用于信号处理的深度学习
深度学习为开发预测模型来解决各种各样的信号处理应用提供了新的机会。MATLAB®金宝app支持整个工作流程——从探索到实现建立在深度网络上的信号处理系统。你可以很容易地开始与信号处理的专门功能，如:
- 交互式地分析、预处理和注释信号
- 提取功能和训练深层神经网络的信号转化
- 为真实世界的应用建立深度学习模型，包括生物医学、音频、通信和雷达
- 通过硬件连接和模拟获取和生成信号的数据集
信号标记和数据集管理
有了MATLAB，您可以使用内置的应用程序和特定领域的工具，可以帮助我们完成特定任务，例如标签和管理大量是太大，无法在内存信号数据的准备信号数据。
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时频变换
时频表示描述了信号的频谱内容如何随着时间的变化而变化。你可以训练深度学习网络，它可以识别并从时频表示中提取模式。您还可以从各种可以生成信号时频表示的技术中进行选择，包括频谱图、mel-频率频谱图、Wigner-Ville和连续小波变换(或scalograms)。
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预处理和特征提取
信号预处理是提高整体信号质量的一个关键步骤。您可以使用内置的功能和应用程序清理信号，并培养了深厚的网络之前删除不想要的假象。您也可以提取标准和特定领域的特性，从信号以减少数据维度训练深度学习模型。还可以使用自动特征提取技术，如小波散射，以获得低方差从信号特征和培养深网络。
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信号产生和采集
深学习模式通常需要训练和验证大量的数据。在某些情况下，数据的可用性可以在采用深学习技术的限制因素。随着MATLAB和其他附加信号处理解决方案，你可以模拟一个接近真实世界的场景模拟数据和开发利用深层学习技术的机型。您可以通过接口与MATLAB外部硬件来获取现实世界的数据，通过早期的原型验证你训练的模型的目的。
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网络设计，培训和部署
交互式设计网络，使用英伟达加速培训®图形处理器，并获得了良好的效果更快。
设计
使用ONNX™导入预训练的模型，然后使用Deep Network Designer应用程序添加、删除或重新排列层。
培训
无论您使用的是一个GPU、多个GPU、云上GPU或NVIDIA DGX, MATLAB都支持用一行代码进行多GPU培训。金宝app
部署
在任何地方部署深度学习模型。自动生成代码在ARM上本地运行®和英特尔®MKL-DNN。导入您的深度学习模型并生成CUDA®代码，针对TensorRT和CuDNN库
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