信号处理向けMATLABおよび的Si万博1manbetxmulink

信号处理向けMATLABおよび的Si万博1manbetxmulink

信号および时系列データの解析。信号处理システムのモデリング,设计,およびシミュレーション。

信号处理のエンジニアは,信号の解析からリアルタイム信号处理システム构筑における実装设计のトレードオフ评価のためのアルゴリズム调查に至るまで,开発の全段阶でMATLAB®とS万博1manbetximulink的®を利用しますと.MATLAB S万博1manbetximulink中の特长は次のとおりです。

  • 时系列データとスペクトルの解析と前处理,时间周波数解析,および信号测定を行う组み込み关数とアプリ
  • 基本的なFIRおよびIIRフィルターから适応フィルター,マルチレートフィルター,および多段フィルターに至るまでのデジタルフィルター(FIRとIIR)の设计,解析,および実装を行うアプリとアルゴリズム
  • プログラムとブロック线図の组み合わせにより,信号处理システムのモデリングとシミュレーションを行う环境
  • 固定小数点の挙动をモデリングし,C / C ++またはHDLコードを自动的に生成して组み込みプロセッサ,FPGA,およびASICに展开する机能
  • 机械学习とディープラーニングワークフローを使用して信号とセンサーデータについての予测モデルを开発するツール
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AIを活用した信号处理アプリケーションのデータとモデル化

信号处理のためのAIの基础と,信号データの准备とディープラーニングアプリケーションのモデル化に关连するタスクをご绍介します。

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信号解析および测定

MATLABとSi万博1manbetxmulink中では,手动でコードを记述することなく信号を时间,周波数,および时间周波数ドメインで可视化して前处理し,パターンとトレンドを検知する组み込みアプリを使用して,信号を解析できます。通信,レーダー,オーディオ,医疗机器,および的IoTなどの异なった分野にわたってドメイン固有のアルゴリズムを使用して,信号と信号处理システムの特性を评価できます。


フィルター设计と解析

基本的なシングルレートのローパス,またはハイパスフィルターから,マルチレートフィルター,多段フィルター,适応フィルターなどのより高度なFIRおよびIIR设计に至るまでのデジタルフィルターを设计して解析します。振幅応答,位相応答,群遅延応答,およびインパルス応答の可视化に加え,安定性および位相の线形性などフィルターの性能を评価できます。フィルターの设计においては,异なった内部构造と固定小数点データタイプが及ぼす影响の评価のため,解析やシミュレーションを行うことができます。组み込みソフトウェアまたはハードウェアの実装を生成することもできます。より高度で特定のアプリケーション固有の用途については,ウェーブレットベースのフィルターバンク,知覚特性に合わせたフィルターバンク,またはチャネライザーなどの,设计済みフィルターおよびフィルターバンクを使用できます。


信号处理のモデルベースデザイン

信号处理システムを设计するときに,ブロック线図と言语ベースのプログラミングを组み合わせて使用​​できま万博1manbetxす.Simulinkを使用してモデルベースデザイン(MBD,モデルベース开発)を信号处理システムに适用し,モデリング,シミュレーション,早期検证,およびコード生成を行うことができます。ベースライン信号处理,オーディオ,アナログミックスドシグナルとRF,有线と无线通信,およびレーダーシステムに,アプリケーション固有のアルゴリズムを持つブロックライブラリを使用できます。スペクトルアナライザー,ロジックアナライザー,コンスタレーション,およびアイダイアグラムなどの仮想スコープを使用してシミュレーション中のライブ信号を可视化できます。


组み込みコードの生成

MATLAB编码器™とSimul万博1manbetxink的编码器™を使用して,信号处理アルゴリズムとビットアキュレートなシステムモデルからÇコードとC ++コードを自动的に生成できます。生成されたコードはシミュレーションの高速化や,ラピッドプロトタイピング,およびシステムの组み込み実装に使用できます。また,ARM®皮质®-AまたはCortex-M的などの组み込みハードウェアプロセッサ向けに最适化されたÇコードを生成することもできます。

MATLAB关数とSi万博1manbetxmulink的モデルから,移植可能で合成可能な的Verilog®とVHDL®コードを生成することもできます。生成されたHDLコードはFPGAプログラミングとASIC设计に使用できます。


机械学习とディープラーニング

MATLABでは,信号处理アプリケーションの予测モデルを构筑できます。组み込み信号处理アルゴリズムを利用して,机械学习システムのための特徴抽出に加え,ディープラーニングアプリケーション开発时に大规模データセットを使用して信号の取り込み,水増し,および注釈付けを行うことが可能です。