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。
• 音楽信号からの音声の抽出
  信号アナライザーを使用して、信号の複製とフィルター処理によって曲から声を抽出します。

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。
• 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。
• 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。

デジタル フィルターの設計、解析および適用

• 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。
• 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、および時間-周波数解析の実行

• 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。
• 再代入したスペクトログラムを使用したリッジの検出と追跡
  信号アナライザーで再割り当てしたスペクトログラムを使用して、スペクトログラムの時間と周波数の局所化を鮮明にします。

機械学習および深層学習への信号処理の適用

• 長短期記憶ネットワークを使用した ECG 信号の分類
  深層学習と信号処理を使用して、心拍心電図のデータを分類します。
• 深層学習を使用した波形セグメンテーション
  時間-周波数解析と深層学習を使用して、人間の心電図信号をセグメント化します。
• 信号属性、関心領域、および点のラベル付け
  信号ラベラーを使用して、クジラの歌のセットに属性、領域、および関心点をラベル付けします。

注目の例

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。

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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。

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実践に即した周波数領域解析の紹介

シミュレーション データと実際のデータを使用して、基本的な周波数領域信号解析を実行し、解釈します。

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時間-周波数解析の実践的基礎

非定常信号の基本的な時間-周波数信号解析を実行し、解釈します。

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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。

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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。

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ビデオ

Signal Processing Toolbox とは
Signal Processing Toolbox を使用して信号処理、信号解析、およびアルゴリズム開発を実行します。

機械学習の信号処理
このビデオは、スマートフォンで生成した加速度計信号を基にした被験者の身体活動を特定できる分類システムを表します。

信号アナライザー アプリを使用した信号解析の簡単な方法
MATLAB で信号アナライザー アプリを使用して信号解析タスクを行う方法を学習します。

MATLAB での信号処理アプリの紹介
信号アナライザーを使用した、心電図信号のインポート、可視化、前処理、解析。