KI für die Signalverarbeitung

Aufbau und Bereitstellung domänenspezifischer KI-Systeme zur Verarbeitung und Modellierung von Signalen

Künstliche Intelligenz (KI) bietet neue Möglichkeiten zur Verbesserung von Signalverarbeitungssystemen für verschiedenste reale Signale, beispielsweise biomedizinische und Audiosignale. Mithilfe von MATLAB-Produkten können Sie Daten interaktiv erkunden, erstellen und vorverarbeiten, Merkmale ausarbeiten, KI-Modelle erstellen und KI-Systeme bereitstellen.

Warum MATLAB?

Apps für Signalverarbeitung und -kennzeichnung

Nutze Sie Low-Code-Apps zur Verbesserung der Datenqualität durch Erkundung, Analyse, Vorverarbeitung und automatische Kennzeichnung der Ground Truth.

Signal Analyzer-App

Signal Labeler-App

KI-Modelle

Erstellen Sie KI-Modelle mit Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen oder verwenden Sie vortrainierte Modelle.

Vortrainierte Deep-Learning-Modelle

Machine Learning und Deep Learning | Einführung in Deep Learning (3:47)

Merkmalsextraktion

Arbeiten Sie mithilfe von Merkmalsextraktion (PCA, Wavelet-Streuung) oder Zeit-Frequenz-Transformationen (Spektrogramm, Wavelet-Transformation) Merkmale aus Signalen heraus.

Extraktor für Audiofunktionen

Datenvorverarbeitung und die Kurzzeit-Fourier-Transformation | Deep Learning für Ingenieure, Teil 3 (15:31)

Bereitstellung KI-gestützter Systeme

Simulieren Sie Ihre domänenspezifischen KI-Systeme und stellen Sie diese auf Embedded Hardware, Unternehmenssystemen oder in der Cloud bereit.

MATLAB und Simulink für Edge-KI

Deep Learning in der Cloud

KI für die Signalverarbeitung mit MATLAB

Ganz gleich, ob Sie erst in die Signalverarbeitung mit KI einsteigen oder bereits umfassende KI-Systeme entwickeln, können Sie mithilfe dieser Tutorials, Beispiele und Kurse Ihre Kenntnisse erweitern und Ihr nächstes Projekt voranbringen.