ドキュメンテーション

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Signal Processing Toolbox 入門

チュートリアル

信号の表現

ベクトルと行列による信号の表現

波形生成: 時間ベクトルと正弦波

ほとんどのツールボックス関数では、まず、時間ベースを表すベクトルが要求されます。

Signal Processing Toolbox を使用したデータのフィルター処理

この例では、FIR フィルターを設計し実装する方法を示します。

一般的な使用例

データのインポートまたは生成

インポートとエクスポートでサポートされるファイル形式

MATLAB® で読み取りと書き込みが可能なファイル形式と、使用が推奨される関数の表

等間隔および非等間隔の時間ベクトルの作成

時系列を含む計算で使用するための等間隔および非等間隔の時間ベクトルを作成することができます。

信号の前処理

データのトレンドの除去

測定された信号には、データに本来備わっていない全体的なパターンが示される場合があります。

信号の 60 Hz ハムの削除

米国およびその他の数か国での交流は、60 Hz の周波数で振動しています。

信号のスパイクの削除

データが望ましくない過渡特性やスパイクを示すことがあります。

欠損サンプルのある信号の処理

うるう年の 2012 年に (ポンド単位で) 記録された特定の人の体重について考えます。

不定間隔でサンプリングされたデータからの信号の再構成

血液凝固を起こしやすい患者は、抗凝固薬であるワルファリンを投与することによって治療します。

開始時間が異なる信号の整列

実測では、複数のセンサーによって非同期に収集されたデータを含む場合が往々にしてあります。

測定データ内の信号の検出

データを受信し、それが測定済みのより長いストリームに一致するかどうかを知る必要があるとします。

パターンの検索と特徴の抽出

データのピークの検出

findpeaks を使用して、データセットから局所的最大値とその位置を検出します。

自己相関を使用した周期性の検出

信号での振動動作が予期される場合でも、測定の不確実性およびノイズがあると、そのような動作を検出することは困難なことがあります。

クロック信号の特徴の抽出

オン/オフ信号はどの程度急激にオン/オフの切り替えができるでしょうか。

カテゴリカル時系列における周期性の検出

この例では、カテゴリカルに評価された時系列データのスペクトル解析を実行する方法を示します。

デジタル フィルターの設計、解析および適用

FIR フィルターによって生じる遅延の補正

信号をフィルター処理すると遅延が生じます。

IIR フィルターによって生じる遅延の補正

信号をフィルター処理すると遅延が生じます。

信号の微分係数の取得

ノイズ パワーを増大させずに信号を微分する必要があるとします。

スペクトル解析の実行

周波数解析による周期性の検出

時間測定値を見てもデータの振動動作を特徴付けることが困難な場合がよくあります。

ノイズで歪んだ信号の検出

ノイズがあると、信号のスペクトル成分を特定することがしばしば困難になります。

信号のパワーの測定

信号のパワーは時間領域サンプルの絶対値二乗和を信号長で除算したもので、RMS レベルの二乗と等価です。

2 つの信号の周波数成分の比較

スペクトル コヒーレンスは、周波数領域の信号間の類似性を識別するのに役立ちます。

欠損サンプルのある信号の周期性の検出

うるう年の 2012 年に (ポンド単位で) 記録された特定の人の体重について考えます。

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