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AI를 사용한 DSP

웨이블릿 산란, 딥러닝을 사용한 신호 이상 감지

DSP System Toolbox™는 Simulink®의 딥러닝 신경망을 사용하여 웨이블릿 산란 신경망을 모델링하고 이상을 감지하기 위한 기능을 제공합니다.

Wavelet Scattering 블록은 Simulink 환경에 웨이블릿 시간 산란을 위한 프레임워크를 만듭니다. 다음 블록을 사용하여 실수 값 데이터로부터 분산이 작은 특징을 도출하고 이 특징을 머신러닝 및 딥러닝 응용에 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Wavelet Scattering (Wavelet Toolbox) 항목을 참조하십시오. Wavelet Scattering 블록을 사용하려면 Wavelet Toolbox™가 필요합니다.

Deep Signal Anomaly Detector 블록은 훈련된 장단기 기억(LSTM) 오토인코더 딥러닝 신경망 모델을 사용하여 Simulink에서 실시간 신호 이상을 감지합니다. 먼저 MATLAB®에서 deepSignalAnomalyDetector 함수를 사용하여 detector 객체를 만들고 훈련시킨 다음 Simulink에서 이 모델을 사용하도록 블록을 구성해야 합니다. Deep Signal Anomaly Detector 블록을 사용하려면 Deep Learning Toolbox™가 필요합니다.

블록

Wavelet ScatteringModel wavelet scattering network in Simulink (R2022b 이후)
Deep Signal Anomaly DetectorDetect signal anomalies using deep learning network in Simulink (R2024a 이후)

도움말 항목