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異常検出
R2026a深層学習ネットワークを含む AI モデルを使用して信号の異常を検出する
スパースな時間-周波数特徴を抽出して、電磁気、音響、および振動データの異常を検出します。
高度な時系列異常検出ワークフロー向けソリューションを検討するには、Time Series Anomaly Detection Support Package for MATLAB を参照してください。
関数
関連情報
注目の例
Anomaly Detection Using Convolutional Autoencoder with Wavelet Scattering Sequences
Detect anomalies in acoustic data using wavelet scattering and the
deepSignalAnomalyDetector object.
Detect Anomalies in Signals Using deepSignalAnomalyDetector
Use autoencoders to detect abnormal points or segments in time series data.
加速度計データからの亀裂の識別
ウェーブレットと深層学習の手法を使用して、舗装の横断亀裂を検出し、その位置を特定する。
Detect Anomalies Using Wavelet Scattering with Autoencoders
Learn how to develop an alert system for predictive maintenance using wavelet scattering and deep learning.
Fault Detection Using Wavelet Scattering and Recurrent Deep Networks
Classify faults in acoustic recordings of air compressors using a wavelet scattering network paired with a recurrent neural network.
