DSP 向け AI
DSP System Toolbox™ は、Simulink® で深層学習ネットワークを使用して信号の統計を抽出し、信号の異常を検出する機能を提供します。
Time Feature Extractor ブロックは、平均、RMS、標準偏差、SNR、SINAD などの時間領域の特徴を信号から抽出します。
Wavelet Scattering ブロックは、Simulink 環境でウェーブレット時間散乱のフレームワークを作成します。このブロックを使用して、実数値データから低分散の特徴を導出し、それらの特徴を機械学習や深層学習の用途で使用します。詳細については、Wavelet Scattering (Wavelet Toolbox)を参照してください。Wavelet Scattering ブロックには Wavelet Toolbox™ が必要です。
Deep Signal Anomaly Detector ブロックは、学習済みの長短期記憶 (LSTM) 自己符号化器深層学習ネットワーク モデルを使用して、Simulink でリアルタイムの信号異常を検出します。まず、deepSignalAnomalyDetector 関数を使用して MATLAB® で検出器オブジェクトを作成し、それに学習させてから、Simulink でこのモデルを使用するようにブロックを構成しなければなりません。Deep Signal Anomaly Detector ブロックには Deep Learning Toolbox™ が必要です。
ブロック
トピック
- Wavelet Scattering (Wavelet Toolbox)
Derive low-variance features from real-valued time series and image data.
- Fault Detection Using Wavelet Scattering and Recurrent Deep Networks (Wavelet Toolbox)
Classify faults in acoustic recordings of air compressors using a wavelet scattering network paired with a recurrent neural network. (R2021b 以降)
注目の例
Detect Air Compressor Sounds in Simulink Using Wavelet Scattering
Use the Wavelet Scattering block and a pretrained deep learning network to classify audio signals.
Detect Air Compressor Sounds on a Raspberry Pi Using Wavelet Scattering and TensorFlow Lite Network
Generate and deploy Raspberry Pi® code to detect air compressor sounds using the Wavelet Scattering Simulink block and a pretrained deep learning network.
Fault Detection and Localization in Three-Phase Power Transmission Using Deep Signal Anomaly Detector in Simulink
Detect faults in three-phase power transmission using the Deep Signal Anomaly Detector block.
Detect Anomalies in ECG Data Using Wavelet Scattering and LSTM Autoencoder in Simulink
Use wavelet scattering and deep learning network to detect anomalies in ECG signals.
Real-Time Noise Detection on Raspberry Pi Using Deep Signal Anomaly Detector
Detect the presence of noise on a Raspberry Pi device.
Deploy Air Compressor Fault Detection Using Wavelet Scattering and TensorFlow Lite on Desktops
Generate and deploy code to detect air compressor sounds using Wavelet Scattering and a TensorFlow Lite deep learning network.
