Signalaufbereitung und Merkmalextraktion für Data Analytics mit MATLAB

In diesem eintägigen Kurs bereiten Sie mit MATLAB^®, der Signal Processing Toolbox^™ sowie der Wavelet Toolbox^™ zeitbasierte Signale auf und extrahieren Merkmale im Zeit- und Frequenzbereich. Der Kurs ist für Datenanalysten und Ingenieure konzipiert, die Zeitreihensignale für Data Analytics Anwendungen analysieren.
Themen sind unter anderem:

Generieren, Importieren und Visualisieren von Signalen
Aufbereiten von Daten zur Verbesserung der Qualität durch Füllen von Datenlücken, Resampling, Glätten, Ausrichten von Signalen, Finden und Entfernen von Ausreißern sowie Verarbeiten nicht gleichmäßig abgetasteter Signale
Extrahieren von Merkmalen im Zeit- und Frequenzbereich durch Erkennen von Mustern oder abrupten Änderungen in Signalen, Lokalisieren von Peaks und Identifizieren von Trends

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Voraussetzungen

MATLAB Grundlagen oder äquivalente MATLAB-Kenntnisse

Tag 1 von 1
Erkunden und Analysieren von Zeitreihensignalen in MATLAB	Ziel: Importieren und Visualisieren mehrerer Signale oder Datensätze mit Zeitreihen, um Erkenntnisse zu Merkmalen und Trends in Daten zu gewinnen. Importieren, Visualisieren und Betrachten von Signalen, um Erkenntnisse zu gewinnen Durchführen von Messungen an Signalen Vergleichen mehrerer Signale im Zeit- und Frequenzbereich Interaktives Durchführen spektraler Analysen Extrahieren interessanter Bereiche für eine gezielte Analyse Wiederholtes Analysieren mit automatisch generierten MATLAB-Skripten
Aufbereiten von Signalen zur Verbesserung der Qualität von Datensätzen	Ziel: Erlernen von Methoden zum Bereinigen von Signalen durch Resampling, Entfernen von Ausreißern und Füllen von Datenlücken. Konvertieren von Abtastraten durch Resampling, um eine gemeinsame zeitliche Basis für mehrere Signale sicherzustellen Arbeiten mit nicht gleichmäßig abgetasteten Daten Finden und anschließendes Entfernen oder Füllen von Datenlücken Entfernen von Rauschen und unerwünschtem Frequenzinhalt Unterdrücken von Rauschen mit Wavelets Berechnen des Hüllkurvenspektrums zum Durchführen von Fehleranalysen Erkennen von Ausreißern in Daten und Ersetzen mit geeigneten Werten Lokalisieren abrupter Änderungen in Signalen und Verwenden von Grenzen zum automatischen Erzeugen von Signalsegmenten
Extrahieren von Merkmalen aus Signalen	Ziel: Anwenden verschiedener Techniken zur Merkmalextraktion im Zeit- und Frequenzbereich. Kennenlernen von Tools für die Spektralanalyse mit MATLAB und Erkunden von Möglichkeiten zur Merkmalextraktion für mehrere Signale. Finden von Peaks Lokalisieren gewünschter Muster in Signalen im Zeit- und Frequenzbereich Verwenden der Spektralanalyse zur Extraktion von Merkmalen aus Signalen Klassifizieren mittels Supervised Learning Interaktives Trainieren und Auswerten von Klassifikationsalgorithmen mit der Classification Learner App

Termin garantiert.

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Termine und Anmeldung

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Datum	Ort	Sprache	Preis
25 Okt 2019	Republik Korea, Gangnam, Seoul	Korean	KRW 450.000
04 Nov 2019	US, Utah, Salt Lake City (Centerville)	English	USD 750
18 Nov 2019	China, 上海	Chinese	CNY 3.000
04 Feb 2020	Deutschland, Ismaning (bei München)	German	EUR 700
10 Feb 2020	US, Tennessee, Nashville	English	USD 750
16 Mrz 2020	Frankreich, Paris (Meudon)	French	EUR 700
23 Mrz 2020	US, California, Los Angeles (Torrance)	English	USD 750
26 Mrz 2020	China, 上海	Chinese	CNY 3.000
29 Apr 2020	Spanien, Bilbao	Spanish	EUR 600
06 Mai 2020	Deutschland, Böblingen	German	EUR 700
13 Mai 2020	Republik Korea, Gangnam, Seoul	Korean	KRW 450.000
21 Mai 2020	Australien, Sydney (Chatswood)	English	AUD 1.000
21 Mai 2020	Online 9:00 Uhr bis 17:00 Uhr US-amerikanische östliche Sommerzeit	English	USD 750
08 Jun 2020	US, Michigan, Novi	English	USD 750
17 Aug 2020	US, California, San Diego	English	USD 750
20 Aug 2020	China, 北京	Chinese	CNY 3.000
23 Sep 2020	Frankreich, Paris (Meudon)	French	EUR 700
21 Okt 2020	Online 9:00 Uhr bis 17:00 Uhr US-amerikanische östliche Sommerzeit	English	USD 750
05 Nov 2020	Niederlande, Eindhoven	English	EUR 700
07 Dez 2020	US, Minnesota, Eagan	English	USD 750
18 Dez 2020	Republik Korea, Gangnam, Seoul	Korean	KRW 450.000

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