Signal Processing Toolbox 入門

信号処理と解析の実行

Signal Processing Toolbox™ では、等間隔および不等間隔のサンプル信号から特徴を管理、解析、前処理、および抽出する関数とアプリを用意しています。このツールボックスには、フィルターの設計と解析、リサンプリング、平滑化、トレンド除去、およびパワースペクトルの推定のためのツールが含まれています。時間領域、周波数領域、時間-周波数領域で同時に信号を可視化および処理するための信号アナライザーアプリを使用できます。フィルターデザイナーアプリでは、FIR および IIR デジタルフィルターの設計および解析が可能です。どちらのアプリも、作業を再現または自動化するための MATLAB^® スクリプトを生成します。

ツールボックス関数を使用して、次元を削減し信号の品質を改善する特徴を設計することで、AI モデル学習用の信号データセットを準備できます。信号のデータストアを使用して、ファイルのコレクションや大きなデータセットにアクセスし、処理することができます。信号ラベラーアプリを使用すると、対象となる信号の属性、領域および点に注釈を付け、ラベル付き信号セットを作成できます。ツールボックスでは、デスクトッププロトタイピング向けや組み込みシステムの展開向けの C/C++ および CUDA^® のコード生成に加え、GPU による高速化をサポートしています。

チュートリアル

信号の解析

信号アナライザーアプリの使用
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。

信号の前処理

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。
振動信号の包絡線スペクトルの計算
信号の包絡線スペクトルを計算して、アプリで生成したスクリプトと関数を単一のワークフローに結合します。

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。

デジタルフィルターの設計、解析および適用

実践に即したデジタルフィルター設計の紹介
FIR フィルターおよび IIR フィルターを周波数応答仕様に基づいて設計するには、関数 designfilt を使用します。
実践に即したデジタルフィルター処理の紹介
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。