Signal Processing Toolbox fornisce funzioni e app per gestire, analizzare, pre-elaborare ed estrarre feature da segnali campionati in modo uniforme o non uniforme. Il toolbox comprende gli strumenti per la progettazione e l'analisi di filtri, il ricampionamento, la linearizzazione, l’eliminazione del trend e la stima dello spettro di potenza. È possibile utilizzare l’app Signal Analyzer per visualizzare ed elaborare i segnali contemporaneamente nei domini di tempo, frequenza e tempo-frequenza. L’app Filter Designer consente di progettare e analizzare filtri digitali FIR e IIR.
Utilizzando le funzioni del toolbox e l’app Signal Feature Extractor, è possibile preparare set di dati di segnali per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale, estraendo caratteristiche significative che riducono la dimensionalità dei dati e migliorano la qualità dei segnali. L’app Signal Labeler consente di etichettare i segnali nei domini del tempo e tempo-frequenza per generare set di dati annotati destinati all’addestramento di modelli IA. Il toolbox supporta l’accelerazione GPU oltre alla generazione di codice C/C++ e CUDA® per la prototipazione desktop e l’implementazione di sistemi embedded.
Collegamento degli agenti IA a Signal Processing Toolbox
Integra funzionalità specifiche del dominio nel tuo workflow di Agentic AI.
Machine Learning e Deep Learning per i segnali
Esegui operazioni di pre-elaborazione, progettazione di feature, etichettatura dei segnali e generazione di set di dati per workflow di Machine Learning e Deep Learning. Utilizza l’app Signal Labeler per creare dataset di riferimento (ground truth) e l’app Signal Feature Extractor per estrarre le caratteristiche da impiegare nell’addestramento dei modelli.
Estrazione delle feature e misurazione del segnale
Misura ed estrai le feature dei segnali, tra cui picchi, potenza, larghezza di banda e distorsione. Calcola statistiche e metriche dei segnali relative a impulsi e transizioni. Estrai le feature per un intero set di dati con l’app Signal Feature Extractor.
Progettazione e analisi di filtri
Progetta, analizza e implementa filtri digitali. Utilizza le app Filter Designer e Filter Analyzer per progettare e analizzare diversi tipi di filtri digitali FIR, IIR e multirate, come filtri passa-basso, passa-alto, passa-banda e elimina-banda.
Analisi spettrale
Caratterizza il contenuto in frequenza di un segnale tramite stima spettrale, includendo metodi parametrici e metodi subspaziali. Progetta, visualizza e implementa funzioni di windowing.
Analisi tempo-frequenza
Analizza e confronta il contenuto tempo-frequenza di segnali non stazionari utilizzando metodi come lo spettrogramma, il synchrosqueezing e la reassignment.
Analisi della vibrazione
Caratterizza le vibrazioni nei sistemi meccanici. Utilizza l’analisi d’ordine per estrarre e visualizzare il contenuto spettrale presente nei macchinari rotanti. Esegui analisi modali sperimentali e analisi a fatica.
Accelerazione GPU e generazione di codice
Accelera l’esecuzione degli algoritmi di elaborazione di segnali utilizzando GPU. Genera codice sorgente C/C++ portabile, eseguibili standalone o applicazioni standalone per il tuo codice MATLAB.
Risorse di prodotto:
“MATLAB si è rivelato un ambiente ideale per lo sviluppo di SonarScope perché mi ha permesso di progettare algoritmi, visualizzare i risultati e poi perfezionare gli algoritmi attraverso un ciclo iterativo.”
FAQ su Signal Processing Toolbox
Signal Processing Toolbox fornisce funzioni e app per gestire, analizzare, pre-elaborare ed estrarre caratteristiche da segnali campionati in modo uniforme e non uniforme, inclusi strumenti per la progettazione di filtri, il ricampionamento, il lisciamento, la soppressione della tendenza e la stima dello spettro di potenza.
vIl toolbox include Signal Analyzer per visualizzare e processare i segnali nei domini del tempo, della frequenza e tempo-frequenza; Filter Designer per progettare e analizzare filtri digitali FIR e IIR; Filter Analyzer per analizzare filtri digitali; Signal Labeler per annotare i segnali e creare set di dati etichettati; e Signal Feature Extractor per estrarre informazioni dai segnali per addestrare modelli di intelligenza artificiale.
Sì. È possibile preparare dataset di segnali per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale progettando caratteristiche che riducono la dimensionalità e migliorano la qualità del segnale, e usare l'app Signal Labeler per creare dataset ground truth ed estrarre caratteristiche per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.
È possibile progettare e analizzare filtri digitali e analogici usando l'app Filter Designer o il task Design Filter del Live Editor per creare una varietà di filtri digitali FIR e IIR, come filtri passa-basso, passa-alto, passa-banda e a banda di arresto.
Sì. Il toolbox supporta l'accelerazione tramite GPU per esecuzioni più veloci e genera codice sorgente portabile in C/C++ e codice CUDA per il prototipaggio su desktop e il deployment su sistemi embedded.
È possibile misurare ed estrarre caratteristiche distintive quali picchi, potenza, larghezza di banda, distorsione, statistiche del segnale e metriche relative ai domini della frequenza e del tempo-frequenza mediante le funzioni del toolbox.
Sì. È possibile caratterizzare le vibrazioni nei sistemi meccanici, utilizzare l'analisi degli ordini per analizzare il contenuto spettrale nelle macchine rotanti e svolgere analisi modale sperimentale e analisi della fatica.
Signal Analyzer consente di visualizzare, pre-elaborare ed esplorare i segnali simultaneamente nei domini del tempo, della frequenza e tempo-frequenza, ed eseguire operazioni come rimozione del rumore, lisciamento e soppressione della tendenza per preparare i segnali ad analisi successive.
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