Signal Processing Toolbox
Signal Processing Toolbox™ bietet Funktionen und Anwendungen zum Verwalten, Analysieren, Vorverarbeiten und Extrahieren von Merkmalen aus gleichmäßig und ungleichmäßig abgetasteten Signalen. Die Toolbox umfasst Werkzeuge für Filterdesign und -analyse, Resampling, Glättung, Trendbereinigung und Leistungsspektrumschätzung. Mit der Signal Analyzer App können Sie Signale gleichzeitig im Zeit-, Frequenz- und Zeit-Frequenz-Bereich visualisieren und verarbeiten. Mit der App Filter Designer können Sie digitale FIR- und IIR-Filter entwerfen und analysieren. Beide Apps generieren MATLAB®-Skripte, um Ihre Arbeit zu reproduzieren oder zu automatisieren.
Mithilfe der Toolbox-Funktionen können Sie Signaldatensätze für das Training von KI-Modellen vorbereiten, indem Sie Merkmale entwickeln, die die Dimensionalität reduzieren und die Qualität der Signale verbessern. Mit Hilfe von Signal-Datastores können Sie auf Sammlungen von Dateien und große Datensätze zugreifen und diese verarbeiten. Mit der Signal Labeler App können Sie Signalattribute, Regionen und Points of Interest annotieren, um beschriftete Signalsets zu erstellen. Die Toolbox unterstützt neben C/C++ und CUDA®-Codegenerierung auch GPU-Beschleunigung für Desktop-Prototyping und den Einsatz in eingebetteten Systemen.
Los geht's mit Signal Processing Toolbox
Lernen Sie die Grundlagen von Signal Processing Toolbox
Anwendungen
Audio, Biomedizin, Geowissenschaften, Lärm, Vibrationen und Rauheit, Radar und drahtlose Kommunikation
Signalerzeugung, -analyse und -vorverarbeitung
Signale erstellen, neu abtasten, glätten, entrauschen und von Trends befreien
Messungen und Merkmalsextraktion
Spitzenwerte, Signalstatistik, Impuls- und Übergangsmetriken, Leistung, Bandbreite, Verzerrung
Transformationen, Korrelation und Modellierung
Kreuzkorrelation, Autokorrelation, Fourier-Transformation, DCT, Hilbert-Transformation, Goertzel-Transformation, parametrische Modellierung, lineare prädiktive Codierung
Digitale und analoge Filter
FIR- und IIR-Filter, Single-Rate- und Multiratenfilter-Design, -Analyse und -Implementierung
Spektralanalyse
Leistungsspektrum, Kohärenz, Fenster
Zeit-Frequenz-Analyse
Spektrogramm, Synchrosqueezing, Neuzuordnung, Wigner-Ville-Verfahren, Zeit-Frequenz-Randverteilungen, datenadaptive Methoden
Schwingungsanalyse
Ordnungsanalyse, zeitsynchrone Mittelwertbildung, Hüllkurvenspektren, Modalanalyse, Rainflow-Zählung
KI für Signale
Signalkennzeichnung, Merkmalsentwicklung, Klassifizierung, Datensatzgenerierung, Anomalieerkennung
Codegenerierung und GPU-Unterstützung
Generieren von portablen C/C++/MEX-Funktionen und Nutzung von GPUs zur Bereitstellung oder Beschleunigung der Verarbeitung