Les ingénieurs spécialisés dans le traitement du signal utilisent MATLAB et Simulink à chaque étape du développement, de l'analyse des signaux et l'exploration des algorithmes, jusqu’à l'évaluation des compromis d'implémentation pour concevoir des systèmes temps réel de traitement du signal. Avec MATLAB et Simulink, vous bénéficiez des avantages suivants :
- Des fonctions et des applications intégrées pour l'analyse et le prétraitement des données de séries temporelles, l'analyse temps-fréquence et spectrale et les mesures sur les signaux
- Des applications et des algorithmes destinés à concevoir, analyser et implémenter des filtres numériques (FIR et IIR), depuis les plus basiques jusqu’aux designs avancés comme les filtres adaptatifs, multi-fréquences et multi-étages
- Un environnement conçu pour modéliser et simuler des systèmes de traitement du signal en utilisant une combinaison de programmes et de schémas bloc
- Des fonctionnalités pour la modélisation en virgule fixe et la génération automatique de code C/C++ ou HDL pour un déploiement sur des processeurs, des FPGA et des ASIC embarqués
- Des outils permettant de développer des modèles prédictifs sur les signaux et les données de capteurs en utilisant du Machine Learning et du Deep Learning
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Lire l'ebookAnalyses et mesures des signaux
MATLAB et Simulink vous permettent d'analyser des signaux à l'aide d'applications intégrées pour la visualisation et le prétraitement dans les domaines temps, fréquence et temps-fréquence, afin de pouvoir détecter des motifs et des tendances sans avoir à écrire de code. Vous pouvez caractériser les signaux et les systèmes de traitement du signal à l'aide d'algorithmes spécifiques pour différentes applications comme les communications, les radars, l’audio, les appareils médicaux et l'Internet des objets (IoT).
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Conception et analyse de filtres
Concevez et analysez des filtres numériques, des filtres mono-fréquence basiques passe-bas ou passe-haut jusqu’aux designs FIR et IIR plus avancés comme les filtres multi-fréquences, multi-étages et adaptatifs. Vous pouvez visualiser la magnitude, la phase, le retard de groupe et la réponse impulsionnelle, tout en évaluant la performance du filtre, notamment sa stabilité et sa linéarité de phase. Les designs de filtres peuvent être analysés et simulés pour évaluer l’effet des différentes structures internes et des types de données virgule fixe. Ils peuvent également générer des implémentations software ou hardware embarquées. Pour les cas d'usage avancés et spécifiques à certaines applications, vous pouvez exploiter des filtres et banques de filtres prédéfinis, comme les banques de filtres basées sur les ondelettes, les banques de filtres espacées sur le plan perceptif ou les canaliseurs.
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L’approche Model-Based Design pour le traitement du signal
Lors de la conception de systèmes de traitement du signal, vous pouvez utiliser une combinaison de schémas bloc et de code. Vous pouvez faire appel à Simulink pour appliquer le Model-Based Design aux systèmes de traitement du signal pour la modélisation, la simulation, la vérification en amont et la génération de code. Vous pouvez utiliser des bibliothèques de blocs avec des algorithmes spécifiques à certaines applications pour les systèmes de traitement du signal basiques, audio, analogiques à signaux mixtes, RF, de communication avec et sans fil, ainsi que les systèmes de radar. Vous pouvez visualiser les signaux en temps réel lors de la simulation avec des scopes virtuels comme des analyseurs de spectre et logiques, des constellations et des diagrammes de l'œil.
Génération de code embarqué
Vous pouvez générer automatiquement du code C et C++ à partir d’algorithmes de traitement du signal et de modèles de systèmes exacts au bit près en utilisant MATLAB Coder et Simulink Coder. Le code généré peut être utilisé pour l'accélération de la simulation, le prototypage rapide et l’implémentation embarquée de votre système. Vous pouvez également générer du code C optimisé pour cibler des processeurs comme ARM® Cortex®-A ou Cortex-M.
Vous pouvez aussi générer du code Verilog® et VHDL® portable et synthétisable à partir de fonctions MATLAB et de modèles Simulink. Le code HDL généré peut être utilisé pour la programmation FPGA ou le design ASIC.
Machine Learning et Deep Learning
Avec MATLAB, vous pouvez concevoir des modèles prédictifs pour les applications de traitement du signal. Vous pouvez exploiter les algorithmes de traitement du signal pour extraire les caractéristiques pour les systèmes de Machine Learning. Vous pouvez également travailler avec des jeux de données volumineux pour ingérer, augmenter et annoter les signaux lors du développement d'applications de Deep Learning.
