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신호에 대한 머신러닝 및 딥러닝

신호 레이블 지정, 특징 엔지니어링, 데이터셋 생성

Signal Processing Toolbox™는 머신러닝 및 딥러닝 워크플로를 위해 신호 레이블 지정, 특징 엔지니어링 및 데이터셋 생성을 수행하는 기능을 제공합니다.

함수

모두 확장

labeledSignalSetCreate labeled signal set
signalLabelDefinitionCreate signal label definition
findchangepts신호 내 급격한 변화 찾기
findpeaks국소 최댓값 구하기
findsignalFind signal location using similarity search
fsstFourier synchrosqueezed transform
instfreq순시 주파수 추정
pentropy신호의 스펙트럼 엔트로피
periodogram주기도 전력 스펙트럼 밀도 추정값
pkurtosisSpectral kurtosis from signal or spectrogram
powerbw전력 대역폭
pspectrum주파수 영역과 시간-주파수 영역의 신호 분석
pwelch웰치(Welch)의 전력 스펙트럼 밀도 추정값

신호 분석기여러 개의 신호와 스펙트럼을 시각화하여 비교

레이블 지정 기능

신호 레이블 지정기Label signal attributes, regions, and points of interest

도움말 항목

Signal Classification Using Wavelet-Based Features and Support Vector Machines

Classify human electrocardiogram signals using wavelet-based feature extraction and a support vector machine classifier.

Classify Time Series Using Wavelet Analysis and Deep Learning

Classify ECG signals using the continuous wavelet transform and a deep convolutional neural network.

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