신호 처리 엔지니어는 신호 분석 및 알고리즘 탐색에서 실시간 신호 처리 시스템을 만들기 위한 설계 구현상의 상충관계에 대한 평가에 이르기까지 개발의 모든 단계에서 MATLAB 및 Simulink 를 사용합니다. MATLAB 및 Simulink는 다음 사항을 제공합니다.
- 시계열 데이터의 분석 및 전처리, 스펙트럼 및 시간-주파수 분석, 신호 측정을 위한 내장 함수와 앱
- 기본적인 FIR 및 IIR 필터에서 적응식 멀티레이트 다단계 설계까지, 디지털 필터(FIR 및 IIR)의 설계, 분석 및 구현을 위한 앱과 알고리즘
- 각종 프로그램 및 블록 다이어그램의 조합을 사용하여 신호 처리 시스템을 모델링하고 시뮬레이션하기 위한 환경
- 고정 소수점 동작을 모델링하고 임베디드 프로세서, FPGA 및 ASIC 으로의 배포을 위한 C/C++ 또는 HDL 코드를 자동으로 생성하는 기능
- 머신 러닝 및 딥러닝 워크플로를 사용하여 신호 및 센서 데이터에 대해 예측 모델을 개발하기 위한 툴
Yobe가 MATLAB, 신호 처리, 인공지능 그리고 MathWorks의 스타트업 프로그램을 통해 목소리 기반 인터페이스를 활용한 사례를 살펴봅니다.
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AI 탑재 신호 처리 응용 분야에서의 데이터 및 모델링
신호 처리용 AI의 기본 내용과 신호 데이터 준비 및 딥러닝 응용 분야의 모델링과 관련한 작업에 대해 알아봅니다.
ebook 보기신호 분석 및 측정
MATLAB 및 Simulink에서는 코드를 수동으로 작성하지 않아도 내장 앱을 사용하여 신호를 분석하고 시간, 주파수 및 시간-주파수 도메인에서 신호를 시각화 및 전처리하여 패턴과 추세를 검출할 수 있습니다. 통신, 레이더, 오디오, 의료 장비, IoT를 비롯한 각종 분야에서 각 도메인의 알고리즘을 사용하여 신호 및 신호 처리 시스템의 특징을 구현할 수 있습니다.
필터 설계 및 분석
기본적인 싱글레이트 저역통과 또는 고역통과 필터에서부터 멀티레이트, 다단계 및 적응 필터를 비롯한 고급 FIR 및 IIR 설계에 이르기까지 각종 디지털 필터를 설계 및 분석할 수 있습니다. 크기, 위상, 군지연 및 임펄스 응답을 시각화하고, 안정성과 위상 선형성을 비롯한 필터 성능을 평가할 수 있습니다. 필터 설계를 분석하고 시뮬레이션하여 각종 내부 구조 및 고정 소수점 데이터형의 영향을 평가할 수 있습니다. 임베디드 소프트웨어 또는 하드웨어 구현도 이룰 수 있습니다. 고급 및 분야별 적용 사례의 경우, 웨이블릿 기반 필터 뱅크, 인지 간격 필터 뱅크, 채널라이저와 같은 사전 설계된 필터와 필터 뱅크를 사용할 수 있습니다.
신호 처리를 위한 모델 기반 설계
블록 다이어그램과 언어 기반 프로그래밍을 조합하여 신호 처리 시스템을 설계할 수 있습니다. Simulink를 사용하여 모델링, 시뮬레이션, 초기 검증 및 코드 생성을 통해 신호 처리 시스템에 대한 모델 기반 설계를 적용할 수 있습니다. 베이스라인 신호 처리, 오디오, 아날로그 혼합 신호 및 RF, 유무선 통신과 레이더 시스템을 위한 분야별 알고리즘과 블록 라이브러리를 함께 사용할 수 있습니다. 시뮬레이션 중에 Spectrum Analyzer 및 Logic Analyzer, 성상도, eye 다이어그램과 같은 가상 스코프를 사용하여 라이브 신호를 시각화할 수 있습니다.
임베디드 코드 생성
MATLAB Coder 및 Simulink Coder 를 사용하여 신호 처리 알고리즘과 bit-accurate 시스템으로부터 C 및 C++ 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다. 생성된 코드를 시뮬레이션 가속, 빠른 프로토타이핑 및 시스템의 임베디드 구현을 위해 사용할 수 있습니다. 또한, ARM® Cortex®-A 또는 Cortex-M과 같은 임베디드 하드웨어 프로세서를 대상으로 하는 최적화된 C 코드를 생성할 수 있습니다.
이에 더해, MATLAB 함수와 Simulink 모델로부터 이식 및 합성 가능한 Verilog® 및 VHDL® 코드를 생성할 수 있습니다. 생성된 HDL 코드는 FPGA 프로그래밍이나 ASIC 설계를 위해 사용할 수 있습니다.
머신 러닝 및 딥러닝
MATLAB을 사용하여 신호 처리 응용 분야를 위한 예측 모델을 만들 수 있습니다. 내장 신호 처리 알고리즘을 사용하여 머신 러닝 시스템을 위한 특징을 추출하고 딥러닝 애플리케이션 개발을 위해 대규모 데이터셋을 처리하여 신호를 삽입, 보완 및 주석 처리할 수 있습니다.
