讯号处理工具箱
进行信号处理和分析
讯号处理工具箱™ 提供用于分析、预处理和从均匀和非均匀采样信号中提取特征的函数和应用程序。工具箱包括用于滤波器设计和分析、重采样、平滑、去趋势化和功率谱估计的工具。工具箱还提供了提取特征（如变化点和包络）、查找峰值和信号模式、量化信号相似性以及执行测量（如SNR和失真）的功能。您还可以对振动信号执行模态和阶数分析。
使用信号分析仪应用程序，您可以在时间、频率和时频域同时预处理和分析多个信号，而无需编写代码；探索长信号；并提取感兴趣的区域。使用Filter Designer应用程序，您可以从各种算法和响应中进行选择，从而设计和分析数字滤波器。两个应用程序都生成MATLAB®密码
开始:
免费教程
信号处理斜坡弯道
预处理与特征提取
在训练一个深度网络之前，使用内置功能和应用程序来清理信号和移除不想要的人工制品。
从信号中提取时间、频率和时频域特征，增强特征，降低变异性和数据维数，用于训练深度学习模型。
利用长、短期记忆网络对心电信号进行分类
标签和数据集管理
使用Signal Labeler应用程序用属性、区域和感兴趣的点来标记信号。创建不同类型的标签和子标签。
使用信号数据存储来管理太大而无法放入内存中的大量信号数据。
参考例子
使用例子来开始学习机器学习和信号的深度学习。
基于深度学习的波形分割
探索信号
使用信号分析仪应用程序分析和可视化信号的时间，频率，时间-频率域。从信号中提取感兴趣的区域进行进一步分析。
信号分析仪应用程序还允许您同时在同一视图中测量和分析不同持续时间的信号。
描述性统计
计算常用的描述性统计，如最大值、最小值、标准差和均方根水平。找到信号的变点，并使用动态时间翘曲对齐信号。
定位信号峰值并确定它们的高度、宽度和到邻居的距离。测量时域特征，如峰间振幅和信号包络。
三角波转换速率
数字滤波器
使用Filter Designer应用程序设计、分析和实现各种数字FIR和IIR滤波器，如低通、高通和带阻。可视化幅值、相位、群延迟、脉冲和阶跃响应。
检查滤波器极点和零点。通过测试稳定性和相位线性来评估滤波器性能。对数据应用滤波器，并使用零相位滤波去除延迟和相位失真。
模拟IIR低通滤波器的比较
谱估计
使用非参数方法估计谱密度，包括周期图、韦尔奇重叠段平均法和多锥度法。实现参数和子空间方法，如Burg的，协方差，MUSIC估计谱。
使用Lomb Scargle方法计算非均匀采样信号或缺失采样信号的功率谱。通过估计光谱相干性来测量频域中的信号相似性。
韦尔奇谱估计
短时傅里叶变换
复啁啾的瞬时频率
数据自适应变换
使用经验模态分解、变分模态分解和Hilbert-Huang变换进行数据自适应时频分析。
经验模态分解
顺序分析
利用阶数分析法分析和可视化发生在旋转机械中的光谱含量。
跟踪和提取订单及其时域波形。跟踪并从振动信号中提取转速曲线。使用时间同步平均法相干地去除噪声。
旋转机械的振动分析
柔性飞翼飞机的模态分析
疲劳分析
为疲劳分析生成高循环雨流量计数。
用于疲劳分析的雨流计数
加速你的代码
使用GPU和多核处理器来实现支持的功能，加快代码速度。万博1manbetx
加速与gpu的关联
代码生成
生成产品质量的C/C++代码和MEX文件，以便使用MATLAB编码器在桌面和嵌入式应用程序中部署。
为支持的功能生成优化的CUDA代码，并在NVIDIA gpu中使用万博1manbetx它。
零相位滤波的代码生成
