Signal Processing Toolbox

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Signal Processing Toolbox

Signalverarbeitung und -analyse

Dauer des Videos 1:47

Verbinden Sie KI-Agenten mit der Signal Processing Toolbox

Integrieren Sie domänenspezifische Funktionen in Ihren Agentic-AI-Workflow.

Signaldiagramme in Zeit- und Zeit-Frequenz-Bereichen mit zugehörigen Kennzeichnungen in der Signal Labeler-App.

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.

Signaldiagramme in Zeit-, Frequenz- und Zeit-Frequenz-Bereichen in der Signal Analyzer-App.

Untersuchung und Vorverarbeitung von Signalen

Visualisieren, vorverarbeiten und untersuchen Sie Signale mithilfe der Signal Analyzer-App. Bereiten Sie Daten für nachfolgende Analysen durch Entrauschung, Glättung und Trendbereinigung vor.

Zeitbereichsmerkmale, extrahiert und mit der Signal Feature Extractor-App angezeigt.

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.

Die Filter-Designer-App wird verwendet, um eine Reihe von Filtern zu entwickeln und zu vergleichen, einschließlich Tiefpass-, Hochpass-, Bandpass- und Bandsperrfiltern.

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.

Diagramm der spektralen Leistungsdichte, das die 3-dB-Bandbreite von zwei Signalen zeigt.

Spektralanalyse

Charakterisieren Sie den Frequenzinhalt eines Signals mithilfe der Spektralschätzung, einschließlich parametrischer und Subraumverfahren. Entwerfen, visualisieren und implementieren Sie Fensterfunktionen.

Eine als Wasserfall-Diagramm dargestellte Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT) eines spannungsgesteuerten Oszillator-Ausgangs, gesteuert von einem Sinusoid mit einer Abtastrate von 10 kHz.

Zeit-Frequenz-Analyse

Visualisieren und vergleichen Sie mithilfe von Methoden wie Spektrogrammanalyse, Synchrosqueezing und Reassignment den Zeit-Frequenz-Inhalt nichtstationärer Signale.

Wasserfall-Diagramm einer Ordnungs-/Drehzahlkarte und Getriebe- und Ritzelgrafiken neben dem Diagramm.

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.

Workflow von der C Codegenerierung in MATLAB über den generierten Code bis zur Prozessor-Hardware.

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.

„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.“

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