。该变换作为卷积网络的一部分提供平移不变性,并且其滤波器不是通过训练获得而是固定为小波滤波器。 使用Kymatio时可以利用以下功能: - 支持一维、二维和三维的小波散射; - 将小波散射无缝集成到深度学习架构中; - 在主流的深度学习框架(例如PyTorch和TensorFlow)上,于CPU或GPU硬件环境中运行。 Kymatio项目汇集了多个先前存在的小波散射软件包开发者的努力。
  • MATLAB
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    本教程深入浅出地讲解了如何在MATLAB环境中进行离散小波变换(DWT)操作,涵盖理论基础、代码实现及应用案例。 熟练掌握MATLAB,并能实现小波变换,具备一定的编程能力和绘图技能。
  • 二维离实现代码.rar_二维_层次化_离
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    本资源包含二维离散小波变换(DWT)的MATLAB实现代码,适用于图像处理和分析。涵盖一维到二维的小波变换及层次化分解方法。 二维小波变换通过不断分层形成卷积数组,依次类推进行处理。
  • 实验1:二维离(Mallat快算法).zip_figurethq_mallatmallat_mallat算
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    本资源包含通过Mallat算法实现的一维和二维离散小波变换的演示,特别聚焦于二维图像处理。其中,“figurethq”展示了优化后的图像压缩效果,是学习与应用Mallat快速算法进行信号及图像分析的理想材料。 本段落探讨了二维离散小波变换及其Mallat快速算法,并对其能量进行了分析。
  • C#版本
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    本项目为用C#语言实现的离散小波变换(DWT)算法库,适用于图像处理、数据压缩及信号分析等领域。 用C#编写了离散小波变换及其反变换的程序,支持db1到db10滤波器,并且测试结果与Matlab一致。
  • 分析
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    离散小波包变换分析是一种信号处理技术,用于分解和重构信号或数据序列,适用于多分辨率分析,广泛应用于图像压缩、模式识别等领域。 离散小波包变换可以用于提取轴承故障特征,并且包含FFT和功率谱等相关程序。
  • FFT-GPU-Accel: 由CUDA傅立叶算法
    优质
    FFT-GPU-Accel是一款基于CUDA技术的高性能快速傅里叶变换工具,能够显著提高大规模数据处理的速度和效率。 FFT-GPU-Accel 是一种利用CUDA加速的快速傅里叶变换算法。该算法基于FFT的蝶形公式,并充分利用了GPU多核心的优势以及同一层级运算因子互不干扰的特点,实现了高效的并行化优化处理。在相同测试机器上,其运行速度可达到MATLAB(R2017b)的数十倍。 核心算法依据快速傅里叶变换中的蝶形公式设计。对于N元待转换信号来说,蝶形公式的运算分为logN层级进行,在每一层中,各子运算间的因子互不干扰。通过合理使用CUDA的__syncthreads()函数,可以利用GPU单个线程纵向处理每一个独立的运算因子。 在优化过程中还特别注意到了旋转因子Wn^k在蝶形公式中的大量重复出现现象,并对这些旋转因子进行了预处理工作。由于这些预处理数据是静态不变的,因此考虑将其存储于纹理单元中以提高效率。
  • 三维离代码
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    本项目提供了一套基于Python语言实现的三维离散小波变换(3D DWT)算法代码。适用于图像处理、数据分析等领域中数据压缩与特征提取等任务。 资源为3维离散小波变换程序,可用于特征提取,在不同尺度、频率和方向上进行分解。
  • Matlab函数与Python经验(EWT)ewtpy模块
    优质
    本文档探讨了MATLAB中的小波变换功能,并介绍了Python中用于执行经验小波变换(EWT)的ewtpy库,为用户提供了一种在不同编程环境中进行信号处理的方法。 小波变换函数matlab代码ewtpy-Python中的经验小波变换用EWT()方法自适应分解信号从的Python翻译。 ewtpy在N个标度上执行一维信号的经验小波变换。主要功能是: - EWT1D:`ewt, mfb, 边界 = EWT1D(f, N=5, log=0, detect=locmax, 完成=0, reg=平均值, lengthFilter=10, sigmaFilter=5)` 其他功能包括: - `EWT_Boundaries_Detect` - `EWT_Boundaries_Completion` - `EWT_Meyer_FilterBank` - `EWT_beta` - `EWT_Meyer_Wavelet` - `LocalMax` - `LocalMaxMin` J.Gilles的MATLAB工具箱中的某些功能尚未实现,例如2D输入的EWT、预处理、自适应/ScaleSpace boundary_detect。 Example文件夹包含测试信号和脚本。安装方法是从下载项目后,在项目文件夹中运行“python setup.py install”。