Signal Processing Toolbox

MISE A JOUR IMPORTANTE

 

Signal Processing Toolbox

Traiter et analyser des signaux

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 jeux de données de vérité-terrain et extraire des caractéristiques afin d’entraîner des modèles d'IA.

Exploration et prétraitement d'un signal

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

Extraction de caractéristiques et mesures du signal

Mesurez et réalisez l'extraction des caractéristiques distinctives des signaux, notamment les pics, la puissance, la bande passante, la distorsion et les statistiques des signaux. Calculez les métriques liées aux impulsions et transitions. Extrayez les caractéristiques d’un jeu de données complet avec l’application Signal Labeler.

Conception et analyse de filtres

Concevez, analysez et implémentez des filtres numériques et analogiques. Utilisez l’application Filter Designer ou la tâche du Live Editor de design de filtres pour concevoir différents filtres numériques FIR et IIR, notamment des filtres passe-bas, passe-haut et coupe-bande.

Analyse spectrale

Caractérisez le contenu fréquentiel d'un signal en utilisant l’estimation spectrale et les techniques de sous-espace. 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 le spectrogramme, le synchrosqueezing et la réaffectation.

Analyse vibratoire

Caractérisez les vibrations des systèmes mécaniques. Utilisez l'analyse d'ordre pour analyser et visualiser le contenu spectral apparaissant dans les machines rotatives. Effectuez une analyse modale et une analyse de fatigue expérimentales.

Accélération et génération de code

Accélérez l’exécution de vos algorithmes de traitement du signal en utilisant un processeur graphique (GPU). Générez du code source C et C++ portable, des exécutables ou des applications autonomes à partir de votre code MATLAB.

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