信号处理深度学习- MATLAB & Simulink - 卡塔尔世界杯8强比赛直播

信号处理的深度学习

深度学习为开发预测模型提供了新的机会，以解决各种各样的信号处理应用。MATLAB^®支持从探测到实现构建在深度网络上的信号处理系统的整个工作流程。你可以很容易地开始使用信号处理的专门功能，例如:

交互式分析、预处理和注释信号
深度神经网络的特征提取和信号转换训练
为实际应用建立深度学习模型，包括生物医学、音频、通信和雷达
通过硬件连接和模拟获取和生成信号数据集

信号的深度学习

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人工智能信号处理中的数据和建模应用

学习用于信号处理的AI基础知识，以及与准备信号数据和建模深度学习应用程序相关的任务。

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信号标记和数据集管理

通过MATLAB，您可以使用内置的应用程序和特定于领域的工具，这些工具可以帮助您准备信号数据，完成一些任务，如标记和管理大量的信号数据，这些数据太大，无法装入内存。

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时频变换

时频表示描述了信号中的频谱内容如何随着时间的变化而变化。你可以训练深度学习网络，它可以从时间-频率表示中识别和提取模式。您还可以从各种可以为信号生成时频表示的技术中进行选择，包括谱图、mel-频率谱图、Wigner-Ville和连续小波变换(或标量图)。

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预处理和特征提取

信号预处理是提高信号整体质量的关键步骤。在训练深度网络之前，你可以使用内置的函数和应用程序来清除信号和删除不需要的工件。您还可以从信号中提取标准和特定于领域的特征，以降低训练深度学习模型的数据维数。您还可以使用自动特征提取技术，如小波散射，从信号中获得低方差的特征，并训练深度网络。

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信号产生与采集

深度学习模型通常需要大量数据进行训练和验证。在某些情况下，数据的可用性可能是采用深度学习技术的限制因素。通过MATLAB和其他用于信号处理应用程序的附加组件，您可以模拟与真实场景密切匹配的合成数据，并使用深度学习技术开发模型。您可以将MATLAB与外部硬件连接，以获取真实世界的数据，以便通过早期原型验证您训练的模型。