教程

分析信号

使用信号分析仪App

可视化、测量、分析和比较信号在时间、频率和时频域。

从音乐信号中提取声音

使用信号分析仪通过复制和过滤信号从一首歌中提取声音。

预处理信号

将信号与不同的开始时间对齐

同步不同传感器在不同时刻采集的数据。

在测量中找到一个信号

确定一个信号是否与长数据流中的一段噪声相匹配。

查找模式和提取特征

在数据中找到峰值

找出一组数据中的局部最大值，并确定这些峰值是否周期性地出现。

提取时钟信号的特征

确定两电平信号开启和关闭的频率和尖锐程度。

设计，分析和应用数字滤波器

用信号处理工具箱软件过滤数据

使用命令行函数或交互式应用程序设计并实现一个过滤器。

对信号求导

使用微分滤波器在不放大噪声的情况下对信号进行微分。

进行频谱和时频分析

使用频率分析找到周期性

光谱分析有助于描述数据中的振荡行为，并测量不同的周期。

使用重新分配的谱图查找和跟踪山脊

使用重新分配的声谱图信号分析仪锐化谱图的时间和频率定位。

将信号处理应用于机器学习和深度学习

利用长、短期记忆网络对心电信号进行分类

利用深度学习和信号处理对心电数据进行分类。

基于深度学习的波形分割

利用时频分析和深度学习对人体心电图信号进行分割。

标记信号属性、感兴趣区域和点

使用信号贴标签机在一组鲸鱼歌曲中标记属性、区域和兴趣点。

特色的例子

处理缺少样本的信号

信号经常有缺失的样本。为了提供这些值的估计，使用重采样。

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利用自相关找到周期性

验证噪声信号中周期的存在，并确定其持续时间。

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频域分析实用导论

使用模拟和真实数据执行和解释基本频域信号分析。

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时频分析实用导论

执行和解释非平稳信号的基本时频信号分析。

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数字滤波器设计实用介绍

使用designfilt函数根据频率响应规范设计FIR和IIR滤波器。

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数字滤波实用导论

设计、分析并应用数字滤波器，在不扭曲数据的情况下去除信号中不需要的内容。

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视频

什么是信号处理工具箱?
使用信号处理工具箱进行信号处理，信号分析和算法开发。

用于机器学习的信号处理
这段视频展示了一个分类系统，能够根据智能手机产生的加速度计信号识别人体的身体活动。

简化信号分析
这个网络研讨会展示了在MATLAB中执行信号分析是多么容易。

MATLAB中的信号处理应用介绍
使用信号分析仪导入、可视化、预处理和分析心电图信号。