基于MATLAB的数据分析信号预处理和特征提取

这一天的课程展示了如何使用MATLAB^®、信号处理工具箱^™，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。本课程不需要事先了解信号处理。

主题包括:

先决条件

MATLAB基础或使用MATLAB的同等经验

第一天的第一天
在MATLAB中探索和分析信号(时间序列)	摘要目的:学习轻松导入和可视化多个信号或时间序列数据集，以深入了解数据中的特征和趋势。导入、可视化和浏览信号以获得洞察力对信号进行测量在时域和频域比较多个信号执行交互式光谱分析提取感兴趣的区域进行重点分析用自动生成的MATLAB脚本重建分析
预处理信号以提高数据集质量	摘要目的:学习通过重采样、去除异常值和填充间隙等操作来清洁信号集的技术。执行重采样以确保信号之间有一个共同的时基使用非均匀采样数据发现数据中的空白，并删除或填补空白去除噪音和不需要的频率内容进行小波去噪使用包络谱进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转换点并使用边界自动创建信号段
信号特征提取	摘要目的:在时域和频域中应用不同的技术来提取特征。熟悉MATLAB中的频谱分析工具，并探索为多个信号显示特征的方法。定位的山峰从时域和频域的模式中定位所需的信号利用频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器应用程序交互式地训练和评估分类算法

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