信号处理工具箱
执行信号处理和分析
讯号处理工具箱™ 提供用于分析、预处理和从均匀和非均匀采样信号中提取特征的函数和应用程序。工具箱包括用于滤波器设计和分析、重采样、平滑、去趋势化和功率谱估计的工具。工具箱还提供了提取特征（如变化点和包络）、查找峰值和信号模式、量化信号相似性以及执行测量（如SNR和失真）的功能。您还可以对振动信号执行模态和阶数分析。
与信号分析仪应用程序，您可以预处理和分析多个信号同时在时间，频率，时间-频率域，而无需编写代码;探索长信号;并提取感兴趣的区域。有了Filter Designer应用程序，你可以通过选择各种算法和响应来设计和分析数字滤波器。两个应用程序都生成MATLAB®代码。
开始：
预处理和特征提取
在训练深度网络之前，使用内置功能和应用程序清除信号并移除不需要的工件。
从信号中提取时间、频率和时频域，以增强特征，降低变异性和数据维数，用于训练深度学习模型。
字幕使用长-短期记忆网络对心电信号进行分类
标签和数据集管理
使用信号贴标签机使用属性、区域和关注点标记信号。创建不同类型的标签和子标签。
用于分析的标记信号
参考例子
使用示例开始机器学习和信号深度学习。
基于深度学习的波形分割
探索信号
使用信号分析仪应用程序在时间、频率和时频域中可视化信号。从信号中提取感兴趣的区域进行进一步分析。
信号分析仪应用程序还允许您测量和分析信号的不同持续时间在同一时间和在同一视图。
从鲸鱼之歌中提取感兴趣的区域
描述性统计
计算常见的描述性统计数据，如最大值、最小值、标准差和均方根值。找到信号中的变化点，并使用动态时间扭曲对齐信号。
定位信号峰值并确定其高度、宽度和与相邻信号的距离。测量时域特征，如峰间振幅和信号包络。
三角波形的反转率
数字滤波器
使用Filter Designer应用程序设计、分析和实现各种数字FIR和IIR滤波器，如低通、高通和带阻。可视化的幅度、相位、组延迟、脉冲和阶跃响应。
检查滤波器的极点和零点。通过测试稳定性和相位线性度来评估滤波器性能。对数据应用滤波器，并使用零相位滤波消除延迟和相位失真。
模拟IIR低通滤波器的比较
短时傅里叶变换
复啁啾的瞬时频率
数据自适应变换
使用经验模态分解和Hilbert-Huang变换进行数据自适应时频分析。
经验模态分解
顺序分析
使用顺序分析来分析和可视化旋转机械中出现的光谱内容。
跟踪和提取订单及其时域波形。跟踪并从振动信号中提取转速曲线。使用时间同步平均法相干地去除噪声。
旋转机械的振动分析
柔性飞翼飞机的模态分析
疲劳分析
为疲劳分析生成高周期雨流计数。
用于疲劳分析的雨流量计数
加速你的代码
为支持的函数使用GPU和多核处理器，以加快代码速度。金宝app
加速与gpu的关联
代码生成
生成高效、高质量的C/C++代码和MEX文件，以便使用MATLAB编码器在桌面和嵌入式应用程序中部署。
零相位滤波的代码生成
信号标签
自动查找和标签信号峰值和低谷，并执行自动标签使用用户定义的功能
信号分析仪应用程序
在时域和频域分析复杂信号
高排支架金宝app
计算太大而无法放入内存的信号的频谱图
stft和istft函数
计算和反相多通道信号的短时傅里叶变换
时频画廊
检查时频分析方法的特点和局限性
C/ c++代码生成支持金宝app
生成用于时频分析、频谱分析和滤波器设计的代码
看到发行说明有关这些特性和相应功能的详细信息。
