信号处理工具箱

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执行信号处理和分析

信号的机器学习和深度学习

执行机器学习和深度学习工作流的预处理、特征工程、信号标记和数据集生成。使用Signal Labeler应用程序创建地面真相数据集,并提取特征来训练AI模型。

信号探测与预处理

使用信号分析仪应用程序可视化,预处理和探索信号。去噪,平滑和去趋势信号,为进一步分析做好准备。

特征提取与信号测量

测量和提取信号的独特特征,包括峰值,功率,带宽,失真和信号统计。计算与脉冲和跃迁相关的度量。使用Signal Labeler应用程序提取整个数据集的特征。

滤波器设计与分析

设计、分析和实现数字和模拟滤波器。使用滤镜设计器应用程序或设计过滤器实时编辑任务设计各种数字FIR和IIR滤波器,如低通、高通和带阻滤波器。

光谱分析

用频谱估计和子空间技术描述信号的频率内容。设计、可视化和实现窗口函数。

时频分析

使用谱图、同步压缩和重新分配等方法可视化和比较非平稳信号的时频内容。

振动分析

描述机械系统的振动特征。利用序次分析对旋转机械中出现的光谱含量进行分析和可视化。进行实验模态分析和疲劳分析。

代码加速和生成

使用图形处理单元(GPU)加速信号处理算法的执行。从MATLAB代码生成可移植的C/ c++源代码、独立的可执行文件或独立的应用程序。

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