Kirthi Devleker, MathWorks
深度学习在语音助手、数字健康、雷达和无线通信等信号处理领域继续受到欢迎。使用MATLAB,您可以轻松地开发深度学习模型,并构建现实世界的智能信号处理系统。让我们仔细看看所涉及的四个步骤。
构建深度学习模型的第一步是访问和管理数据。使用MATLAB,您可以从各种来源的硬件设备获取信号。
如果一开始没有足够的数据,还可以通过模拟或使用数据增强技术生成合成信号数据。
MATLAB简化了访问和处理信号数据的过程,这些数据太大,内存无法容纳,或者你有大量的信号数据。
一旦数据被收集和准备好,现在是时候解释信号数据和标签它。您可以使用Signal Analyzer应用程序作为起点,快速可视化和分析信号。
您可以用属性、区域和兴趣点标记信号,并使用特定于领域的工具标记音频信号,为训练准备数据。
进入下一步。
在信号上执行深度学习有两种方法。
第一种方法包括将信号转换为时频表示,并训练自定义卷积神经网络直接从这些表示中提取模式。时间-频率表示描述了信号中的频谱成分如何随着时间的变化而变化。
这种方法增强了原始信号中可能不可见的模式。
从信号中生成时频表示并将其保存为图像的技术有多种,包括谱图、连续小波变换或标量图和常数q变换。
第二种方法是将信号直接输入到像LSTM网络这样的深度网络中。为了使深度网络更快地学习模式,您可能需要降低信号的维数和可变性。要做到这一点,在MATLAB中有两个选项:
您可以手动识别和提取信号的特征,或
您可以使用不变散射卷积网络自动提取特征,它提供低方差表示,而不丢失关键信息
一旦你为你的信号选择了正确的方法,下一步就是训练深度网络,这可能需要大量的计算,时间从几小时到几天不等。为了帮助加快速度,MATLAB支持在本地机器或基于云的系统上万博1manbetx的单个或多个NVIDIA gpu上进行训练。你也可以将训练过程形象化,在训练结束之前就能了解训练的进展。
最后,您可以为您的信号预处理算法和深度网络自动生成优化的CUDA代码,以在嵌入式gpu上执行推断。
要了解更多关于我们的深度学习能力,请访问mathworks.com。我们有大量的例子来帮助您开始使用深度学习的信号。
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