Die Signal Processing Toolbox bietet Funktionen und Apps zur Verwaltung, Analyse, Vorverarbeitung und Extraktion von gleichmäßig und ungleichmäßig abgetasteten Signalen. Die Toolbox umfasst Tools für Filterentwurf und -analyse, Resampling, Glättung, Trend-Eliminierung und Leistungsspektrenschätzung. Sie können die Signal Analyzer-App verwenden, um Signale gleichzeitig in den Zeit-, Frequenz- und Zeit-Frequenz-Domänen zu visualisieren und zu verarbeiten. Mit der Filter Designer-App können Sie digitale FIR- und IIR-Filter entwickeln und analysieren.
Mithilfe von Toolbox-Funktionen und der Signal Feature Extractor-App 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 der Signal Labeler-App können Sie Signale im Zeit- und Zeit-Frequenz-Bereich annotieren, um beschriftete Signalsets für das Training von KI-Modellen zu erstellen. Die Toolbox unterstützt GPU-Beschleunigung sowie Codegenerierung in C/C++ und CUDA® für das Desktop-Prototyping und die Bereitstellung auf Embedded Systems.
Verbinden Sie KI-Agenten mit der Signal Processing Toolbox
Integrieren Sie domänenspezifische Funktionen in Ihren Agentic-AI-Workflow.
Machine Learning und Deep Learning für Signale
Führen Sie Vorverarbeitung, Feature Engineering, Signalkennzeichnung und Datensatzgenerierung für Machine-Learning- und Deep-Learning-Workflows durch. Verwenden Sie die Signal Labeler-App, um Ground-Truth-Datensätze zu erstellen, und die Signal Feature Extractor-App, um Merkmale für das Modelltraining zu extrahieren.
Merkmalsextraktion und Signalmessung
Messen und extrahieren Sie Signalmerkmale, einschließlich Spitzen, Leistung, Bandbreite und Verzerrung. Berechnen Sie Signalstatistiken und Metriken im Zusammenhang mit Pulsen und Übergängen. Extrahieren Sie Merkmale für einen gesamten Datensatz mithilfe der Signal Feature Extractor-App.
Filterentwurf und -analyse
Entwickeln, analysieren und implementieren Sie digitale Filter. Verwenden Sie die Filter-Designer-App und die Filter-Analyzer-App, um eine Vielzahl digitaler FIR-, IIR- und Multiratenfilter zu entwickeln und zu analysieren, wie beispielsweise Tiefpass-, Hochpass-, Bandpass- und Bandsperrfilter.
Spektralanalyse
Charakterisieren Sie den Frequenzinhalt eines Signals mithilfe der Spektralschätzung, einschließlich parametrischer und Subraumverfahren. Entwerfen, visualisieren und implementieren Sie Fensterfunktionen.
Zeit-Frequenz-Analyse
Visualisieren und vergleichen Sie mithilfe von Methoden wie Spektrogrammanalyse, Synchrosqueezing und Reassignment den Zeit-Frequenz-Inhalt nichtstationärer Signale.
Vibrationsanalyse
Charakterisieren Sie Vibrationen in mechanischen Systemen Verwenden Sie die Ordnungsanalyse, um den spektralen Inhalt, der in rotierenden Maschinen auftritt, zu extrahieren und zu visualisieren. Führen Sie experimentelle Modalanalysen und Ermüdungsanalysen durch.
GPU-Beschleunigung und Codegenerierung
Beschleunigen Sie die Ausführung Ihrer Signalverarbeitungsalgorithmen mithilfe von Grafikkarten. Generieren Sie portablen C/C++ Quellcode, eigenständig ausführbare Dateien oder eigenständige Anwendungen aus Ihrem MATLAB Programmcode.
Produktressourcen:
„MATLAB erwies sich als ideale Umgebung für die Entwicklung von SonarScope, da es mir ermöglichte, Algorithmen zu entwickeln, Ergebnisse zu visualisieren und die Algorithmen anschließend in einem iterativen Zyklus zu verfeinern.“
Signal Processing Toolbox – Häufig gestellte Fragen
Die Signal Processing Toolbox bietet Funktionen und Apps zum Verwalten, Analysieren, Vorverarbeiten und Extrahieren von Merkmalen aus gleichmäßig und ungleichmäßig abgetasteten Signalen, einschließlich Werkzeugen für Filterdesign, Resampling, Glättung, Detrending und Leistungsspektrumschätzung.
Die Toolbox enthält Signal Analyzer zum Visualisieren und Verarbeiten von Signalen in Zeit-, Frequenz- und Zeit-Frequenz-Domänen; Filter Designer zum Entwurf und zur Analyse von digitalen FIR- und IIR-Filtern; Filter Analyzer zur Analyse digitaler Filter; Signal Labeler zum Annotieren von Signalen, um gelabelte Datensätze zu erstellen; und Signal Feature Extractor zum Extrahieren von Informationen aus Signalen, um KI-Modelle zu trainieren.
Ja. Sie können Signaldatensätze für das Training von KI-Modellen vorbereiten, indem Sie durch Feature-Engineering Merkmale erzeugen, die die Dimensionalität reduzieren und die Signalqualität verbessern, und die App Signal Labeler verwenden, um Ground-Truth-Datensätze zu erstellen und Merkmale zu extrahieren, mit denen KI-Modelle trainiert werden.
Sie können digitale und analoge Filter mit der App Filter Designer oder der Live-Editor-Aufgabe Design Filter entwerfen und analysieren, um eine Vielzahl digitaler FIR- und IIR-Filter zu erstellen, wie z. B. Tiefpass-, Hochpass-, Bandpass- und Bandstoppfilter.
Ja, die Toolbox unterstützt GPU-Beschleunigung für schnellere Ausführung und generiert portablen C/C++-Quellcode sowie CUDA-Code für Desktop-Prototyping und die Bereitstellung in Embedded-Systemen.
Mit den Funktionen der Toolbox können Sie charakteristische Merkmale messen und extrahieren, darunter Peaks, Leistung, Bandbreite, Verzerrung, Signalstatistiken sowie Kennzahlen aus dem Frequenz- und Zeit-Frequenz-Bereich.
Ja. Sie können Schwingungen in mechanischen Systemen charakterisieren, Ordnungsanalyse einsetzen, um die spektralen Inhalte rotierender Maschinen zu untersuchen, sowie experimentelle Modalanalyse und Ermüdungsanalyse durchführen.
Die Signal Analyzer App ermöglicht das gleichzeitige Visualisieren, Vorverarbeiten und Untersuchen von Signalen in Zeit-, Frequenz- und Zeit-Frequenz-Domänen und das Ausführen von Operationen wie Rauschunterdrückung, Glättung und Detrending, um Signale für weitere Analysen vorzubereiten.
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