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信号の機械学習および深層学習
Signal Processing Toolbox™ は、機械学習と深層学習のワークフロー用に信号のラベル付け、特徴量エンジニアリング、およびデータセット生成を実行するための機能を提供します。
アプリ
信号アナライザー | 複数の信号とスペクトルの可視化および比較 |
信号ラベラー | 対象となる信号の属性、領域および点へのラベル付けまたは特徴の抽出 |
EDF ファイル アナライザー | EDF または EDF+ ファイルの表示 |
関数
トピック
- Manage Data Sets for Machine Learning and Deep Learning Workflows
Organize, access, and manage data sets for different AI applications.
- グラウンド トゥルース データにラベルを付けるためのアプリの選択
グラウンド トゥルース データのラベル付けに、次のどのアプリを使用するかを決定します。イメージ ラベラー、ビデオ ラベラー、グラウンド トゥルース ラベラー、LIDAR ラベラー、信号ラベラー、または医用画像ラベラー。
- Radar and Communications Waveform Classification Using Deep Learning (Phased Array System Toolbox)
Classify radar and communications waveforms using the Wigner-Ville distribution (WVD) and a deep convolutional neural network (CNN).
- Label Radar Signals with Signal Labeler (Radar Toolbox)
Label the time and frequency features of pulse radar signals with added noise.
- Pedestrian and Bicyclist Classification Using Deep Learning (Radar Toolbox)
Classify pedestrians and bicyclists based on their micro-Doppler characteristics using deep learning and time-frequency analysis.
- Wavelet Time Scattering Classification of Phonocardiogram Data (Wavelet Toolbox)
Classify human phonocardiogram recordings using wavelet time scattering and a support vector machine classifier.
- Train Spoken Digit Recognition Network Using Out-of-Memory Features
Train a spoken digit recognition network on out-of-memory auditory spectrograms using a transformed datastore.
- 深層学習ネットワークを使用した音声のノイズ除去
全結合ネットワークと畳み込みニューラル ネットワークを使用して音声信号のノイズを除去します。
関連情報
- MATLAB による深層学習 (Deep Learning Toolbox)
- 深層学習を使用したシーケンスの分類 (Deep Learning Toolbox)