主要内容

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信号の機械学習および深層学習

信号のラベル付け,特徴量エンジニアリング,データセット生成

信号处理工具箱™は,機械学習と深層学習のワークフロー用に信号のラベル付け,特徴量エンジニアリング,およびデータセット生成を実行するための機能を提供します。

アプリ

信号アナライザー 複数の信号とスペクトルの可視化および比較
信号ラベラー 対象となる信号の属性,領域および点へのラベル付け

関数

すべて展開する

labeledSignalSet ラベル付き信号セットの作成
signalLabelDefinition 信号ラベル定義の作成
signalMask 信号マスクの変更および変換,ならびに信号の関心領域の抽出
binmask2sigroi ROI範囲の行列へのバイナリマスクの変換
extendsigroi 信号の関心領域の左右への拡張
extractsigroi 信号の関心領域の抽出
mergesigroi 信号の関心領域のマージ
removesigroi 信号の関心領域の削除
shortensigroi 信号の関心領域の左右からの短縮
sigroi2binmask バイナリマスクへのROI範囲の行列の変換
edfinfo EDFファイルに関する情報の取得
edfread EDFファイルからのデータの読み取り
signalDatastore 信号コレクションのデータストア
findchangepts 信号の急激な変化の検出
findpeaks 局所的最大値
findsignal 類似性検索を使用した信号の位置の検出
fsst フーリエシンクロスクイーズド変換
instfreq 瞬時周波数の推定
pentropy 信号のスペクトルエントロピー
周期图 ピリオドグラムパワースペクトル密度推定
pkurtosis 信号またはスペクトログラムからのスペクトル尖度
powerbw パワー帯域幅
pspectrum 周波数領域および時間——周波数領域内の信号の解析
pwelch ウェルチのパワースペクトル密度推定

トピック

グラウンドトゥルースデータにラベルを付けるためのアプリの選択

グラウンドトゥルースデータのラベル付けに,次のどのアプリを使用するかを決定します。イメージラベラービデオラベラーグラウンドトゥルースラベラー激光雷达ラベラー信号ラベラー音频贴标签机

基于深度学习的雷达和通信波形分类(相控阵系统工具箱)

这个例子展示了如何使用Wigner-Ville分布(WVD)和深度卷积神经网络(CNN)对雷达和通信波形进行分类。

基于小波时间散射的音乐类型分类(小波工具箱)

这个例子展示了如何使用小波时间散射和音频数据存储对音乐节录的类型进行分类。在小波散射中,数据通过一系列小波变换、非线性和平均来产生数据的低方差表示。然后将这些低方差表示用作分类器的输入。

心音图数据的小波时间散射分类(小波工具箱)

这个例子展示了如何使用小波时间散射和支持向量机分类器对人类心音图(PCG)记录进行分类。金宝app心音图是心脏收缩期和舒张期声音的录音。心脏听诊在评估心脏健康方面继续发挥重要的诊断作用。不幸的是,世界上许多地区缺乏足够数量的接受过心脏听诊培训的医务人员。因此,有必要开发可靠的自动解释心音图数据的方法。

関連情報

注目の例