
Erfahren Sie anhand von praktischen Beispielen, wie Sie Signalverarbeitung in MATLAB® und mit der Signal Processing Toolbox™ realisieren können.
Voraussetzungen: MATLAB-Grundlagen und Onramp für Signalverarbeitung
Machen Sie sich mit dem Kurs vertraut.
Generieren Sie verschiedene Arten von abgetasteten Signalen. Führen Sie Vorgänge in der Zeitdomäne durch, z.B. Änderungen der Abtastrate eines Signals oder Wechsel des Frequenzinhalts ohne Erzeugung unerwünschter Artefakte.
Schätzen Sie das Leistungsspektrum von Signalen mit unterschiedlichen Frequenzkomponenten. Sehen Sie sich Standardtechniken zur Verbesserung der Genauigkeit Ihrer Schätzung an.
Sehen Sie sich verschiedene Spektralanalysemethoden zur Verbesserung der Ergebnisse von verrauschten, zeitvariablen oder kurzen Signalen an.
Visualisieren Sie die Merkmale von Filtern in verschiedenen Domänen, um zu verstehen, wie ein Filter die Zeitdomäne und die Frequenzdomäne Ihrer Signale verändert.
Entwerfen Sie mithilfe häufig vorkommender Arten von Filterreaktionen digitale FIR- und IIR-Filter. Beginnen Sie mit einer Reihe von Spezifikationen oder einem bevorzugten Entwurfsalgorithmus.
Verarbeiten Sie Streaming-Signale durch die Aufteilung von Eingangsdaten in Frames und die Verarbeitung jedes erfassten Frames.
Sehen Sie sich die nächsten Schritte an und geben Sie Ihr Feedback zum Kurs.
Eine interaktive, anwendungsorientierte Einführung in die Methoden der Signalverarbeitung für die Spektralanalyse.
Einführung in die Kernfunktionen von MATLAB für Datenanalyse, Modellierung und Programmierung.
Erfahren Sie mehr über die Theorie und Praxis der Erstellung tiefer neuronaler Netze mit realen Bild- und Sequenzdaten.