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讯号处理工具箱시작하기
讯号处理工具箱™는 균일하게 샘플링된 신호와 불균일하게 샘플링된 신호를 분석하고 전처리하며 그 특징을 추출할 수 있는 함수와 앱을 제공합니다. 이 툴박스에는 필터 설계와 분석, 리샘플링, 평활화, 추세 제거 및 파워 스펙트럼 추정에 사용하는 다양한 툴이 포함되어 있습니다. 이 툴박스는 또한 변화점과 포락선 같은 특징을 추출하는 기능을 비롯하여, 피크와 신호 패턴을 찾는 기능, 신호 유사성을 수치화하는 기능, 信噪比과 왜곡 등을 측정하는 기능을 제공합니다. 진동 신호에 대한 모드 해석과 차수 해석을 수행할 수도 있습니다.
신호 분석기 앱을 사용하면 코드를 작성하지 않고도 여러 개의 신호를 시간 영역, 주파수 영역, 시간-주파수 영역에서 동시에 전처리하고 분석할 수 있을 뿐 아니라, 긴 신호를 탐색하고 관심 영역을 추출할 수 있습니다. 필터 디자이너 앱을 사용하면 다양한 알고리즘과 응답 중에서 선택하여 디지털 필터를 설계하고 분석할 수 있습니다. 두 앱은 모두 MATLAB®코드를 생성합니다.
튜토리얼
신호 분석하기
시간 영역, 주파수 영역 및 시간-주파수 영역에서 신호를 시각화하고 측정하고 분석하고 비교합니다.
使用信号分析仪通过复制和过滤信号从歌曲中提取声音。
패턴 찾기 및 특징 추출하기
데이터 세트에서 국소 최댓값을 찾고 이러한 피크가 주기적으로 나타나는지 확인합니다.
确定双层信号打开和关闭的频率和幅度。
디지털 필터 설계, 분석, 적용하기
명령줄 함수나 대화형 방식 앱을 사용하여 필터를 설계하고 구현합니다.
미분기 필터를 사용하여 잡음을 증폭시키지 않고 신호를 미분합니다.
스펙트럼 분석 및 시간-주파수 분석 수행하기
스펙트럼 분석은 데이터에서 진동 동작의 특징을 파악하고 서로 다른 주기를 측정하는 데 도움이 됩니다.
在中使用重新分配的频谱图信号分析仪提高频谱图的时间和频率局部化。
머신러닝 및 딥러닝에 신호 처리 적용하기
딥러닝과 신호 처리를 사용하여 심박 심전도 데이터를 분류합니다.
시간-주파수 분석과 딥러닝을 사용하여 사람의 심전도 신호를 분할합니다.
使用信号贴标机标记一组鲸鱼歌曲中的属性、区域和兴趣点。
추천 예제
비디오
讯号处理工具箱란?
讯号处理工具箱를 사용하여 신호 처리, 신호 분석 및 알고리즘 개발을 수행합니다.
机器学习中的信号处理
이 비디오에서는 연구대상자의 신체 활동을 스마트폰에서 생성된 가속도계 신호를 기반으로 식별할 수 있는 분류 시스템을 소개합니다.
信号分析变得容易
이 웨비나에서는 MATLAB에서 신호 분석을 얼마나 쉽게 수행할 수 있는지 보여줍니다.
MATLAB의 신호 처리 앱 소개
신호 분석기를 사용하여 심전도 신호를 가져오고, 시각화하고, 전처리하고, 분석합니다.
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