Generate C code containing Wavelet Toolbox functions for denoising.

CWT 用 CUDA コードの生成方法の学習。

この例では、強力な信号処理手法と畳み込みニューラル ネットワークを組み合わせて使用して ECG 信号を分類する方法を示します。また、Simulink® モデルから CUDA® コードを生成する方法も紹介します。この例では、Wavelet Toolbox™ の "ウェーブレット解析と深層学習を使用した時系列の分類" の例の事前学習済み CNN ネットワークを使用して、時系列データの CWT からのイメージを基に ECG 信号を分類します。学習の詳細については、ウェーブレット解析と深層学習を使用した時系列の分類を参照してください。

この例では、連続ウェーブレット変換 (CWT) と深層畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用した人の心電図 (ECG) 信号を分類するワークフローを説明します。また、この例では、Raspberry Pi のターゲット (ARM® ベースのデバイス) で予測用のコードと CNN を生成して展開する方法に関する情報も提供します。

この例では、連続ウェーブレット変換 (CWT) と事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して人間の心電図 (ECG) 信号を分類する CUDA® 実行可能ファイルを生成および展開する方法を説明します。

Use your GPU to accelerate feature extraction for signal classification.

Extract features on your GPU for signal classification.

Use wavelets to classify waveforms on a NVIDIA^® Jetson^®.