Signal Processing Using Deep Learning

通过信号处理应用扩展深度学习工作流程

Apply deep learning to signal processing by using Deep Learning Toolbox™ together with Signal Processing Toolbox™ or Wavelet Toolbox™. For audio and speech processing applications, seeAudio Processing Using Deep Learning。For applications in wireless communications, see使用深度学习的无线通信。

应用

信号标签	Label signal attributes, regions, and points of interest, and extract features

功能

`标记为信号`	创建标记的信号集
`signalLabelDefinition`	Create signal label definition
`Signalmask`	修改和转换信号掩模并提取感兴趣的信号区域
`countlabels`	Count number of unique labels
`文件夹2个标签`	获取文件夹名称的标签列表
`拆分标签`	Find indices to split labels according to specified proportions
`SignalDatastore`	用于收集信号的数据存储
`dlstft`	深度学习短期傅立叶变换
`stftLayer`	Short-time Fourier transform layer

话题

使用深度学习的行人和骑自行车的人分类（雷达工具箱）
Classify pedestrians and bicyclists based on their micro-Doppler characteristics using a deep learning network and time-frequency analysis.
雷达和通信波形分类使用深度学习（雷达工具箱）
使用Wigner-Ville分布（WVD）和深度卷积神经网络（CNN）对雷达和通信波形进行分类。
Label Radar Signals with Signal Labeler（雷达工具箱）
标记带有噪声的脉冲雷达信号的时间和频率特征。
使用机器学习和深度学习的雷达目标分类（雷达工具箱）
使用机器和深度学习方法对雷达返回进行分类。
具有自定义功能的自动化信号标签(Signal Processing Toolbox)
Use信号标签to locate and label QRS complexes and R peaks of ECG signals.
加速度计数据的裂纹识别（小波工具箱）
使用小波和深度学习技术来检测横向路面裂纹并定位其位置。
迭代方法以减少人为努力创建标记的信号集(Signal Processing Toolbox)
使用深度学习来减少标记信号所需的人类努力。
标签信号属性，感兴趣的区域和点(Signal Processing Toolbox)
Use信号标签to label attributes, regions, and points of interest in a set of whale songs.
具有自定义功能的自动化信号标签(Signal Processing Toolbox)
Use信号标签to locate and label QRS complexes and R peaks of ECG signals.
使用EMG信号和深度学习对ARM运动进行分类(Signal Processing Toolbox)
使用标记的EMG信号和较长的短期内存网络对ARM运动进行分类。
GPU Acceleration of Scalograms for Deep Learning（小波工具箱）
使用您的GPU加速特征提取进行信号分类。
Denoise EEG Signals Using Deep Learning Regression(Signal Processing Toolbox)
Remove EOG noise from EEG signals using deep learning regression.

特色示例

使用深度学习的波形细分

Segment human electrocardiogram (ECG) signals using recurrent deep learning networks and time-frequency analysis.

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Classify ECG Signals Using Long Short-Term Memory Networks

使用深度学习和信号处理对Physionet 2017挑战的心跳心电图（ECG）数据进行分类。特别是，该示例使用长期的短期内存网络和时频分析。

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使用小波分析和深度学习对时间序列进行分类

使用连续小波变换（CWT）和深卷积神经网络（CNN）对人心电图（ECG）信号进行分类。

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使用条件gan生成合成信号

使用条件生成对抗网络生成用于模型训练的合成数据。

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Learn Pre-Emphasis Filter Using Deep Learning

使用卷积深网学习语音识别前的重点过滤器。

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具有对抗性学习Denoiser模型的DENOISE信号

Use an adversarial learning denoiser model to denoise signals.

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Hand Gesture Classification Using Radar Signals and Deep Learning

使用MISO卷积神经网络对超宽带脉冲雷达信号数据进行分类。

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使用小波散射和深度学习的寄生虫分类

使用小波图像散射和深度学习对寄生虫感染进行分类。

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使用小波散射和经常性深网的故障检测

使用小波散射网络与复发性神经网络对空气压缩机的声学记录进行分类。

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带有小波散射和深度学习的数字识别

Classify spoken digits using both machine and deep learning techniques. In the example, you perform classification using wavelet time scattering with a support vector machine (SVM) and with a long short-term memory (LSTM) network. You also apply Bayesian optimization to determine suitable hyperparameters to improve the accuracy of the LSTM network. In addition, the example illustrates an approach using a deep convolutional neural network (CNN) and mel-frequency spectrograms.

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Anomaly Detection Using Autoencoder and Wavelets

使用小波提取的功能和自动编码器在直流系统中检测ARC信号。

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Detect Anomalies Using Wavelet Scattering with Autoencoders

了解如何使用小波散射和深度学习开发警报系统来进行预测性维护。

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使用晚融合的声学场景识别

Create a multi-model late fusion system for acoustic scene recognition. The example trains a convolutional neural network (CNN) using mel spectrograms and an ensemble classifier using wavelet scattering. The example uses the TUT dataset for training and evaluation [1].

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Deploy Signal Segmentation Deep Network on Raspberry Pi

生成MEX函数和独立的可执行文件，以在Raspberry Pi™上执行波形分割。

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Deploy Signal Classifier on NVIDIA Jetson Using Wavelet Analysis and Deep Learning

Generate and deploy a CUDA® executable that classifies human electrocardiogram (ECG) signals using features extracted by the continuous wavelet transform (CWT) and a pretrained convolutional neural network (CNN).

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Deploy Signal Classifier Using Wavelets and Deep Learning on Raspberry Pi

The workflow to classify human electrocardiogram (ECG) signals using the Continuous Wavelet Transform (CWT) and a deep convolutional neural network (CNN). This example also provides information on how to generate and deploy the code and CNN for prediction on a Raspberry Pi target (ARM®-based device).

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