人工智能的信号
信号标签、工程特点、数据集生成异常检测
信号处理工具箱™提供执行信号标签功能,功能工程、机器学习和数据集生成和深度学习工作流。工具箱还提供了一个autoencoder对象,你可以训练并使用检测信号中的异常数据。
应用程序
信号分析仪 | 可视化和比较多个信号和光谱 |
信号贴标签机 | 标签信号属性、地区的兴趣点,提取特征 |
法国电力公司(EDF)文件分析器 | 查看法国电力公司(EDF)或法国电力公司(EDF) +文件 |
功能
主题
- 管理机器学习的数据集和深度学习工作流
组织、访问和管理不同的人工智能应用程序的数据集。
- 选择一个应用程序标签地面实况数据
决定使用哪个应用程序标签地面实况数据:图片标志,贴标签机视频,地面实况贴标签机,激光雷达贴标签机,信号贴标签机,或医学图像贴标签机。
- 雷达和通讯波形分类使用深度学习(相控阵系统工具箱)
雷达和通讯波形进行分类使用能量(项)和深卷积神经网络(CNN)。
- 贴标签机标签雷达信号与信号(雷达工具箱)
标签脉冲雷达信号的时间和频率特性添加了噪音。
- 行人和自行车使用深度学习分类(雷达工具箱)
分类行人和骑车人基于微多普勒特征使用深度学习和时频分析。
- 小波时间散射心音图数据的分类(小波工具箱)
人类心音图分类记录使用小波时间散射和支持向量机分类器。金宝app
- 训练语音数字识别网络使用内存不足的特性
训练语音数字识别网络使用一个转换数据存储内存不足听觉谱图。
- 降噪演讲使用深度学习网络
消除干扰语音信号使用完全连接和卷积神经网络。
- 时间序列分类使用小波分析和深度学习
心电图信号进行分类使用连续小波变换和卷积神经网络。
相关信息
- 深度学习在MATLAB(深度学习工具箱)
- 使用深度学习序列分类(深度学习工具箱)