Signal Processing Toolbox는 균일하게 그리고 비균일하게 샘플링된 신호를 관리, 분석, 전처리하고, 특징을 추출할 수 있는 함수와 앱을 제공합니다. 또한 필터 설계 및 분석, 리샘플링, 평활화, 추세 제거, 파워 스펙트럼 추정을 수행하는 툴이 있습니다. 신호 분석기 앱을 사용하여 시간, 주파수, 시간-주파수 영역에서 동시에 신호를 시각화하고 처리할 수 있습니다. 필터 디자이너 앱을 사용하여 FIR 및 IIR 디지털 필터를 설계하고 분석할 수 있습니다. 두 앱 모두 MATLAB 스크립트를 생성하여 작업을 재현하거나 자동화할 수 있습니다.
툴박스의 함수를 사용하면 차원을 축소하고 신호 품질을 개선하는 특징을 엔지니어링하여 AI 모델의 훈련에 사용할 수 있는 신호 데이터셋을 준비할 수 있습니다. 신호 데이터저장소를 사용하여 파일 모음 및 대용량 데이터셋에 액세스하고 이를 처리할 수 있습니다. 신호 레이블 지정기 앱을 사용하면 신호의 특성, 관심 영역 및 지점에 주석을 지정하여 레이블이 지정된 신호 세트를 생성할 수 있습니다. Signal Processing Toolbox는 데스크탑 프로토타이핑 및 임베디드 시스템 배포를 위한 C/C++ 및 CUDA® 코드 생성 이외에 GPU 가속화도 지원합니다.
신호에 대한 머신러닝 및 딥러닝
머신러닝 및 딥러닝 워크플로에 필요한 전처리, 특징 엔지니어링, 신호 레이블 지정 및 데이터셋 생성을 수행할 수 있습니다. 신호 레이블 지정기 앱을 사용하여 AI 모델 훈련을 위한 실측 데이터셋을 생성하고 특징을 추출할 수 있습니다.
특징 추출 및 신호 측정
피크, 전력, 대역폭, 왜곡, 신호 통계량 등 신호의 고유한 특징을 측정하고 추출할 수 있습니다. 펄스 및 천이와 관련된 메트릭을 계산할 수 있습니다. 신호 레이블 지정기 앱을 사용하여 전체 데이터셋에 대해 특징을 추출할 수 있습니다.
필터 설계 및 분석
디지털 및 아날로그 필터를 설계하고, 분석하고 구현할 수 있습니다. 필터 디자이너 앱 또는 필터 설계 라이브 편집기 작업을 사용하여 저역통과, 고역통과, 대역저지와 같은 다양한 디지털 FIR 및 IIR 필터를 설계할 수 있습니다.