Signal Processing Toolbox
Effectuer le traitement et l’analyse du signal
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Signal Processing Toolbox propose des fonctions et des applications pour gérer, analyser, prétraiter et extraire des caractéristiques de signaux échantillonnés de manière uniforme et non uniforme. La toolbox comprend des outils pour le design et l'analyse de filtres, le rééchantillonnage, le lissage, la suppression de tendance et l'estimation du spectre de puissance. Vous pouvez utiliser l’application Signal Analyzer pour visualiser et traiter des signaux simultanément dans les domaines temporel, fréquentiel et temps-fréquence. L’application Filter Designer vous permet de concevoir et d’analyser des filtres numériques FIR et IIR.
Avec les fonctions de la toolbox et l’application Signal Feature Extractor, vous pouvez préparer des jeux de données de signaux pour l’apprentissage de modèles d'IA en extrayant des caractéristiques qui permettent de réduire la dimensionnalité et d’améliorer la qualité des signaux. Avec l'application Signal Labeler, vous pouvez annoter les signaux dans les domaines temporel et temps-fréquence afin de créer des ensembles de signaux étiquetés pour la formation des modèles d'IA. La toolbox supporte l’accélération GPU en plus de la génération de code C/C++ et CUDA® pour le prototypage sur desktop et le déploiement de systèmes embarqués.
Connecter des agents IA à Signal Processing Toolbox
Intégrez des capacités spécifiques à votre domaine, dans votre workflow d'IA agentique.
Machine Learning et Deep Learning pour les signaux
Prétraitez des données, réalisez l'extraction des caractéristiques, labellisez des signaux et générez des jeux de données pour les workflows de Machine Learning et de Deep Learning. Utilisez l'application Signal Labeler pour créer des ensembles de données de vérité-terrain et l'application Signal Feature Extractor pour extraire des caractéristiques en vue de la formation du modèle.
Extraction de caractéristiques et mesure du signal
Mesurez et extrayez des caractéristiques du signal, notamment les pics, la puissance, la bande passante et la distorsion. Calculez les statistiques du signal et les métriques relatives aux impulsions et aux transitions. Extrayez les caractéristiques d’un jeu de données complet avec l’application Signal Feature Extractor.
Design et analyse de filtres
Concevez, analysez et implémentez des filtres numériques. Utilisez l'application Filter Designer et l'application Filter Analyzer pour concevoir et analyser différents types de filtres numériques FIR, IIR et multirate, tels que les filtres passe-bas, passe-haut, passe-bande et coupe-bande.
Analyse spectrale
Caractérisez le contenu fréquentiel d'un signal en utilisant l’estimation spectrale, incluant les méthodes paramétriques et de sous-espaces. Concevez, visualisez et implémentez des fonctions de fenêtrage.
Analyse temps-fréquence
Visualisez et comparez le contenu temps-fréquence des signaux non stationnaires avec des méthodes telles que l’analyse de spectrogramme, le synchrosqueezing et la réaffectation.
Analyse vibratoire
Caractérisez les vibrations des systèmes mécaniques. Utilisez l'analyse d'ordre pour extraire et visualiser le contenu spectral apparaissant dans les machines rotatives. Réalisez des analyses modales expérimentales et des analyses de fatigue.
Accélération GPU et génération de code
Accélérez l’exécution de vos algorithmes de traitement du signal en utilisant des processeurs graphiques (GPU). Générez du code source C et C++ portable, des exécutables ou des applications autonomes à partir de votre code MATLAB.
Ressources liées au produit :
« MATLAB s'est révélé être un environnement idéal pour développer SonarScope car il m'a permis de développer des algorithmes, de visualiser les résultats, puis d'affiner les algorithmes dans un cycle itératif. »
FAQ sur Signal Processing Toolbox
Signal Processing Toolbox fournit des fonctions et des apps pour gérer, analyser, prétraiter et extraire des caractéristiques de signaux échantillonnés de manière uniforme ou non uniforme, y compris des outils pour la conception de filtres, le ré-échantillonnage, le lissage, la suppression de tendance et l'estimation du spectre de puissance.
Signal Processing Toolbox comprend Signal Analyzer pour visualiser et traiter les signaux dans les domaines temporel, fréquentiel et temps-fréquence ; Filter Designer pour concevoir et analyser des filtres numériques FIR et IIR ; Filter Analyzer pour analyser des filtres numériques ; Signal Labeler pour annoter des signaux afin de créer des jeux de données étiquetés ; et Signal Feature Extractor pour extraire des informations des signaux en vue d'entraîner des modèles d'IA.
Oui. Il est possible de préparer des jeux de données de signaux pour l'entraînement de modèles d'IA en extrayant des caractéristiques qui réduisent la dimensionnalité et améliorent la qualité du signal, et d'utiliser l'application Signal Labeler pour créer des jeux de données de référence (ground truth) et extraire des caractéristiques afin d'entraîner des modèles d'IA.
Vous pouvez concevoir et analyser des filtres numériques et analogiques à l'aide de l'application Filter Designer ou de la tâche Design Filter du Live Editor pour créer une variété de filtres numériques FIR et IIR, tels que passe-bas, passe-haut, passe-bande et coupe-bande.
Oui. Signal Processing Toolbox prend en charge l'accélération GPU pour une exécution plus rapide et génère du code source portable en C/C++ ainsi que du code CUDA pour le prototypage sur poste de travail et le déploiement sur systèmes embarqués.
Vous pouvez mesurer et extraire des caractéristiques distinctives, notamment des pics, la puissance, la bande passante, la distorsion, des statistiques du signal et des indicateurs liés aux domaines fréquentiel et temps-fréquence, grâce aux fonctions du toolbox.
Oui. Il est possible de caractériser les vibrations dans des systèmes mécaniques, d'utiliser l'analyse d'ordre pour analyser le contenu spectral des machines tournantes, et de réaliser des analyses modales expérimentales ainsi que des analyses de fatigue.
Signal Analyzer permet de visualiser, prétraiter et explorer simultanément des signaux dans les domaines temporel, fréquentiel et temps-fréquence, et d'effectuer des opérations telles que la réduction du bruit, le lissage et la suppression de tendance pour préparer les signaux en vue d'analyses ultérieures.
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