신호 처리
신호 처리 시스템의 분석, 설계 및 시뮬레이션
MathWorks® 신호 처리 제품을 사용하여 시계열 데이터를 분석하고 알고리즘을 개발하며 필터를 설계하고 평가할 수 있습니다. 이들 신호 처리 제품은 오디오, 딥러닝, 위상 배열 및 레이다 응용 사례를 위한 워크플로를 제공합니다. 이러한 응용 사례를 모델링하려면 언어 기반 프로그래밍과 Simulink® 블록 다이어그램을 함께 사용하고 테스트를 위해 시스템 동작을 분석합니다. 이렇게 개발한 신호 처리 알고리즘으로부터 MATLAB® Coder™ 및 GPU Coder™를 사용해서 코드를 생성하고 하드웨어에 솔루션을 배포합니다.
신호 처리 관련 제품
도움말 항목
필터링
- 디지털 필터링에 대한 실용적 입문 (Signal Processing Toolbox)
데이터 왜곡 없이 신호에서 원치 않는 성분을 제거하도록 디지털 필터를 설계, 분석, 적용합니다. - Multirate Filtering in MATLAB and Simulink (DSP System Toolbox)
Perform multirate filtering using rate conversion objects and blocks. - Compare Speed Performance in Frame-Based Processing Mode Using Simulink Profiler (DSP System Toolbox)
Process signals using frame-based processing and compare the performance using Simulink profiler.
측정
- 신호 유사성 측정하기 (Signal Processing Toolbox)
샘플 레이트가 서로 다른 신호 또는 주파수 성분을 비교하고, 지연을 측정하고, 측정값에 신호가 있는지 확인합니다. - Measure and Manage Impulse Responses (Audio Toolbox)
Capture and analyze impulse response (IR) measurements by using the Impulse Response Measurer.
시각화
- 신호 분석기 앱 사용하기 (Signal Processing Toolbox)
시간 영역, 주파수 영역 및 시간-주파수 영역에서 신호를 시각화하고 측정하고 분석하고 비교합니다. - Signal Visualization and Measurements in MATLAB (DSP System Toolbox)
Visualize and measure signals in the time and frequency domain in MATLAB® using a time scope and spectrum analyzer.
스펙트럼, 시간-주파수 및 다중분해능 분석
- Time-Frequency Gallery (Signal Processing Toolbox)
Examine the features and limitations of the time-frequency analysis functions provided by Signal Processing Toolbox™. - Practical Introduction to Continuous Wavelet Analysis (Wavelet Toolbox)
Perform and interpret continuous wavelet analysis. - Estimate the Power Spectrum in Simulink (DSP System Toolbox)
Compute the power spectrum using the Spectrum Analyzer and the Spectrum Estimator blocks.
머신러닝 및 딥러닝
- Detect Anomalies Using Wavelet Scattering with Autoencoders (Wavelet Toolbox)
Learn how to develop an alert system for predictive maintenance using wavelet scattering and deep learning. - Deep Learning for Audio Applications (Audio Toolbox)
Learn common tools and workflows to apply deep learning to audio applications. - Label Radar Signals with Signal Labeler (Radar Toolbox)
Label the time and frequency features of pulse radar signals with added noise. - 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).
모델링 및 시뮬레이션
- Sample- and Frame-Based Concepts (DSP System Toolbox)
Explore basic signal concepts in the context of a Simulink model. Learn more about sample-based processing and frame-based processing. - Digital Up and Down Conversion for Family Radio Service in MATLAB (DSP System Toolbox)
Family Radio Service (FRS) is an improved walkie talkie FM radio system authorized in the United States since 1996. - Radar Signal Simulation and Processing for Automated Driving (Radar Toolbox)
Model the hardware, signal processing, and propagation environment of an automotive radar.
코드 생성 및 알고리즘 가속화
- Code Generation for a Deep Learning Simulink Model to Classify ECG Signals (Wavelet Toolbox)
Create and deploy a Simulink model for signal classification using wavelet-based features. - Keyword Spotting in Noise Code Generation with Intel MKL-DNN (Audio Toolbox)
Generate code to spot keywords using a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) network and mel frequency cepstral coefficient (MFCC) feature extraction. - Raspberry Pi에 신호 분할 심층 신경망 배포하기 (Signal Processing Toolbox)
MEX 함수와 독립형 실행 파일을 생성하여 Raspberry Pi™에서 파형 분할을 수행합니다.