Signal Processing Toolbox는 균일 또는 불균일 샘플링된 신호를 관리하고 분석하며 전처리하고 특징을 추출할 수 있는 함수와 앱을 제공합니다. 또한 필터 설계 및 분석, 리샘플링, 평활화, 추세 제거, 파워 스펙트럼 추정을 수행하는 툴을 포함하고 있습니다. 신호 분석기 앱을 사용해 시간, 주파수 및 시간-주파수 영역에서 동시에 신호를 시각화하고 처리할 수 있습니다. 필터 디자이너 앱을 통해 FIR 및 IIR 디지털 필터를 설계하고 분석할 수 있습니다.
이 툴박스의 함수와 신호 특징 추출기 앱을 활용하면 차원을 축소하고 신호 품질을 개선하는 특징을 엔지니어링하여 AI 모델의 훈련에 사용할 수 있는 신호 데이터셋을 준비할 수 있습니다. 신호 레이블 지정기 앱을 통해 시간 영역 및 시간-주파수 영역에서 신호에 주석을 지정하여 AI 모델 훈련을 위한 레이블이 지정된 신호 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 이 툴박스는 데스크탑 프로토타이핑 및 임베디드 시스템 배포를 위한 C/C++ 및 CUDA® 코드 생성 이외에 GPU 가속화도 지원합니다.
신호를 위한 머신러닝 및 딥러닝
머신러닝 및 딥러닝 워크플로를 위해 전처리, 특징 엔지니어링, 신호 레이블 지정 및 데이터셋 생성을 수행할 수 있습니다. 신호 레이블 지정기 앱을 사용해 ground truth 데이터셋을 생성하고 신호 특징 추출기 앱을 사용해 모델 훈련을 위한 특징을 추출할 수 있습니다.
특징 추출 및 신호 측정
피크, 전력, 대역폭 및 왜곡을 비롯한 신호의 특징을 측정하고 추출할 수 있습니다. 펄스 및 천이와 관련된 신호 통계량 및 메트릭을 계산할 수 있습니다. 신호 특징 추출기 앱을 사용해 전체 데이터셋에 대해 특징을 추출할 수 있습니다.
제품 관련 자료:
“MATLAB은 알고리즘을 개발하고 결과를 시각화한 뒤, 반복적인 과정을 통해 알고리즘을 지속적으로 개선할 수 있었기 때문에 SonarScope를 개발하는 데 이상적인 환경임이 입증되었습니다.”
