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Erkennung von Anomalien

Erkennen Sie Signalanomalien mithilfe von KI-Modellen einschließlich Deep-Learning-Netzen

Extrahieren Sie vereinzelte Zeit-Frequenz-Merkmale, um Anomalien in elektromagnetischen und akustischen Daten sowie Vibrationsdaten zu erkennen.

Funktionen

alle erweitern

deepSignalAnomalyDetectorCreate signal anomaly detector (Seit R2023a)
audioDatastoreDatastore for collection of audio files
arrayDatastoreDatastore for in-memory data
signalDatastoreDatastore for collection of signals
imageDatastoreDatastore for image data
waveletScatteringWavelet time scattering
signalTimeFeatureExtractorStreamline signal time feature extraction (Seit R2021a)
signalFrequencyFeatureExtractorStreamline signal frequency feature extraction (Seit R2021b)
signalTimeFrequencyFeatureExtractorStreamline signal time-frequency feature extraction (Seit R2024a)
stftLayerShort-time Fourier transform layer (Seit R2021b)
istftLayerInverse short-time Fourier transform layer (Seit R2024a)
cwtLayerContinuous wavelet transform layer (Seit R2022b)
icwtLayerInverse continuous wavelet transform layer (Seit R2024b)
modwtLayerMaximal overlap discrete wavelet transform layer (Seit R2022b)

Blöcke

Wavelet ScatteringModel wavelet scattering network in Simulink (Seit R2022b)
Deep Signal Anomaly DetectorDetect signal anomalies using deep learning network in Simulink (Seit R2024a)

Enthaltene Beispiele