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 Filterdesign und -analyse, Resampling, Glättung, Trend-Eliminierung und Leistungsspektrenschätzung. Sie können die Signal Analyzer-App für die parallele Visualisierung und die Verarbeitung von Signalen im Zeit-, Frequenz- und Zeit-Frequenz-Bereich verwenden. Mit der Filter Designer-App können Sie digitale FIR- und IIR-Filter entwickeln und analysieren. Beide Apps generieren MATLAB-Skripts, mit denen Sie Ihre Arbeit reproduzieren und automatisieren können.
Mithilfe der Toolbox-Funktionen können Sie Signaldatensätze für das KI-Modelltraining vorbereiten, indem Sie zusätzliche Merkmale gewinnen (feature engineering), die die Dimensionalität reduzieren und die Signalqualität verbessern. Sie können mithilfe von Signal-Datastores auf Dateisammlungen und große Datensätze zugreifen und diese verarbeiten. Mit der Signal Labeler-App können Sie Anmerkungen zu Signalattributen, Regionen und Punkten von Interesse hinzufügen, um Signaldatensätze zu kennzeichnen. Die Toolbox unterstützt GPU-Beschleunigung sowie C/C++ und CUDA®-Codegenerierung für das Desktop-Prototyping und die Bereitstellung auf Embedded Systems.
Machine Learning und Deep Learning für Signale
Vorverarbeitung, Feature Engineering, Signalkennzeichnung und Datensatzgenerierung für Machine-Learning- und Deep-Learning-Workflows. Verwenden Sie die Signal Labeler-App für die Erstellung von Ground-Truth-Datensätzen und die Extraktion von Merkmalen zum Trainieren von KI-Modellen.
Merkmalsextraktion und Signalmessungen
Messen und Extrahieren von Signal-Unterscheidungsmerkmalen, einschließlich Spitzen, Leistung, Bandbreite, Verzerrung und Signalstatistiken. Berechnung von Metriken in Bezug auf Pulse und Übergänge. Merkmalsextraktion für komplette Datensätze mithilfe der Signal Labeler-App.
Filterentwurf und -analyse
Entwickeln, analysieren und implementieren Sie digitale und analoge Filter. Verwenden Sie die Filter Designer-App oder den Live Editor-Task „Design Filter“ für die Entwicklung unterschiedlicher digitaler FIR- und IIR-Filter wie Tiefpass-, Hochpass- und Bandstoppfilter.
Spektralanalyse
Charakterisieren Sie den Frequenzgehalt eines Signals mithilfe der spektralen Schätzung und Subraum-Methoden. Entwicklung, Visualisierung und Implementierung von Fensterfunktionen.
Zeit-Frequenz-Analyse
Visualisieren und vergleichen Sie Zeit-Frequenz-Inhalte nichtstationärer Signale mithilfe von Methoden wie Spektrogrammen, Synchrosqueezing und Neuzuweisung.
Vibrationsanalyse
Charakterisierung von Vibrationen in mechanischen Systemen. Verwenden Sie die Ordnungsanalyse zur Analyse und Visualisierung von Spektralinhalten, die in rotierenden Maschinen auftreten. Führen Sie experimentelle Modal- und Ermüdungsanalysen durch.
Codebeschleunigung und -generierung
Beschleunigen Sie die Ausführung Ihrer Signalverarbeitungsalgorithmen mithilfe einer Grafikkarte (GPU). Generieren Sie portablen C/C++ Quellcode, eigenständig ausführbare Dateien oder eigenständig ausführbare Anwendungen aus Ihrem MATLAB Programmcode.
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