数据分析中的信号预处理和特征提取
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这个为期一天的课程展示了如何使用MATLAB®，信号处理工具箱™和小波工具箱™来预处理基于时间的信号，并提取时域和频域的关键特征。本课程旨在为数据科学家和工程师分析数据分析应用中的信号(时间序列)。本课程不需要有信号处理的先验知识。
主题包括:
- 创建、导入和可视化信号
- 提高数据质量的预处理，包括填充数据间隙、重采样、平滑、对准信号、查找和去除异常值以及处理非均匀采样信号
- 在时域和频域中提取特征，包括在信号中寻找模式、寻找变化点、定位峰值和识别趋势
第一天的一天
探索和分析信号(时间序列)在MATLAB
摘要目的:学习轻松导入和可视化多个信号或时间序列数据集，以深入了解数据中的特征和趋势。
- 导入、可视化和浏览信号以获得洞察力
- 对信号进行测量
- 在时域和频域比较多个信号
- 进行交互光谱分析
- 提取感兴趣的区域进行集中分析
- 使用自动生成的MATLAB脚本重新创建分析
预处理信号以提高数据集质量
摘要目的:学习技术，以清理信号集的操作，如重新采样，去除异常值，填补空白。
- 执行重采样，以确保信号之间具有共同的时基
- 处理非均匀采样数据
- 找出数据中的空白，并消除或填补空白
- 去除噪音和不需要的频率内容
- 进行小波去噪
- 利用包络谱进行故障分析
- 找到数据中的异常值，并用可接受的数据替换它们
- 定位信号变化点并使用边界自动创建信号段
从信号中提取特征
摘要目的:在时域和频域应用不同的技术提取特征。熟悉MATLAB中的频谱分析工具，探索多种信号的特征提取方法。
- 定位的山峰
- 从时间和频谱域的模式中定位所需的信号
- 使用频谱分析从信号中提取特征
- 使用监督学习执行分类
- 使用分类学习者应用程序交互式训练和评估分类算法
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