基于MATLAB的数据分析信号预处理与特征提取
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这个为期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™对基于时间的信号进行预处理，并提取时域和频域的关键特征。本课程旨在为数据科学家和工程师分析数据分析应用中的信号(时间序列)。本课程不需要预先了解信号处理。
主题包括:
- 创建、导入和可视化信号
- 预处理以提高数据质量，包括填充数据空白、重新采样、平滑、对准信号、发现和去除异常值以及处理不均匀采样信号
- 在时域和频域提取特征，包括寻找信号中的模式，寻找变化点，定位峰值，识别趋势
第一天
在MATLAB中探索和分析信号(时间序列)
摘要目的:学习轻松地导入和可视化多个信号或时间序列数据集，以深入了解数据中的特征和趋势。
- 导入、可视化和浏览信号以获得见解
- 对信号进行测量
- 在时域和频域比较多个信号
- 执行交互光谱分析
- 提取感兴趣的区域进行集中分析
- 用自动生成的MATLAB脚本重新创建分析
预处理信号以提高数据集质量
摘要目的:学习使用重采样、去除异常值和填充空白等操作来清理信号集的技术。
- 执行重采样，以确保跨信号的公共时基
- 处理不均匀采样的数据
- 发现数据中的空白，并删除或填充空白
- 去除噪音和不需要的频率内容
- 进行小波去噪
- 使用包络谱进行故障分析
- 定位数据中的异常值，并用可接受的数据替换它们
- 定位信号变换点并使用边界自动创建信号段
从信号中提取特征
摘要目的:在时域和频域应用不同的技术提取特征。熟悉MATLAB中的频谱分析工具，探索多种信号特征的提取方法。
- 定位的山峰
- 从时间和谱域的模式中定位所需的信号
- 利用频谱分析从信号中提取特征
- 使用监督学习进行分类
- 使用分类学习者应用程序交互式训练和评估分类算法
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