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^® の信号処理製品を使用することで、時系列データの解析、アルゴリズムの開発、およびフィルターの設計と評価を行うことができます。MathWorks の信号処理製品は、オーディオ、深層学習、フェーズドアレイ、レーダーなどの用途に対応したワークフローを提供します。アプリケーションのモデル化のために、言語ベースのプログラミングと Simulink^® のブロック線図を併用し、システムの挙動を解析してテストすることができます。MATLAB^® Coder™ と GPU Coder™ を使用すれば、開発した信号処理アルゴリズムからコードを生成し、ハードウェア上にソリューションを展開することができます。

信号処理向け製品

Signal Processing Toolbox

Perform signal processing and analysis

Phased Array System Toolbox

Design and simulate sensor array and beamforming systems

Radar Toolbox

Design, simulate, and test multifunction radar systems

DSP System Toolbox

Design and simulate streaming signal processing systems

Audio Toolbox

Design and analyze speech, acoustic, and audio processing systems

Wavelet Toolbox

Analyze and synthesize signals and images using wavelets

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。
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 Continuous Wavelet Analysis (Wavelet Toolbox)
Perform and interpret continuous wavelet analysis.
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.
Label Radar Signals with Signal Labeler (Radar Toolbox)
Label the time and frequency features of pulse radar signals with added noise.
Radar and Communications Waveform Classification Using Deep Learning (Phased Array System Toolbox)
Classify radar and communications waveforms using the Wigner-Ville distribution (WVD) and a deep convolutional neural network (CNN).

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。
Radar Signal Simulation and Processing for Automated Driving (Radar Toolbox)
Model the hardware, signal processing, and propagation environment of an automotive radar.

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 モデルの作成とデプロイ。
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。