信号的深度学习
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越来越受欢迎。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。
如果没有足够的数据,还可以通过模拟生成合成信号数据,或者使用数据增强技术。
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,要么你有大量的信号数据集合。
数据收集并准备好之后,现在是时候解释信号数据并对其进行标记了。您可以使用信号分析仪应用程序作为起点,快速可视化和分析您的信号。
您可以使用属性、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。
继续下一步。
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。时频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。
有多种从信号生成时频表示并将其保存为图像的技术,包括频谱图、连续小波变换或尺度图以及常数- q变换。
第二种方法是将信号直接输入LSTM网络等深层网络。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:
您可以手动识别并从信号中提取特征,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,而不会丢失关键信息
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,需要几个小时到几天的时间。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。你还可以将训练过程可视化,以便在训练结束前就能了解到进展。
最后,您可以自动为信号预处理算法和深度网络生成优化的CUDA代码,以在嵌入式gpu上执行推理。
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对信号使用深度学习。
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