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R2026aDSP System Toolbox™ には、ストリーミング時間領域信号から周波数領域への変換、およびその逆方向の変換を行うための System object とブロックがいくつか用意されています。高速フーリエ変換 (FFT)、短時間フーリエ変換、高分解能 FFT、ウェーブレット変換、および対応する逆演算などの手法を使用して、いずれの領域でも信号を解析し、各分野で応用することができます。例については、Analyze a Subband of Input Frequencies Using Zoom FFTを参照してください。このトピックに関する MathWorks® 教育カリキュラム モジュールについては、Fourier Analysis (MathWorks Teaching Resources) を参照してください。
DSP System Toolbox には、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する Wavelet Scattering ブロックも用意されています。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。
オブジェクト
dsp.FFT | 離散フーリエ変換 |
dsp.IFFT | 逆離散フーリエ変換 (IDFT) |
dsp.ISTFT | Inverse short-time FFT |
dsp.STFT | Short-time FFT |
dsp.ZoomFFT
| High-resolution FFT of a portion of a spectrum |
ブロック
 | Complex Cepstrum | Compute complex cepstrum of input |
 | FFT | 入力の高速フーリエ変換 (FFT) |
 | IFFT | 入力の逆フーリエ高速変換 (IFFT) |
 | Inverse Short-Time FFT | Recover time-domain signals by performing inverse short-time fast Fourier transform (FFT) |
 | Magnitude FFT | Compute nonparametric estimate of spectrum using periodogram method |
 | Real Cepstrum | Compute real cepstrum of input |
 | Short-Time FFT | 短時間高速フーリエ変換 (STFT) 法を使用したスペクトルのノンパラメトリック推定 |
 | Zoom FFT | High-resolution FFT of a portion of a spectrum |
 | DCT | Discrete cosine transform (DCT) of input |
 | DWT | 入力の離散ウェーブレット変換 (DWT) の計算またはより小さい帯域幅およびより低速なサンプル レートのサブバンドへの信号の分解 |
 | IDCT | Inverse discrete cosine transform (IDCT) of input |
 | IDWT | 入力の逆離散ウェーブレット変換 (IDWT) またはより小さい帯域幅およびより低速なサンプル レートのサブバンドからの信号の再構成 |
 | Wavelet Scattering | Simulink でのウェーブレット散乱ネットワークのモデル化 (R2022b 以降) |
トピック
- 時間領域データから周波数領域への変換
この例では、FFT ブロックを使用して時間領域データを周波数領域に変換する方法について説明します。
- 周波数領域データを時間領域に変換する
周波数領域データを時間領域に変換する場合は、IFFT ブロックを使用します。
- Linear and Bit-Reversed Output Order
Learn the meaning of linear and bit-reversed data order as used by the FFT and IFFT blocks.
- Analyze a Subband of Input Frequencies Using Zoom FFT
Compute the zoom FFT of a sine wave in Simulink.
- Speech Enhancement with Gain in Frequency Domain
Denoise a signal by applying selective gain on the signal in the frequency domain. Convert the denoised signal back into time domain and play the signal using Audio Device Writer.
- Variable-Size Signal Support DSP System Objects
List of System objects that support variable-sized signals in DSP System Toolbox.
注目の例
ズーム FFT
この例では、ズーム FFT を紹介します。ズーム FFT は、スペクトルの高分解能な解析に使用される信号処理手法です。DSP System Toolbox™ は、MATLAB® では dsp.ZoomFFT System object™ を介して、Simulink® では DSP System Toolbox ライブラリの Zoom FFT ブロックを介してこの機能を提供します。
Detect Air Compressor Sounds in Simulink Using Wavelet Scattering
Use the Wavelet Scattering block and a pretrained deep learning network to classify audio signals.
Deploy Wavelet Scattering and TensorFlow Lite Network on a Raspberry Pi Using Simulink
Generate and deploy Raspberry Pi® code to detect air compressor sounds using the Wavelet Scattering Simulink block and a pretrained deep learning network.
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.
授業用リソース
フーリエ解析
周波数、振幅、および位相の概念を学習し、それらをフーリエ級数、連続フーリエ変換、および離散フーリエ変換に適用する。
