信号处理工具箱

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执行信号处理和分析

机器学习和信号的深度学习

为机器学习和深度学习工作流执行预处理,功能工程,信号标签和数据集生成。使用信号标签应用程序创建地面真实数据集并提取功能来训练AI模型。

信号探索和预处理

使用信号分析仪应用程序可视化,预处理和探索信号。DENOISE,平滑和减弱信号以准备进一步分析。

特征提取和信号测量

测量和提取在信号中的独特特征,包括峰,功率,带宽,失真和信号统计。计算与脉冲和过渡有关的指标。使用信号标签应用程序提取整个数据集的功能。

滤波器设计和分析

设计,分析和实施数字和模拟过滤器。使用过滤器设计器应用程序或设计过滤器实时编辑器任务设计各种数字FIR和IIR过滤器,例如LowPass,HighPass和带挡板。

光谱分析

使用光谱估计和子空间技术表征信号的频率内容。设计,可视化和实现窗口功能。

时频分析

使用频谱图,同步器和重新分配等方法可视化和比较非机构信号的时频内容。

振动分析

表征机械系统中的振动。使用订单分析来分析和可视化旋转机械中发生的光谱含量。执行实验模态分析和疲劳分析。

代码加速和发电

使用图形处理单元(GPU)加快信号处理算法的执行。从MATLAB代码生成便携式C/C ++源代码,独立可执行文件或独立应用程序。

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