信号処理、オーディオ、ウェーブレット

R2026a

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

Extract and analyze signal features (R2025a 以降)

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)

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.

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.