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딥러닝을 사용한 신호 처리

신호 처리 응용 분야에서 딥러닝 워크플로 확장

Deep Learning Toolbox™를 Signal Processing Toolbox™ 또는 Wavelet Toolbox™와 함께 사용하여 신호 처리에 딥러닝을 적용합니다. 오디오 및 음성 처리 응용 분야에 대해서는 딥러닝을 사용한 오디오 처리 항목을 참조하십시오. 무선 통신 응용 분야에 대해서는 딥러닝을 사용한 무선 통신 항목을 참조하십시오.

신호 레이블 지정기관심 있는 신호 특성, 신호 영역 및 신호 지점에 레이블 지정하기


labeledSignalSetCreate labeled signal set
signalLabelDefinitionCreate signal label definition
signalMaskModify and convert signal masks and extract signal regions of interest
countlabelsCount number of unique labels
folders2labelsGet list of labels from folder names
splitlabelsFind indices to split labels according to specified proportions
signalDatastoreDatastore for collection of signals
dlstftDeep learning short-time Fourier transform

도움말 항목

Deploy Signal Segmentation Deep Network on Raspberry Pi

Generate a MEX function and a standalone executable to perform waveform segmentation on a Raspberry Pi™.

Deploy Signal Classifier on NVIDIA Jetson Using Wavelet Analysis and Deep Learning

This example shows how to generate and deploy a CUDA® executable that classifies human electrocardiogram (ECG) signals using features extracted by the continuous wavelet transform (CWT) and a pretrained convolutional neural network (CNN).

Deploy Signal Classifier Using Wavelets and Deep Learning on Raspberry Pi

This example shows the workflow to classify human electrocardiogram (ECG) signals using the Continuous Wavelet Transform (CWT) and a deep convolutional neural network (CNN).

추천 예제