Signal Processing Toolbox
Signal Processing Toolbox™ proporciona funciones y apps para administrar, analizar, preprocesar y extraer características de señales muestreadas de forma uniforme y no uniforme. La toolbox incluye herramientas para el diseño y el análisis de filtros, el remuestreo, el suavizado, la eliminación de tendencia y la estimación del espectro de potencia. Puede utilizar la app Signal Analyzer para visualizar y procesar señales simultáneamente en los dominios de tiempo, frecuencia y tiempo-frecuencia. Con la app Filter Designer, puede diseñar y analizar filtros FIR e IIR digitales. Ambas apps generan scripts de MATLAB® para reproducir o automatizar el trabajo.
Puede utilizar funciones de la toolbox para preparar conjuntos de datos de señales para entrenar modelos de IA realizando ingeniería de características para reducir la dimensionalidad y mejorar la calidad de las señales. Puede acceder a colecciones de archivos y conjuntos de datos grandes y procesarlas utilizando almacenes de datos de señales. Con la app Signal Labeler, puede anotar atributos de señal, regiones y puntos de interés para crear conjuntos de señales etiquetadas. La toolbox es compatible con la aceleración por GPU, además de con la generación de código C/C++ y CUDA® para prototipado de escritorio y para el despliegue de sistemas embebidos.
Introducción a Signal Processing Toolbox
Aprender los aspectos básicos de Signal Processing Toolbox
Análisis y visualización de señales
Visualice, preprocese y explore señales con la app Signal Analyzer
Generación y preprocesamiento de señales
Cree, remuestree, suavice, elimine el ruido y reduzca la tendencia de las señales
Mediciones y extracción de características
Picos, estadísticas de la señal, métricas de pulso y transición, potencia, ancho de banda, distorsión
Transformadas, correlación y modelización
Correlación cruzada, autocorrelación, Fourier, DCT, Hilbert, Goertzel, modelado paramétrico, codificación predictiva lineal
Filtros digitales y analógicos
Diseño, análisis e implementación de filtros FIR e IIR, de tasa única y multitasa
Análisis del espectro
Espectro de potencia, coherencia, ventanas
Análisis de tiempo-frecuencia
Espectrograma, reasignación, sincrosqueezing, Wigner-Ville, marginales de tiempo-frecuencia, métodos de adaptación de datos
Análisis de vibración
Análisis de orden, promedio en tiempo síncrono, espectro de la envolvente, análisis modal, recuento de flujo de lluvia
Machine learning y deep learning para señales
Etiquetado de señales, ingeniería de características, generación de conjuntos de datos
Generación de código y soporte de GPU
Genere funciones C/C++/MEX y utilice las GPU para implementar o acelerar el procesamiento