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Signal Processing Toolbox 入門
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。さらに、ツールボックスでは、変化点や包絡線のような特徴の抽出、ピークや信号パターンの検出、信号の類似度の定量化、および SNR や歪みなどの測定の実行のための機能を用意しています。振動信号のモード解析や次数分析も行えます。
信号アナライザー アプリでは、コードの記述、長い信号の調査、関心領域の抽出を行うことなく、時間、周波数、および時間-周波数の領域で同時に、複数の信号の前処理と解析が行えます。フィルター デザイナー アプリでは、さまざまなアルゴリズムと応答から選択することでデジタル 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、MATLAB® コードを生成します。
チュートリアル
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
信号の解析
信号の前処理
パターンの検索と特徴の抽出
デジタル フィルターの設計、解析および適用
スペクトル、および時間-周波数解析の実行
機械学習および深層学習への信号処理の適用
注目の例
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。