信号処理、オーディオ、ウェーブレット
信号処理、オーディオ処理、ウェーブレット解析のアプリケーションを高速化する
Parallel Computing Toolbox™ を Signal Processing Toolbox™、Audio Toolbox™、Wavelet Toolbox™ と共に使用することで、信号処理、オーディオ処理、ウェーブレット解析のアプリケーションを並列計算を使用して高速化します。
アプリ
| 信号特徴抽出器 | Extract and analyze signal features (R2025a 以降) |
トピック
信号処理
- 長短期記憶ネットワークを GPU 高速化と組み合わせて使用した ECG 信号の分類 (Signal Processing Toolbox)
深層学習と信号処理を GPU 高速化と組み合わせて使用して、心拍心電図のデータを分類します。 (R2022b 以降) - Accelerate Signal Feature Extraction and Classification Using a GPU (Signal Processing Toolbox)
Use a graphical processing unit (GPU) to extract signal multidomain features for bearing fault detection. (R2024b 以降)
オーディオ
- Extract Features from Audio Data Sets (Audio Toolbox)
Use different methods of extracting features from an audio data set. - Accelerate Audio Machine Learning Workflows Using a GPU (Audio Toolbox)
This example shows how to use GPU computing to accelerate machine learning workflows for audio, speech, and acoustic applications. (R2024a 以降) - Accelerate Audio Deep Learning Using GPU-Based Feature Extraction (Audio Toolbox)
Leverage GPUs for feature extraction to decrease the time required to train an audio deep learning model.
ウェーブレット
- GPU Acceleration of Scalograms for Deep Learning (Wavelet Toolbox)
Use your GPU to accelerate feature extraction for ECG and spoken digit classification. - Wavelet Time Scattering with GPU Acceleration — Spoken Digit Recognition (Wavelet Toolbox)
Extract features on your GPU for signal classification.
関連情報
gpuArrayをサポートする関数 (Signal Processing Toolbox)gpuArrayをサポートする関数 (Audio Toolbox)gpuArrayをサポートする関数 (Wavelet Toolbox)

