Transformationen, Korrelation und Modellierung
Signal Processing Toolbox™ stellt Funktionen bereit, mit denen Sie Korrelationen, Faltungen und Transformationen von Signalen berechnen können. Verwenden Sie die schnelle Fourier-Transformation, um Ihre Daten in Frequenzkomponenten zu zerlegen. Filtern Sie Signale durch Faltung mit Übertragungsfunktionen. Nutzen Sie Korrelationen, um Signalähnlichkeiten zu quantifizieren. Verwenden Sie die diskrete Kosinustransformation zur Datenkomprimierung.
Kategorien
- Transformationen
Fourier-, Chirp-Z-, DCT-, Hilbert-, Cepstrum-, Walsh-Hadamard-Transformation
- Korrelation und Faltung (Convolution)
Kreuzkorrelation, Autokorrelation, Kreuzkovarianz, Autokovarianz, lineare und zirkuläre Faltung
- Signalmodellierung
Lineare Prädiktion, autoregressive (AR) Modelle, Yule-Walker, Levinson-Durbin
Enthaltene Beispiele
Accelerate Correlation with GPUs
Use a graphics processing unit to accelerate cross-correlation in applications that involve large data sets.
DFT Estimation with the Goertzel Algorithm
Use the Goertzel method to implement a DFT-based Dual-Tone Multi-Frequency detection algorithm.
Graph Signal Processing and Brain Signal Analysis
Perform graph signal processing to analyze brain activity by decomposing brain signals into aligned and liberal components.
Single Sideband Modulation via the Hilbert Transform
Use the discrete Hilbert transform to implement single sideband modulation, an efficient form of AM.
