MATLAB and Simulink for Signal Processing

 

MATLAB 和 Simulink 在信号处理领域的应用

分析信号和时序数据。对信号处理系统进行建模、设计和仿真。

信号处理工程师在开发工作的所有阶段都使用 MATLAB® 和 Simulink® — 从分析信号和探索算法,到评估设计实现的权衡,最终构建实时信号处理系统。MATLAB 和 Simulink 可提供:

  • 分析和预处理时序数据、频谱和时频分析以及信号测量所用的内置函数和应用程序
  • 设计、分析和实现数字滤波器(FIR 和 IIR)所用的应用程序和算法,从基本的 FIR 和 IIR 滤波器,到自适应、多速率和多级设计
  • 使用程序和模块图组合对信号处理系统建模和仿真的环境
  • 对定点行为建模并自动生成 C/C++ 或 HDL 代码,进而部署在嵌入式处理器、FPGA 和 ASIC 上的各种功能
  • 使用机器学习和深度学习工作流程在信号和传感器数据上开发预测模型的工具

“在我看来,MATLAB 在信号处理和小波分析方面堪称无强敌。如果再加上它的统计和机器学习能力,就不难看出为何非程序员都非常喜欢用 MATLAB 了,对那些需要结合使用所有这些方法的项目尤其如此。”

Ali Bahrami Rad, Aalto University

信号分析和测量

MATLAB 和 Simulink 可帮助您使用内置应用程序分析信号,可视化和预处理时域、频域和时频域中的信号,无需手工编写代码即可检测规律和趋势。可以使用特定领域算法跨不同的应用(如通信、雷达、音频、医疗设备和物联网)表征信号和信号处理系统。

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滤波器设计和分析

设计和分析数字滤波器,从基本的单速率低通或高通滤波器,到更高级的 FIR 和 IIR 设计,包括多速率、多级和自适应滤波器。能够可视化幅值、相位、群延迟和脉冲响应,还可以评估滤波器的稳定性和相位线性等性能。分析和仿真滤波器设计,以评估不同内部结构和定点数据类型的影响。这些设计还可以生成嵌入式软件或硬件实现。对于高级和特定应用的使用案例,可以利用预先设计的滤波器和滤波器组,如基于小波的滤波器组、感知间隔的滤波器组或信道化。

面向信号处理的基于模型的设计

在设计信号处理系统时,可以使用模块图和基于语言的编程组合。使用 Simulink 对信号处理系统应用基于模型的设计,进行建模、仿真、早期验证和代码生成。利用模块库配合特定应用的算法,开发基线信号处理,音频、模拟混合信号和 RF、有线和无线通信以及雷达系统。在仿真过程中使用虚拟示波器(包括频谱和逻辑分析仪、星座图和眼图)可视化实时信号。

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嵌入式代码生成

使用 MATLAB Coder™ 和 Simulink Coder™,从信号处理算法和比特精准系统模型自动生成 C 和 C++ 代码。可利用生成的代码对系统进行仿真加速、快速原型建立和嵌入式实现。还可以专门针对嵌入式硬件处理器(如 ARM® Cortex®-A 或 Cortex-M)生成优化的 C 代码。

也可以从 MATLAB 函数和 Simulink 模型生成可移植、可合成的 Verilog® 和 VHDL® 代码。生成的 HDL 代码可用于 FPGA 编程或 ASIC 设计。

机器学习和深度学习

使用 MATLAB,能够为信号处理应用构建预测模型。利用内置信号处理算法为机器学习系统提取特征,在开发深度学习应用程序时,配合大型数据集来摄取、增强和标注信号。

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  • 面向深度学习的信号处理