分類

信号属性の分類、sequence-to-sequence 分類による信号セグメンテーションの実行

信号分類用の時間-周波数手法を使用して特徴量を導出します。

関数

`cwtLayer`	Continuous wavelet transform (CWT) layer (R2022b 以降)
`modwtLayer`	Maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT) layer (R2022b 以降)
`stftLayer`	Short-time Fourier transform layer (R2021b 以降)

`dlcwt`	Deep learning continuous wavelet transform (R2022b 以降)
`dlmodwt`	Deep learning maximal overlap discrete wavelet transform and multiresolution analysis (R2022a 以降)
`dlstft`	深層学習の短時間フーリエ変換 (R2021a 以降)
`cwtfilterbank`	連続ウェーブレット変換フィルターバンク
`findchangepts`	信号の急激な変化の検出
`findpeaks`	局所的最大値
`modwt`	最大重複離散ウェーブレット変換
`risetime`	立ち上がり 2 値波形遷移の立ち上がり時間
`stft`	短時間フーリエ変換 (R2019a 以降)
`signalFrequencyFeatureExtractor`	Streamline signal frequency feature extraction (R2021b 以降)
`signalTimeFeatureExtractor`	Streamline signal time feature extraction (R2021a 以降)
`waveletScattering`	Wavelet time scattering

`edfheader`	EDF または EDF+ ファイルのヘッダー構造体の作成 (R2021a 以降)
`edfinfo`	EDF/EDF+ ファイルに関する情報の取得 (R2020b 以降)
`edfread`	EDF/EDF+ ファイルからのデータの読み取り (R2020b 以降)
`edfwrite`	EDF または EDF+ ファイルの作成または変更 (R2021a 以降)
`signalDatastore`	信号コレクションのデータストア (R2020a 以降)

Model wavelet scattering network in Simulink (R2022b 以降)

Manage Data Sets for Machine Learning and Deep Learning Workflows (Signal Processing Toolbox)
Organize, access, and manage data sets for different AI applications.
EMG 信号と深層学習を使用した腕の運動の分類 (Signal Processing Toolbox)
ラベル付き EMG 信号と長短期記憶ネットワークを使用して腕の運動を分類します。
Detect Air Compressor Sounds in Simulink Using Wavelet Scattering (DSP System Toolbox)
Use the Wavelet Scattering block and a pretrained deep learning network to classify audio signals.