深度学习继续受欢迎等信号处理与应用程序的语音助手,数字医疗、雷达和无线通信。使用MATLAB,您可以很容易地开发深度学习模型和构建真实的智能信号处理系统。让我们更仔细地看看这四个步骤。
构建一个深度学习模型的第一步是访问和管理您的数据。使用MATLAB,您可以获得信号的硬件设备从不同的来源。
您还可以通过模拟生成合成信号数据或使用数据增强技术如果你没有足够的数据。
MATLAB简化了访问和处理信号数据的过程,或者是装入内存太大,或者如果你有大的信号数据的集合。
一旦数据被收集和准备好了,现在是时候来解释信号数据和标签。您可以快速可视化和分析你的信号使用信号分析仪的应用作为一个起点。
你可以用属性标签信号、地区和感兴趣的点,并使用特定于域的工具准备标签音频信号数据进行训练。
继续下一步。
有两种方法对信号进行深入学习。
第一种方法是将信号转换成时频表征和培训定制卷积神经网络提取模式直接从那些表示。在信号时频表示描述谱组件发展作为时间的函数。
这种方法提高了模式可能不是可见的原始信号。
有各种各样的技术从信号生成时频表征和保存图像,包括声音、连续小波变换或量图,常q变换。
第二种方法包括喂养信号直接进入深层网络如LSTM网络。更快地使深层网络学习模式,您可能需要减少信号维数和可变性。MATLAB中要做到这一点,您有两个选择:
你可以手动识别和提取特征信号,或
您可以自动提取功能使用不变的散射卷积网络提供低温度差的表示不丢失重要的信息
一旦你选择正确的方法进行信号,下一步是火车深层网络可以计算密集型和需要几个小时到几天。帮助提速,MATLAB支持培训单个或多个NVIDIA gpu金宝app在本地机器上或基于云的系统。你也可以想象训练过程的进展之前完成。
最后,您可以自动生成优化的CUDA代码信号预处理算法和深度网络对嵌入式gpu执行推理。
了解更多关于我们的深度学习功能,查看mathworks.com。我们有大量的例子来帮助你开始使用深度学习的信号。
