主要内容

信号处理

使用信号处理应用扩展深度学习工作流

通过将 Deep Learning Toolbox™ 与 Signal Processing Toolbox™、Wavelet Toolbox™ 或 DSP System Toolbox™ 结合使用,将深度学习应用于信号处理。有关音频和语音处理领域的应用,请参阅音频处理。对于雷达处理应用,请参阅雷达处理。有关无线通信中的应用,请参阅无线通信

类别

  • 分类
    对信号属性进行分类,通过“序列到序列”分类执行信号分割
  • 回归
    信号去噪、相位恢复和信源分离
  • 预处理和特征提取
    在时域、频域和时频域中提取信号特征
  • 信号标注
    手动和自动标注信号属性、感兴趣区域和点
  • 异常检测
    使用 AI 模型(包括深度学习网络)检测信号异常
  • 嵌入式 AI 系统
    将深度学习部署到嵌入式目标和 GPU 中

精选示例