Signal Processing Toolbox

MISE A JOUR IMPORTANTE

 

Signal Processing Toolbox

Effectuer le traitement et l’analyse du signal

La vidéo dure 1:47

Connecter des agents IA à Signal Processing Toolbox

Intégrez des capacités spécifiques à votre domaine, dans votre workflow d'IA agentique.

Signaux tracés dans les domaines temporel et temps-fréquence avec les étiquettes correspondantes dans l’application Signal Labeler.

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.

Signaux tracés dans les domaines temporel, fréquentiel et temps-fréquence dans l’application Signal Labeler.

Exploration et prétraitement d'un signal

Visualisez, prétraitez et explorez les signaux avec l’application Labeler. Débruitez, lissez et éliminez la tendance des signaux pour les préparer à leur analyse.

Les caractéristiques du domaine temporel extraites et affichées avec l'application Signal Feature Extractor.

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.

L'application Filter Designer est utilisée pour concevoir et comparer une gamme de filtres, y compris des filtres passe-bas, passe-haut, passe-bande et coupe-bande.

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.

Tracé de densité spectrale de puissance montrant la bande passante à 3 dB de deux signaux.

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.

Tracé en cascade de la STFT pour la sortie d’un oscillateur commandé en tension, contrôlé par une sinusoïde échantillonnée à 10 kHz.

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.

Représentation graphique en cascade d’une carte d'ordre-RPM avec des graphiques d’engrenages et de pignons à côté du tracé.

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.

Workflow de génération de code C, depuis MATLAB jusqu'au code généré et le processeur.

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.

« 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. »

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