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。

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。
ウェーブレット時間-周波数アナライザーアプリの使用 (Wavelet Toolbox)
1 次元信号のスカログラムを可視化し、ワークスペースで結果を再現する方法を学習する。
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. (R2022a 以降)
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。