信号处理工具箱

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信号のための機械学習とディプラニング

機械学習とディープラーニングのワークフロー向けに前処理,特徴量エンジニアリング,信号のラベル付け,およびデータセット生成を実行します。信号ラベラーアプリを使用して,AIモデルの学習用に,グラウンドトゥルースデータセットを作成し,特徴量を抽出します。

信号探索および前処理

信号アナラ邮箱ザ邮箱アプリを使用して,信号を可視化,前処理,探索します。信号のノ,ズ除去,平滑化,トレンド除去を実行し,さらに詳しく解析するための準備を行います。

特徴抽出と信号の測定

ピ,ク,パワ,帯域幅,歪み,信号統計など,信号の顕著な特徴量を測定および抽出します。パルスと遷移に関連するメトリクスを計算します。信号ラベラアプリを使用して,デタセット全体の特徴量を抽出します。

フィルタ設計と解析

デジタルおよびアナログフィルタを設計,解析,および実装します。フィルタデザアプリまたは[フィルタ設計]ラを使用して,ローパス,ハイパス,バンドストップなど,さまざまなデジタル冷杉およびIIRフィルターを設計します。

スペクトル解析

スペクトル推定と部分空間法を使用して,信号の周波数成分を特性評価します。ウィンドウ関数を設計,可視化,実装します。

時間-周波数解析

スペクトログラム,シンクロスクイージング,再割り当てなどの手法を用いて,非定常信号の時間——周波数成分を可視化して比較します。

振動解析

機械システムの振動を特性評価します。次数分析により,回転機械で発生するスペクトル成分を解析して可視化します。実験的モド解析と疲労解析を実行します。

コドの高速化および生成

グラフィックス処理装置(gpu)を使用して,信号処理アルゴリズムの実行を高速化します。移植可能なC / c++ソースコード,スタンドアロンの実行可能ファイル,またはスタンドアロンのアプリケーションをMATLABコードから生成します。