Signalverarbeitung
Erweitern von Deep-Learning-Workflows mit Signalverarbeitungsanwendungen
Wenden Sie Deep Learning auf die Signalverarbeitung an, indem Sie die Deep Learning Toolbox™ zusammen mit der Signal Processing Toolbox™, Wavelet Toolbox™ oder DSP System Toolbox™ verwenden. Für Audio- und Sprachverarbeitungsanwendungen siehe Audioverarbeitung. Für Anwendungen der Radarverarbeitung siehe Radarverarbeitung. Für Anwendungen der drahtlosen Kommunikation siehe Drahtlose Kommunikation.
Kategorien
- Kennzeichnung von Signalen
Manuelle und automatische Kennzeichnung von Signalattributen, Regionen von Interesse und Punkten
- Klassifizierung
Klassifizieren von Signalattributen, Segmentieren von Signalen durch Sequenz-zu-Sequenz-Klassifizierung
- Regression
Trennung von Signalquellen, Rauschunterdrückung, Signalrückgewinnung
- Erkennung von Anomalien
Erkennung von Signalanomalien mithilfe von neuronalen Netzen und Autoencoder
- Eingebettete KI-Systeme
Deep Learning auf ARM®-basierten Geräten und eingebetteten NVIDIA®-GPUs