信号处理工具箱
执行信号处理和分析
信号处理工具箱™提供功能和应用程序来分析，预处理和提取特征一致和非一致采样信号。工具箱包括滤波器设计和分析、重采样、平滑、去趋势和功率谱估计的工具。该工具箱还提供了提取特征(如变化点和包络)、寻找峰值和信号模式、量化信号相似性以及执行测量(如信噪比和失真)的功能。还可以对振动信号进行模态和阶次分析。
使用信号分析仪应用程序，您可以在不编写代码的时间，频率和时频域中同时预处理和分析多个信号;探索长信号;并提取利息地区。使用过滤器设计器应用程序，您可以通过从各种算法和响应中选择来设计和分析数字滤波器。两个应用程序都生成了matlab®代码。
开始:
Matlab Expo 2021.
5月4日至5日|在线的
预处理和特征提取
在训练深层网络之前，使用内置的功能和应用程序来清除信号和去除不必要的工件。
从信号提取时间，频率和时频域特征，以增强特征，降低培训深层学习模型的可变性和数据维度。
使用长短期内存网络对ECG信号进行分类
标记和数据集管理
使用Signal Labeler应用程序用属性、区域和兴趣点来标记信号。创建不同类型的标签和子标签。
管理大量信号数据，这些数据太大，无法使用信号数据存储在内存中。
参考例子
使用示例以开始使用机器学习和深度学习的信号。
基于深度学习的波形分割
探索信号
使用信号分析仪应用程序分析和可视化信号在时间、频率和时频域。从信号中提取感兴趣的区域进行进一步分析。
信号分析器应用程序还允许您在同一时间和同一视图中测量和分析不同持续时间的信号。
描述性统计
计算常见的描述性统计数据，如最大值、最小值、标准差和RMS级别。找到信号的变化点，并使用动态时间翘曲对齐信号。
定位信号峰值并确定其高度，宽度和与邻居的距离。测量时域特征，例如峰峰值幅度和信号信封。
三角波形的转换速率
数字过滤器
使用过滤器设计器应用程序设计，分析和实施各种数字FIR和IIR滤波器，例如低通，高通和BandStop。可视化幅度，阶段，组延迟，脉冲和步骤响应。
检查滤波器极点和零点。通过测试稳定性和相位线性度来评估滤波器的性能。应用滤波器的数据和消除延迟和相位失真使用零相位滤波。
模拟IIR低通滤波器的比较
光谱估计
使用非参数方法估计光谱密度，包括周期度指导，WelCh的重叠段平均方法和多副本方法。实施参数和子空间方法，如Burg，协方差和音乐来估计光谱。
使用LOMB-SCAPLING方法计算非均匀采样信号的功率谱或具有缺失样品的信号。通过估计光谱相干性测量频域中的信号相似度。
韦尔奇谱估计
短时傅里叶变换
复杂啁啾的瞬时频率
数据自适应变换
利用经验模态分解、变分模态分解和希尔伯特-黄变换进行数据自适应时频分析。
经验模式分解
顺序分析
使用顺序分析来分析和可视化发生在旋转机械中的光谱含量。
跟踪和提取订单及其时域波形。轨道和从振动信号中提取RPM配置文件。用时间同步平均保持噪声。
旋转机械振动分析
柔性飞翼飞机的模态分析
疲劳分析
为疲劳分析产生高循环雨流计数。
疲劳分析的雨流计数
加速您的代码
通过使用GPU和多核处理器来加速你的代码支持的功能。金宝app
加速与gpu的相关性
代码生成
生成生产质量C / C ++代码和MEX文件，用于使用MATLAB编码器部署桌面和嵌入式应用程序。
为支持的功能生成优化的CUDA代码，并在NVIDIA图形处理器中使金宝app用。
代码生成的零相位滤波
