Los ingenieros de procesamiento de señales utilizan MATLAB y Simulink en todas las etapas del desarrollo, desde el análisis de las señales y la exploración de los algoritmos hasta la evaluación de los tradeoffs en la implementación de los diseños para la creación de sistemas de procesamiento de señales en tiempo real. MATLAB y Simulink ofrecen:
- Funciones y apps integradas para el análisis y el preprocesamiento de datos de series temporales, el análisis espectral y de tiempo-frecuencia y mediciones de señales.
- Apps y algoritmos para diseñar, analizar e implementar filtros digitales (FIR e IIR), desde filtros FIR e IIR básicos hasta diseños adaptativos, multifrecuencia y multietapa.
- Un entorno para modelizar y simular sistemas de procesamiento de señales con una combinación de programas y diagramas de bloques.
- Prestaciones para modelizar comportamiento de punto fijo y generar automáticamente código C/C++ o HDL para su implementación en procesadores embebidos, FPGA y ASIC.
- Herramientas para desarrollar modelos predictivos con señales y datos de sensores mediante flujos de trabajo de machine learning y deep learning.
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MATLAB y Simulink le ayudan a analizar las señales mediante apps integradas para visualizar y preprocesar señales en los dominios del tiempo, la frecuencia y el tiempo-frecuencia, para detectar patrones y tendencias sin tener que escribir código a mano. Puede caracterizar las señales y los sistemas de procesamiento de señales mediante algoritmos específicos para cada dominio en distintas aplicaciones, tales como comunicaciones, radar, audio, dispositivos médicos e Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés).
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Diseño y análisis de filtros
Diseñe y analice filtros digitales, desde diseños básicos monofrecuencia de paso bajo o alto hasta otros más avanzados FIR e IIR, incluidos filtros multifrecuencia, multietapa y adaptativos. Puede visualizar la magnitud, la fase, el retardo de grupo y la respuesta al impulso, así como evaluar el rendimiento del filtro, incluidas la estabilidad y la linealidad de fase. Los diseños de filtros se pueden analizar y simular para evaluar los efectos de diferentes estructuras internas y tipos de datos de punto fijo. También pueden generar software embebido o implementaciones de hardware. Para casos de uso avanzados o en aplicaciones específicas, puede aprovechar filtros y bancos de filtros prediseñados, tales como bancos de filtros basados en wavelets, bancos de filtros de espaciado perceptivo o canalizadores.
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Diseño basado en modelos para procesamiento de señales
Al diseñar sistemas de procesamiento de señales, puede emplear una combinación de diagramas de bloques y programación basada en lenguaje. Puede utilizar Simulink para aplicar un diseño basado en modelos a sistemas de procesamiento de señales para modelización, simulación, verificación temprana y generación de código. Puede usar librerías de bloques con algoritmos específicos para aplicaciones de procesamiento de señales de línea base, audio, señal analógica mixta y RF, comunicaciones alámbricas e inalámbricas y sistemas de radar. Puede visualizar señales en vivo durante las simulaciones mediante scopes virtuales, incluidos analizadores de espectro y lógicos, constelaciones y diagramas de ojos.
Generación de código embebido
Puede generar automáticamente código C y C++ a partir de algoritmos de procesamiento de señales y modelos de sistemas con precisión de bits usando MATLAB Coder y Simulink Coder. El código generado se puede utilizar para la aceleración de la simulación, el prototipado rápido y la implementación embebida de su sistema. También puede generar código C optimizado destinado a procesadores de hardware embebidos tales como ARM® Cortex®-A o Cortex-M.
También puede generar código Verilog® y VHDL® portátil y sintetizable a partir de funciones de MATLAB y modelos de Simulink. El código HDL generado se puede emplear para la programación de FPGA o el diseño de ASIC.
Machine learning y deep learning
Con MATLAB, puede crear modelos predictivos para aplicaciones de procesamiento de señales. Puede aprovechar los algoritmos de procesamiento de señales integrados para extraer funcionalidades destinadas a sistemas de machine learning, así como trabajar con conjuntos de datos de gran tamaño para introducir, aumentar y anotar las señales durante el desarrollo de aplicaciones de deep learning.
