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信号处理应用的深度学习和机器学习
概述
深度学习和机器学习是为广泛行业的信号和时间序列数据构建应用程序的强大工具。这些应用包括预测性维护和健康监测,金融投资组合预测和先进的驾驶辅助系统。
在本节课中,通过详细的例子,我们将展示MATLAB中的几种技术和应用程序,为现实生活中的应用程序构建预测模型。我们将介绍如何构建您的信号数据集,使用应用程序标记您的信号,并预处理数据。我们将探索各种特征提取技术,帮助创建健壮和准确的AI模型。我们还将研究用于深度学习的关键网络类型,以及如何应用它们,以及如何将训练过的模型部署在嵌入式硬件上。
突出了
- 使用数据存储轻松管理信号数据集
- 使用信号标签和信号分析仪应用程序的AI工作流程
- 特征提取技术包括AutoML技术,如小波散射和时频表示
- 使用gpu加速训练,并部署在像树莓派这样的嵌入式硬件上
主讲人简介
Esha Shah是MathWorks的产品经理,专注于信号处理和小波工具箱。她支持M金宝appATLAB用户专注于高级信号处理和AI工作流程。在加入MathWorks之前,她获得了达特茅斯学院的工程管理硕士学位和印度浦那大学的电子和电信工程学士学位
记录日期:2021年2月24日
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