信号処理

信号処理システムの解析、設計、およびシミュレーション

MathWorks^® 製品は、オーディオ、深層学習、信号処理などの用途に対応したワークフローを提供します。言語ベースのプログラミングと Simulink^® ブロック線図を組み合わせて、時系列の前処理、可視化、解析、アルゴリズムの開発とデバッグ、フィルターの設計と適用、システムのモデル化とテストを行うことができます。MATLAB^® Coder™ と GPU Coder™ を使用して、ハードウェア上にソリューションを展開します。

信号処理向け製品

Signal Processing Toolbox

信号処理と解析の実行

DSP System Toolbox

ストリーミング信号処理システムの設計およびシミュレーション

Audio Toolbox

Design and analyze speech, acoustic, and audio processing systems

Wavelet Toolbox

信号とイメージの時間-周波数解析およびウェーブレット解析を実行する

DSP HDL Toolbox

Design digital signal processing applications for FPGAs, ASICs, and SoCs

トピック

フィルター処理

実践に即したデジタルフィルター処理の紹介 (Signal Processing Toolbox)
デジタルフィルターを設計、解析、適用して、データを歪めることなく、信号から望ましくない成分を除去します。
Multirate Filtering in MATLAB and Simulink (DSP System Toolbox)
Perform multirate filtering using rate conversion objects and blocks.
Compare Speed Performance in Frame-Based Processing Mode Using Simulink Profiler (DSP System Toolbox)
Process signals using frame-based processing and compare the performance using Simulink profiler.

測定

信号の急激な増加と大幅な変化の検出 (Signal Processing Toolbox)
累積和と変化点検出を使用して信号の重大な変化または急激な増加を特定します。
信号の類似度の測定 (Signal Processing Toolbox)
サンプルレートまたは周波数成分が異なる信号の比較、遅延の測定、測定データ内に信号があるかどうかの判定を行います。
Measure and Manage Impulse Responses (Audio Toolbox)
Capture and analyze impulse response (IR) measurements by using the Impulse Response Measurer.

可視化

信号アナライザーアプリの使用 (Signal Processing Toolbox)
時間領域、周波数領域、時間-周波数領域で信号を可視化、測定、解析、比較します。
Using Wavelet Time-Frequency Analyzer App (Wavelet Toolbox)
Learn how to use to visualize scalograms of 1-D signals and recreate results in your workspace.
Signal Visualization and Measurements in MATLAB (DSP System Toolbox)
Visualize and measure signals in the time and frequency domain in MATLAB® using a time scope and spectrum analyzer.

スペクトル解析、時間-周波数解析、多重解像度解析

時間-周波数ギャラリー (Signal Processing Toolbox)
Signal Processing Toolbox™ により提供される時間-周波数解析関数の機能と制限を確認します。
Practical Introduction to Time-Frequency Analysis Using the Continuous Wavelet Transform (Wavelet Toolbox)
Perform and interpret time-frequency analysis of signals using the continuous wavelet transform.
Estimate the Power Spectrum in Simulink (DSP System Toolbox)
Compute the power spectrum using the Spectrum Analyzer and the Spectrum Estimator blocks.

機械学習と深層学習

Detect Anomalies Using Wavelet Scattering with Autoencoders (Wavelet Toolbox)
Learn how to develop an alert system for predictive maintenance using wavelet scattering and deep learning.
Deep Learning for Audio Applications (Audio Toolbox)
Learn common tools and workflows to apply deep learning to audio applications.
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.

モデル化とシミュレーション

サンプルベースおよびフレームベースの概念 (DSP System Toolbox)
Simulink モデルのコンテキストにおける、基本的な信号の概念について説明します。サンプルベースの処理およびフレームベースの処理の詳細を確認します。
MATLAB の Family Radio Service 用デジタルアップコンバージョンおよびデジタルダウンコンバージョン (DSP System Toolbox)
Family Radio Service (FRS) は、1996 年から米国で承認されている、改良型のウォーキートーキー FM 無線システムです。

コード生成とアルゴリズムの高速化

ECG 信号を分類する深層学習 Simulink モデルのコード生成 (Wavelet Toolbox)
ウェーブレットベースの特徴を使用した信号分類用の Simulink モデルの作成と展開。
Keyword Spotting in Noise Code Generation with Intel MKL-DNN (Audio Toolbox)
Generate code to spot keywords using a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) network and mel frequency cepstral coefficient (MFCC) feature extraction.
Raspberry Pi での信号セグメンテーションディープネットワークの展開 (Signal Processing Toolbox)
MEX 関数とスタンドアロンの実行可能ファイルを生成して Raspberry Pi^® 上で波形セグメンテーションを行います。

注目の例

ウェーブレット解析と深層学習を使用した時系列の分類

深層学習と連続ウェーブレット変換を使用して、心拍心電図のデータを分類します。

Train Speech Command Recognition Model Using Deep Learning

Train a deep learning model that detects the presence of speech commands in audio.

実践に即した周波数領域解析の紹介

シミュレーションデータと実際のデータを使用して、基本的な周波数領域信号解析を実行し、解釈します。

Signal Recovery with Differentiable Scalograms and Spectrograms

Use differentiable time-frequency transforms to recover a time-domain signal without the need for phase information or transform inversion.

胎児心電図への適応ノイズキャンセリング (ANC) の適用

この例では、適応ノイズキャンセリングを使用する適応フィルターにより、ノイズを除去する方法を示します。この例では、例を開き、コマンド adaptiveNoiseCancellationExampleApp を入力して起動できる UI (ユーザーインターフェイス) を使用します。詳細は、後述の「アーキテクチャ例」の節を参照してください。

Room Impulse Response Simulation with the Image-Source Method and HRTF Interpolation

Simulate the impulse response of a "shoebox" (cuboid) empty room.