Traitement du signal

MATLAB et Simulink pour le traitement du signal

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Analyse de signaux et de séries temporelles. Modélisation, design et simulation de systèmes de traitement du signal.

Les ingénieurs en traitement du signal utilisent MATLAB et Simulink à toutes les étapes du développement, de l'analyse des signaux et l'exploration des algorithmes, à l'évaluation des compromis d'implémentation du design, pour la création de systèmes de traitement du signal temps réel.

Des solutions concrètes

Accédez à des fonctions et des applications intégrées pour l'analyse et le prétraitement des séries temporelles, l'analyse temps-fréquence et l’analyse spectrale, ainsi que les mesures de signaux.

Utilisez des applications et des algorithmes destinés à concevoir, analyser et implémenter des filtres numériques, allant des filtres FIR et IIR de base jusqu’aux filtres adaptatifs, multifréquences et multi-étages.

Modélisez et simulez des systèmes de traitement du signal avec une combinaison de fonctions et de schémas blocs.

Effectuez des modélisations de comportement en virgule fixe et générez automatiquement du code C/C++ ou HDL destiné à être déployé sur des processeurs embarqués, des FPGA et des ASIC.

Développez des modèles prédictifs sur les signaux et les données issues de capteurs en utilisant des workflows de Machine Learning et de Deep Learning.

Pour démarrer

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Ressources pour le traitement du signal

Vidéo

Démarrer avec Simulink pour le traitement du signal

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Vidéo

Traquer l'ADN du son avec MATLAB

Regarder la vidéo (0:49)

Vidéo

Design et implémentation de filtrage numérique dans Simulink

Regarder la vidéo (9:09)

Fonctionnalités principales

Analyses et mesures de signaux

Visualisez et prétraitez les signaux dans les domaines temporel, fréquentiel et temps-fréquence sans avoir à écrire de code manuellement. Caractérisez les signaux et les systèmes de traitement du signal en utilisant des algorithmes spécifiques à chaque domaine pour des applications telles que les communications, les radars, l'audio, les équipements médicaux et l'IoT.

Capture d'écran de l'analyseur de signaux montrant quatre graphiques différents. — Analysez les signaux avec l'application intégrée pour identifier les patterns et les tendances.

Design et analyse de filtres

Concevez et analysez des filtres numériques, depuis les filtres passe-bas/passe-haut de base aux filtres FIR/IIR avancés, y compris les types de filtres multi-étages, multi-échantillonnés et adaptatifs. Visualisez l'amplitude, la phase et la réponse impulsionnelle. Évaluez les performances, la stabilité et la linéarité de phase.

Graphique de formes d'onde filtrées en plusieurs couleurs. — Analysez les formes d'onde filtrées numériquement.

Approche Model-Based Design pour le traitement du signal

Concevez des systèmes de traitement du signal en utilisant des schémas blocs. Appliquez l'approche Model-Based Design avec Simulink pour les modélisations, les simulations, les vérifications et la génération de code. Utilisez des bibliothèques de blocs pour des algorithmes spécifiques et visualisez les signaux en temps réel avec des oscilloscopes virtuels.

Diagramme d'une démonstration utilisant un codec Internet à faible débit binaire. — Appliquez l'approche Model-Based Design pour les applications de traitement du signal.

Génération de code embarqué

Générez du code C/C++ à partir d'algorithmes de traitement du signal en utilisant MATLAB Coder et Simulink Coder pour les simulations, le prototypage et les utilisations embarquées. Créez du code C optimisé pour les processeurs ARM^® Cortex^®. Produisez du code Verilog^® et VHDL^® pour le design FPGA ou ASIC à partir de modèles MATLAB et Simulink.

Capture d'écran d'un rapport de génération de code. — Générez automatiquement du code C/C++, incluant des rapports de génération de code.

Machine Learning et Deep Learning

Créez des modèles prédictifs pour les applications de traitement du signal avec MATLAB. Exploitez les algorithmes de traitement du signal intégrés permettant d'extraire des caractéristiques pour les systèmes de Machine Learning. Travaillez avec des jeux de données volumineux pour ingérer, augmenter et annoter des signaux lors du développement d'applications de Deep Learning.