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Signal Processing Toolbox

Signalverarbeitung und -analyse durchführen

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