用MATLAB进行数据分析的信号预处理和特征提取

这个为期一天的课程展示了如何使用MATLAB^®，信号处理工具箱^™，还有小波工具箱^™对基于时间的信号进行预处理，提取时域和频域的关键特征。本课程是为数据分析应用程序分析信号(时间序列)的数据科学家和工程师设计的。本课程不需要任何有关信号处理的知识。

主题包括:

先决条件

MATLAB基础或具有使用MATLAB的同等经验

1的第一天
在MATLAB中探索和分析信号(时间序列)	摘要目的:学会轻松地导入和可视化多信号或时间序列数据集，以深入了解数据的特点和趋势。导入、可视化和浏览信号以获得洞察对信号进行测量在时域和频域比较多个信号执行交互式频谱分析提取感兴趣的区域进行重点分析用自动生成的MATLAB脚本重新创建分析
预处理信号以提高数据集的质量	摘要目的:学习使用重采样、去除异常值和填充间隙等操作来清除信号集的技术。执行重采样以确保信号间具有共同的时基与非均匀采样的数据工作找出数据中的空白，并删除或填补空白去除噪音和不必要的频率内容进行小波去噪使用包络谱来执行故障分析定位数据中的离群值并将其替换为可接受的数据定位信号changepoints和使用边界自动创建信号段
从信号中提取特征	摘要目的:应用在时间域和频域不同的技术来提取特征。熟悉MATLAB中的频谱分析工具，并探讨如何带出功能的多个信号。定位的山峰从定位在时间模式和频谱域所需信号利用光谱分析从信号中提取特征使用监督学习进行分类使用分类学习者应用程序交互式地训练和评估分类算法

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