用MATLAB的数据分析的信号预处理和特征提取

这个一天的课程展示了如何使用matlab^®，信号处理工具箱^™和小波工具箱^™为了预处理基于时间的信号并提取时间和频域中的关键特征。本课程旨在为数据科学家和工程师分析数据分析应用程序的信号（时间序列）。本课程不需要先前的信号处理知识。

主题包括：

先决条件

MATLAB基础或使用matlab的等同经验

第1天
探索MATLAB的信号（时间序列）	目的：学习轻松地导入和可视化多个信号或时间序列数据集，以了解数据中的特征和趋势。导入，可视化并浏览信号以获得洞察力对信号进行测量比较时间和频域中的多个信号进行交互光谱分析提取重点分析的兴趣区域使用自动生成的MATLAB脚本进行重新创建分析
预处理信号以提高数据集质量	目的：学习使用诸如重采样，删除异常值和填充间隙等操作的清洁信号集的技术。执行重采样以确保跨信号的共同时间基础处理非均匀抽样的数据在数据中查找间隙并删除或填补空白删除噪声和不需要的频率内容执行小波去噪使用信封频谱进行故障分析定位数据中的异常值，并使用可接受的数据替换它们定位信号变化点并使用边界自动创建信号段
从信号提取特征	目的：在时域和频域采用不同的技术提取特征。熟悉MATLAB中的频谱分析工具，探索多种信号的特征提取方法。找到峰值从时间域和频谱域的模式中定位所需的信号使用光谱分析来提取信号的特征使用监督学习执行分类使用分类学习者应用程序以交互式列车和评估分类算法

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结果1 - 13，共13条

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