信号处理工具箱
执行信号处理和分析
信号处理工具箱™提供了从均匀且非均匀采样的信号的功能和应用程序来分析，预处理，并提取特征。该工具箱包括滤波器的设计和分析，重采样，平滑，消解趋势和功率谱估计的工具。该工具箱还提供功能，用于提取像changepoints和信封，发现峰值和信号模式的特征，量化信号的相似性，并执行测量，例如SNR和失真。您还可以执行振动信号的模式和顺序分析。
与信号分析仪应用程序可以预处理和在时间，频率和时间 - 频率域的同时分析多个信号，而无需编写代码;探索长信号;感兴趣和提取区域。随着滤波器设计应用程序，你可以设计并通过各种算法和响应选择分析的数字滤波器。这两个应用程序生成MATLAB®码。
入门：
预处理和特征提取
使用内置的功能和应用清洁的信号，并培养了深厚的网络之前除去不需要的假象。
提取时间，频率和时频域信号从功能以增强功能，减少变异性和数据维度训练深度学习模型。
分类心电信号使用长短期记忆网络
标签和数据集管理
使用信号贴标应用的标签信号与属性，地区和兴趣点。创建不同类型的标签和子标签的。
管理大量信号数据的太大，以适应在内存中使用的信号数据存储。
分析标签信号
参考示例
使用实例开始使用机器学习和深度学习的信号。
波形分割使用Deep学习
探索信号
使用信号分析仪应用程序来分析和可视化的信号在时间，频率和时间 - 频率域。从信号兴趣作进一步的分析提取区域。
该信号分析仪应用程序，您还可以测量，并在同一时间，在同一视图分析不同期限的信号。
从鲸之歌利益的精华区
描述性统计
计算常见的描述性统计像最大值，最小值，标准差和RMS水平。查找使用动态时间规整信号和对齐信号changepoints。
定位信号峰值，并确定邻居其高度，宽度和距离。测量的时域作为峰 - 峰振幅和信号包络等功能。
三角波形的压摆率
数字滤波器
设计，分析和实现各种数字FIR和IIR滤波器，如低通，高通，带阻和使用Filter Designer设计的应用程序。可视化幅度，相位，群延迟，脉冲和阶跃响应。
检查过滤器极点和零点。评估通过测试的稳定性和相位线性过滤性能。过滤器应用到利用零相位滤波数据，并删除延迟和相位失真。
模拟滤波器
设计和分析模拟滤波器，包括巴特沃斯，切比雪夫，贝塞尔和椭圆形设计。
使用离散化的方法，例如脉冲不变性和双线性变换进行模拟 - 数字滤波器转换。
模拟IIR低通滤波器的比较
谱估计
估计使用非参数方法，包括周期图，韦尔奇的重叠段的平均方法，和多窗口方法谱密度。实现参数和子空间的方法，如伯格的，协方差和音乐，估计谱。
非均匀采样的信号或使用所述博士伦-Scargle方法丢失样本信号的计算功率谱。通过估计光谱相干测量中的频域信号的相似性。
韦尔奇谱估计
短时傅立叶变换
复杂的啁啾的瞬时频率
数据自适应变换
使用经验模式分解，变模式分解和希尔伯特 - 黄转换执行数据的自适应时间 - 频率分析。
经验模式分解
阶次分析
使用顺序分析，分析和可视化频谱内容在旋转机械发生。
追踪和提取订单和它们的时域波形。从振动信号跟踪和提取RPM轮廓。与时间同步平均去除噪声连贯。
旋转机械的振动分析
一个灵活的飞翼飞机的模态分析
疲劳分析
产生疲劳分析高循环雨流计数。
雨流计数疲劳分析
加速你的代码
加快利用GPU和支持的功能多核处理器的代码。金宝app
加快相关使用GPU进行
代码生成
生成生产质量C / C ++代码和MEX文件使用MATLAB编码器桌面和嵌入式应用程序的部署。
生成支持的功能优化的CUDA代码，并在NVIDIA GPU的使用它金宝app。
代码生成零相位滤波
信号贴标应用
执行交互式或自动信号标记
信号数据存储
与信号的集合存在于工作区或工作文件
时频分析
使用不同模式分解提取固有模式
深度学习的例子
使用时频分析和分类和标签神经网络
高数组
操作上与所述频谱和STFT功能高大阵列
GPU代码生成支持金宝app
生成CUDA代码fftfilt和STFT功能
GPU加速
加速频谱，CZT，STFT和WVD功能
C / C ++代码生成支持金宝app
产生用于时间 - 频率分析代码，特征提取，频谱分析，多速率信号处理和过滤器设计
看到发行说明对任何这些特征和对应的功能的详细说明。
