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Signal Processing Toolbox

Realice procesamiento y análisis de señales

Signal Processing Toolbox™ proporciona funciones y apps para 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. La toolbox también proporciona funcionalidades para extraer características como puntos de cambio y envolventes, encontrar picos y patrones de señales, cuantificar similitudes entre señales y realizar mediciones como la SRN y la distorsión. También puede realizar un análisis modal y de orden de las señales de vibración.

Con la app Signal Analyzer, puede preprocesar y analizar varias señales simultáneamente en los dominios de tiempo, frecuencia y tiempo-frecuencia sin necesidad de escribir código; explorar señales largas; y extraer regiones de interés. Con la app Filter Designer, puede diseñar y analizar filtros digitales escogiendo entre una variedad de algoritmos y respuestas. Ambas apps generan código de MATLAB®.

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