Signal Processing Toolbox
Procesamiento y análisis de señales
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Signal Processing Toolbox ofrece apps y funciones para gestionar, analizar, preprocesar y extraer características de señales muestreadas de manera uniforme y no uniforme. Esta toolbox incluye herramientas para diseñar y analizar filtros, remuestrear, suavizar, eliminar tendencias y calcular el espectro de potencia. Puede utilizar la app Signal Analyzer para visualizar y procesar señales simultáneamente en los dominios del tiempo, la frecuencia y el tiempo-frecuencia. Con la app Filter Designer, puede diseñar y analizar filtros FIR e IIR digitales.
Con las funciones de la toolbox y la app Signal Feature Extractor, puede preparar conjuntos de datos de señales para entrenar modelos de IA mediante ingeniería de características que reduzcan la dimensionalidad y mejoren la calidad de las señales. Con la app Signal Labeler, puede anotar señales en los dominios del tiempo y tiempo-frecuencia para crear conjuntos de señales etiquetadas para entrenar modelos de IA. La toolbox soporta aceleración con GPU, además de generación de código C/C++ y CUDA® para prototipado en escritorio y despliegue de sistemas embebidos.
Conecte agentes de IA con Signal Processing Toolbox
Incorpore funcionalidades específicas del dominio en flujos de IA agente.
Realice preprocesamiento, ingeniería de características, etiquetado de señales y generación de conjuntos de datos para flujos de trabajo de Machine Learning y Deep Learning. Utilice la app Signal Labeler para crear conjuntos de datos de validación ground-truth y la app Signal Feature Extractor para extraer características para entrenar modelos de IA.
Mida y extraiga características de señales, como picos, potencia, ancho de banda y distorsión. Calcule métricas y estadísticas de señales relacionadas con pulsos y transiciones. Extraiga características de un conjunto de datos completo con la app Signal Feature Extractor.
Diseñe, analice e implemente filtros digitales. Utilice las apps Filter Designer y Filter Analyzer para diseñar y analizar diversos filtros digitales FIR, IIR y multitasa, como filtros paso bajo, paso alto, paso banda y de rechazo de banda.
Caracterice el contenido de la frecuencia de una señal con técnicas de estimación, y métodos paramétricos y de subespacios. Diseñe, visualice e implemente funciones de ventana.
Visualice y compare el contenido de tiempo-frecuencia de señales no estacionarias con métodos como análisis de espectrogramas, y reasignado espectral y synchrosqueezing.
Caracterice las vibraciones de sistemas mecánicos. Utilice el análisis de órdenes para extraer y visualizar el contenido espectral presente en la maquinaria rotativa. Realice análisis modal experimental y análisis de fatiga.
Acelere la ejecución de algoritmos de procesamiento de señales mediante GPU. Genere código fuente C/C++ portátil, ejecutables independientes o aplicaciones independientes a partir de código de MATLAB.
"MATLAB demostró ser un entorno ideal para desarrollar SonarScope porque me permitió desarrollar algoritmos, visualizar resultados y optimizar los algoritmos en un ciclo iterativo".
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