信号处理深度学习 - Matlab＆Simulink万博1manbetx - 万博1manbetx,s manbetx 845,万博尤文图斯

深度学习信号处理

深度学习提供了开发预测模型来解决各种信号处理应用的新机会。马铃薯^®万博1manbetx支持整个工作流程 - 从探索到实施在深网络上的信号处理系统的实现。您可以轻松地开始使用特殊功能进行信号处理，例如：

以交互方式分析，预处理和注释信号
提取训练深神经网络的特征和变换信号
为实际应用构建深层学习模型，包括生物医学，音频，通信和雷达
通过硬件连接和模拟获取和生成信号数据集

深度学习信号

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AI辅助信号处理应用中的数据和建模

了解AI的AI基础知识和与准备信号数据相关联的任务和建模深入学习应用程序。

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信号标记和数据集管理

使用MATLAB，您可以使用内置应用程序和特定于域的工具，可以帮助您使用标签和管理大量信号数据等任务准备您的信号数据，该方法过大以适合内存。

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时频变换

时频表示描述了信号中的光谱内容如何随时间的函数而发展。您可以培训深度学习网络，该网络可以从时频表示中识别和提取模式。您还可以选择各种技术，可以为信号产生时频表示，包括谱图，熔体频谱谱图，Wigner-Ville和连续小波变换（或缩放）。

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使用深度学习对Simulink中的ECG信号进行万博1manbetx分类- 例子
雷达目标分类使用缩放和CNN / LSTM- 例子
使用深度学习网络分离鸡尾酒会源分离- 例子
使用深度学习的言语命令识别- 例子

预处理和特征提取

信号预处理是用于提高整体信号质量的重要步骤。您可以使用内置功能和应用程序来清理信号并在培训深网络之前删除不需要的工件。您还可以从信号中提取标准和域特定功能以减少培训深度学习模型的数据维度。您还可以使用自动特征提取技术，例如小波散射，从信号和培训深网络中获得低方差功能。

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信号生成和采集

深度学习模型通常需要大量数据进行培训和验证。在某些情况下，数据的可用性可以是采用深度学习技术的限制因素。使用MATLAB和其他用于信号处理应用的附加组件，您可以模拟与实际情况密切匹配的合成数据，并使用深度学习技术开发模型。您可以将MATLAB与外部硬件接口以获取真实数据，以便通过早期原型验证培训的型号。