Signal Processing Toolbox

주요 업데이트

 

Signal Processing Toolbox

신호 처리 및 분석을 수행할 수 있습니다.

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.

신호 탐색 및 전처리

신호 분석기 앱을 사용하여 신호를 시각화, 전처리 및 탐색할 수 있습니다. 또한 추가 분석을 위해 신호에 대한 잡음 제거, 평활화 및 추세 제거를 수행할 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.

스펙트럼 분석

스펙트럼 추정과 부분공간 기법을 사용하여 신호의 주파수 성분이 가진 특성을 분석할 수 있습니다. 윈도우 적용 함수를 설계, 시각화 및 구현할 수 있습니다.

시간-주파수 분석

스펙트로그램, 싱크로스퀴징, 재할당과 같은 방법을 사용하여 비정상 신호의 시간-주파수 성분을 시각화하고 비교할 수 있습니다.

진동 해석

기계 시스템 내 진동의 특성을 분석할 수 있습니다. 차수 해석을 통해 회전 기계에서 발생하는 스펙트럼 성분을 분석하고 시각화할 수 있습니다. 실험적 모드 해석과 피로 해석을 수행할 수 있습니다.

코드 가속화 및 생성

GPU(그래픽 처리 장치)를 사용하여 신호 처리 알고리즘의 실행을 가속화할 수 있습니다. MATLAB 코드로부터 이식 가능한 C/C++ 소스 코드, 독립형 실행 파일 또는 독립형 응용 프로그램을 생성할 수 있습니다.

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