Signal Processing Toolbox

 

Signal Processing Toolbox

Realice procesamiento y análisis de señales

Señales representadas en los dominios del tiempo y el tiempo-frecuencia con las correspondientes etiquetas en la app Signal Labeler.

Machine Learning y Deep Learning para señales

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 extraer características para entrenar modelos de IA.

Señales representadas en los dominios del tiempo, la frecuencia y el tiempo-frecuencia en la app Signal Analyzer.

Exploración y preprocesamiento de señales

Visualice, preprocese y explore señales con la app Signal Analyzer. Elimine el ruido, suavice y elimine la tendencia de las señales para prepararlas para su posterior análisis.

Señales representadas en el dominio del tiempo en la app Signal Labeler con extracción y visualización de características.

Medición y extracción de características de señales

Mida y extraiga características distintivas de las señales, como picos, potencia, ancho de banda, distorsión y estadísticas de señales. Calcule métricas relacionadas con pulsos y transiciones. Extraiga características de un conjunto de datos completo con la app Signal Labeler.

Uso de una tarea de Live Editor para diseñar varios filtros, incluidos filtros paso bajo, paso alto y paso banda.

Diseño y análisis de filtros

Diseñe, analice e implemente filtros digitales y analógicos. Utilice la app Filter Designer o la tarea Design Filter de Live Editor para diseñar varios filtros FIR e IIR digitales, como filtros paso bajo, paso alto y elimina banda.

Gráfica de densidad espectral de potencia que muestra el ancho de banda de 3 dB de dos señales.

Análisis del espectro

Caracterice el contenido de la frecuencia de una señal con técnicas de estimación espectral y subespacio. Diseñe, visualice e implemente funciones de creación de ventanas.

STFT representada como diagrama en cascada de la salida de un oscilador controlado por tensión. La salida está controlada por una sinusoide muestreada a 10 kHz.

Análisis de tiempo-frecuencia

Visualice y compare el contenido de tiempo-frecuencia de señales no estacionarias con métodos tales como espectrograma, synchrosqueezing y reasignación.

Diagrama en cascada de un mapa de orden-RPM con dibujos de un engranaje y un piñón.

Análisis de vibración

Caracterice las vibraciones de sistemas mecánicos. Utilice el análisis de órdenes para analizar y visualizar el contenido espectral presente en la maquinaria rotativa. Realice análisis modal experimental y análisis de fatiga.

Flujo de trabajo de generación de código C desde MATLAB a código generado y a hardware procesador.

Aceleración y generación de código

Acelere la ejecución de los algoritmos de procesamiento de señales con una unidad de procesamiento gráfico (GPU). Genere código fuente C/C++ portátil, ejecutables independientes o aplicaciones independientes a partir de código de MATLAB.

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30 días de exploración a su alcance.


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