信号处理深度学习 - Matlab＆Simulink金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

深度学习信号处理

深度学习提供了开发预测模型来解决各种信号处理应用的新机会。马铃薯^®金宝app支持整个工作流程 - 从探索到实施在深网络上的信号处理系统的实现。您可以轻松地开始使用特殊功能进行信号处理，例如：

以交互方式分析，预处理和注释信号
提取特征并转换信号用于深度神经网络的训练
为实际应用构建深层学习模型，包括生物医学，音频，通信和雷达
通过硬件连接和仿真来获取和生成信号数据集

信号深度学习

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人工智能信号处理中的数据与建模

学习信号处理AI的基础知识，以及与准备信号数据和建模深度学习应用相关的任务。

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信号标记和数据集管理

使用MATLAB，您可以使用内置的应用程序和特定领域的工具，这些工具可以帮助您准备信号数据的任务，如标记和管理大量信号数据，这些数据太大，无法装入内存。

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时频变换

时频表示描述了信号中的光谱内容如何随时间的函数而发展。您可以培训深度学习网络，该网络可以从时频表示中识别和提取模式。您还可以选择各种技术，可以为信号产生时频表示，包括谱图，熔体频谱谱图，Wigner-Ville和连续小波变换（或缩放）。

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预处理和特征提取

信号预处理是提高信号整体质量的关键步骤。在训练深层网络之前，你可以使用内置的函数和应用程序来清理信号，并移除不需要的工件。您还可以从信号中提取标准和特定领域的特征，以降低数据维数，用于训练深度学习模型。你也可以使用自动特征提取技术，如小波散射，从信号中获得低方差特征和训练深度网络。

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信号生成和采集

深度学习模型通常需要大量的数据进行训练和验证。在某些情况下，数据的可用性可能是采用深度学习技术的限制因素。通过MATLAB和其他用于信号处理应用程序的附加程序，您可以模拟与现实场景密切匹配的合成数据，并使用深度学习技术开发模型。您可以将MATLAB与外部硬件接口，以获取真实世界的数据，以便通过早期原型验证您训练的模型。