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,您可以轻松开发深度学习模型,并构建真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,可以从各种来源的硬件设备中获取信号。
如果一开始没有足够的数据,也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,这些数据要么太大,无法装入内存,要么如果你有大量的信号数据。
一旦数据被收集并准备好,现在是时候解释信号数据并标记它了。您可以快速可视化和分析您的信号使用信号分析仪应用程序作为起点。
您可以使用属性、区域和感兴趣的点来标记信号,并使用特定于领域的工具来标记音频信号,以便为训练准备数据。
进入下一个步骤。
对信号进行深度学习有两种方法。
第一种方法是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。时频表示法描述了信号中的频谱成分是如何随时间演化的。
这种方法增强了在原始信号中可能不可见的模式。
有许多技术可以从信号中生成时频表示并将其保存为图像,包括光谱图、连续小波变换或尺度图以及常数q变换。
第二种方法是直接将信号输入深度网络,如LSTM网络。为了使深度网络更快地了解模式,您可能需要降低信号的维数和变异性。要做到这一点,在MATLAB中有两个选项:
你可以手动识别和提取信号的特征,或者
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,这可能是计算密集型的,需要数小时到数天的时间。为了帮助提高速度,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上进行培训。你也可以想象训练的过程,在训练结束之前就有一个进展的感觉。
最后,您可以自动生成优化的CUDA代码为您的信号预处理算法和深度网络执行嵌入式gpu推理。
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你开始使用深度学习的信号。
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