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讯号处理工具箱™ 提供用于测量信号的常见区别特征的函数。定位信号峰值并确定其高度、宽度和与相邻点的距离。测量时域特征,如峰间振幅和信号包络。测量脉冲指标,如超调量和占空比。
在频域中,测量基波频率、平均频率、中值频率和谐波频率、信道带宽和频带内的功率。通过测量无杂散动态范围(SFDR)、信噪比(SNR)、总谐波失真(THD)、信噪比(SINAD)和三阶截距(TOI)来表征系统。
利用深度学习和信号处理对心跳心电图数据进行分类。
利用时频分析和深度学习对人体心电信号进行分割。
产生2048个频率为2.5千赫的正弦波样本,采样频率为50千赫。加入高斯白噪声,使信噪比(SNR)为80db。
创建一个由钟形曲线和组成的信号。指定每条曲线的位置、高度和宽度。
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