ドキュメンテーション

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Signal Processing Toolbox 入門

チュートリアル

信号アナライザー アプリ入門

時間領域と周波数領域の両方で信号を可視化、測定、解析、比較します。

信号の表現

ベクトルまたは行列を使用して信号を表します。

波形生成: 時間ベクトルと正弦波

時間ベースを表すベクトルを生成します。2 つの正弦波から構成されるサンプル信号を作成します。

Signal Processing Toolbox を使用したデータのフィルター処理

コマンド ライン関数または対話型のアプリを使用して、フィルターの設計と実装を行います。

一般的な使用例

データのインポートまたは生成

インポートとエクスポートでサポートされるファイル形式 (MATLAB)

MATLAB® で読み取りと書き込みが可能なファイル形式と、使用が推奨される関数の表

等間隔および非等間隔の時間ベクトルの作成

時間ベクトルを作成して、時系列を含む計算で独立変数として使用します。

信号の前処理

データのトレンドの除去

データ解析を妨げる無関係なパターン全体を削除します。

信号の 60 Hz ハムの削除

しばしば測定値を破損する 60 Hz の振動をフィルターによって除外します。

信号のスパイクの削除

メディアン フィルター処理を使用して、望ましくない過渡特性をデータから排除します。

欠損サンプルのある信号の処理

信号には多くの場合、欠損サンプルがあります。これらの値を推定するには、リサンプリングを使用します。

不定間隔でサンプリングされたデータからの信号の再構成

不規則な間隔で測定されたデータをリサンプリングして内挿します。

開始時間が異なる信号の整列

異なる瞬間に異なるセンサーによって収集されたデータを同期化します。

測定データ内の信号の検出

信号がノイズを含む長いデータ ストリームのセグメントと一致するかどうかを判断します。

パターンの検索と特徴の抽出

データのピークの検出

データセット内の局所的最大値の位置を特定し、これらのピークが定期的に発生するかどうかを判断します。

自己相関を使用した周期性の検出

ノイズを含む信号内の周期の存在を確認し、その期間を決定します。

クロック信号の特徴の抽出

どの程度の頻度およびどの程度急激にバイレベル信号のオン/オフを切り替えるかを決定します。

カテゴリカル時系列における周期性の検出

値が本質的に数値ではないデータのスペクトル解析を実行します。

デジタル フィルターの設計、解析および適用

FIR フィルターによって生じる遅延の補正

インデックスを使用して、フィルター処理によって生じる時間シフトを抑えます。

IIR フィルターによって生じる遅延の補正

位相情報をそのまま残すことが不可欠な場合は、フィルター処理によって生じる遅延と歪みを除去します。

信号の微分係数の取得

微分器フィルターを使用して、ノイズを増幅せずに信号を微分します。

スペクトル解析の実行

周波数解析による周期性の検出

スペクトル解析はデータの振動動作を特徴付け、複数の周期を測定するのに役立ちます。

ノイズで歪んだ信号の検出

周波数解析を使用して、ノイズに含まれる信号を特徴づけます。

信号のパワーの測定

信号のほとんどのパワーを含む周波数帯域の幅を推定します。歪んだ信号について、基本成分と高調波に蓄積されているパワーを求めます。

2 つの信号の周波数成分の比較

周波数領域の信号間の類似性を識別します。

欠損サンプルのある信号の周期性の検出

Lomb-Scargle ピリオドグラムを使用して、不定間隔でサンプリングされた信号の周期性を分析します。

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