Signal Processing Toolbox

重要更新

 

Signal Processing Toolbox

执行信号处理和分析

面向信号的机器学习和深度学习

针对机器学习和深度学习工作流执行预处理、特征工程、信号标注和数据集生成。还可以用信号标注器创建真值数据集并提取特征以训练 AI 模型。

信号探查和预处理

使用信号分析仪可视化、预处理和探查信号。对信号进行去噪、平滑和去趋势处理,为进一步分析做好准备。

特征提取和信号测量

测量和提取信号中的独特特征,包括峰值、功率、带宽、失真和信号统计信息。计算与脉冲和瞬态相关的指标。使用信号标注器提取整个数据集的特征。

滤波器设计和分析

设计、分析和实现数字和模拟滤波器。使用滤波器设计工具或设计滤波器实时编辑器任务来设计各种数字 FIR 和 IIR 滤波器,如低通、高通和带阻滤波器。

频谱分析

使用频谱估计和子空间方法表征信号的频率成分。设计、可视化和实现加窗函数。

时频分析

使用频谱图、同步压缩和重排等方法可视化和比较非平稳信号的时频成分。

振动分析

表征机械系统中的振动。使用阶次分析,分析并可视化在旋转机械中出现的频谱成分。执行试验模态分析和疲劳分析。

代码加速和生成

使用图形处理单元 (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、独立可执行文件或独立应用程序。

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