Signal Processing Toolbox

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Signal Processing Toolbox

Signalverarbeitung und -analyse

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.

Untersuchung und Vorverarbeitung von Signalen

Visualisierung, Vorverarbeitung und Untersuchung von Signalen mithilfe der Signal Analyzer-App. Vorbereitung von Daten für nachfolgende Analysen durch Entrauschung, Glättung und Trendbereinigung.

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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