信号处理
分析、设计和模拟信号处理系统
使用MathWorks®信号处理产品，您可以分析时间序列数据2022世界杯八强谁会赢？，开发算法，以及设计和评估滤波器。我们的信号处理产品为音频、深度学习、相控阵和2022世界杯八强谁会赢？雷达应用提供工作流程。要对应用程序建模，可以结合使用基于语言的编程和Simulink®框图，然后分析用于测试的系统行为。与MATLAB®编码器™和GPU Coder™，您可以从您开发的信号处理算法生成代码，并将解决方案部署到硬件上。
2022世界杯八强谁会赢？信号处理产品
主题
过滤
- 数字滤波实用介绍(信号处理工具箱)
设计、分析和应用数字滤波器，在不扭曲数据的情况下从信号中去除不需要的内容。 - MATLAB和Simulink中的多速率滤波(DSP系统工具箱)
使用速率转换对象和速率转换块执行多速率过滤。 - 使用Simulink Profiler比较基于帧的处理模式的速度性能(DSP系统工具箱)
采用基于帧的处理方法处理信号，并使用Simulink分析器比较性能。
可视化
- 使用信号分析仪App(信号处理工具箱)
可视化，测量，分析和比较信号在时间，频率和时频域。 - MATLAB信号可视化与测量(DSP系统工具箱)
在MATLAB®中使用时间范围和频谱分析仪在时间和频率域中可视化和测量信号。
光谱，时频和多分辨率分析
- 时频画廊(信号处理工具箱)
检查信号处理工具箱™提供的时频分析函数的特性和局限性。 - 连续小波分析实践导论(小波工具箱)
执行和解释连续小波分析。 - 在Simulink中估计功率谱(DSP系统工具箱)
计算功率谱使用频谱分析仪和谱估计块。
机器学习和深度学习
- 使用自编码器的小波散射检测异常(小波工具箱)
学习如何使用小波散射和深度学习开发预测性维护警报系统。 - 音频应用的深度学习(音频工具箱)
了解将深度学习应用于音频应用的常用工具和工作流程。 - 用信号标签器标记雷达信号(雷达工具箱)
标记加噪声的脉冲雷达信号的时间和频率特征。 - 基于深度学习的雷达和通信波形分类(相控阵系统工具箱)
使用Wigner-Ville分布(WVD)和深度卷积神经网络(CNN)对雷达和通信波形进行分类。
建模与仿真
- 基于样本和框架的概念(DSP系统工具箱)
在Simulink模型的上下文中探索基本信号概念。了解更多关于基于样本的处理和基于框架的处理。 - 数字上下转换的家庭无线电服务在MATLAB(DSP系统工具箱)
家庭无线电服务(FRS)是一种改进的对讲机调频无线电系统，于1996年在美国获得授权。 - 自动驾驶雷达信号仿真与处理(雷达工具箱)
对汽车雷达的硬件、信号处理和传播环境进行建模。
代码生成和算法加速
- 用于心电信号分类的深度学习Simulink模型的代码生成(小波工具箱)
创建并部署一个Simulink模型，用于使用基于小波的特征进行信号分类。 - 基于Intel MKL-DNN的噪声码生成关键字定位(音频工具箱)
使用双向长短期记忆(BiLSTM)网络和mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取生成代码来发现关键字。 - 在树莓派上部署信号分割深度网络(信号处理工具箱)
生成一个MEX函数和一个独立的可执行文件，在树莓派™上执行波形分割。
特色的例子
您也可以从以下列表中选择一个网站: