MATLAB 및 Simulink를 사용한 신호 처리
신호 및 시계열 데이터 분석. 신호 처리 시스템 모델링, 설계 및 시뮬레이션
신호 처리 엔지니어는 신호 분석 및 알고리즘 탐색부터 실시간 신호 처리 시스템을 구축하기 위한 설계 구현의 장단점 평가에 이르는 개발의 모든 단계에서 MATLAB 및 Simulink를 활용하고 있습니다.
신호 처리 관련 자료
주요 특징
신호 분석 및 측정
직접 코드를 작성하지 않고 신호를 시간, 주파수 및 시간-주파수 영역에서 시각화하고 전처리할 수 있습니다. 통신, 레이다, 오디오, 의료기기 IoT 같은 응용 분야에 대한 도메인 특정 알고리즘을 사용해 신호 및 신호 처리 시스템을 특성화할 수 있습니다.
내장된 앱으로 신호를 분석하여 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다.
필터 설계 및 분석
기본 저역통과/고역통과부터 멀티레이트, 다단, 적응형 유형을 비롯한 고급 FIR/IIR에 이르는 디지털 필터를 설계하고 분석할 수 있습니다. 크기, 위상 및 임펄스 응답을 시각화할 수 있습니다. 성능, 안정성 및 위상 선형성을 평가할 수 있습니다.
디지털 방식으로 필터링된 파형을 분석할 수 있습니다.
모델 기반 설계를 사용한 신호 처리
블록 다이어그램을 사용해 신호 처리 시스템을 설계할 수 있습니다. Simulink를 통해 모델링, 시뮬레이션, 검증 및 코드 생성에 모델 기반 설계를 적용할 수 있습니다. 특정 알고리즘에 대한 블록 라이브러리를 사용하고 가상 스코프를 통해 실시간 신호를 시각화할 수 있습니다.
모델 기반 설계를 신호 처리 응용 분야에 적용할 수 있습니다.
임베디드 코드 생성
MATLAB Coder 및 Simulink Coder를 사용해 시뮬레이션, 프로토타이핑 및 임베디드 용도로 신호 처리 알고리즘에서 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다. ARM® Cortex® 프로세서에 최적화된 C 코드를 생성할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink 모델에서 FPGA 또는 ASIC 설계를 위한 Verilog® 및 VHDL® 코드를 생성할 수 있습니다.
코드 생성 리포트를 포함하여 C/C++ 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다.
머신러닝 및 딥러닝
MATLAB을 활용해 신호 처리 응용 분야를 위한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 내장된 신호 처리 알고리즘을 활용해 머신러닝 시스템에 필요한 특징을 추출할 수 있습니다. 딥러닝 애플리케이션을 개발할 때 대규모 데이터셋으로 작업해 신호를 수집하고 증강하며, 주석을 추가할 수 있습니다.
머신러닝 및 딥러닝을 사용해 신호를 시각화할 수 있습니다.
