信号处理工具箱

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执行信号处理和分析

信号的机器学习和深度学习

为机器学习和深度学习工作流执行预处理、特征工程、信号标记和数据集生成。使用Signal Labeler应用程序创建地面真相数据集和提取特征来训练AI模型。

信号探测与预处理

使用Signal Analyzer app可视化、预处理和探索信号。去噪、平滑和趋势信号,为进一步分析做好准备。

特征提取与信号测量

测量和提取信号的独特特征,包括峰值、功率、带宽、失真和信号统计。计算与脉冲和跃迁相关的度量。提取特征的整个数据集使用信号标签应用程序。

滤波器设计与分析

设计、分析和实现数字和模拟滤波器。使用过滤器设计器应用程序或设计过滤器实时编辑器任务设计各种数字FIR和IIR滤波器,如低通、高通和带阻。

光谱分析

用谱估计和子空间技术描述信号的频率内容。设计、可视化和实现窗口函数。

时频分析

使用谱图、同步压缩和重分配等方法可视化和比较非平稳信号的时频内容。

振动分析

描述机械系统中的振动。利用阶数分析法对旋转机械中光谱的含量进行分析和可视化。进行试验模态分析和疲劳分析。

代码加速和生成

使用图形处理器(GPU)加速信号处理算法的执行。从MATLAB代码生成可移植的C/ c++源代码、独立的可执行程序或独立的应用程序。

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