${message}

${message}

Этот однодневный курс покажет как использовать инструменты MALTAB, Signal Processing Toolbox и Wavelet Toolbox для обработки временных сигналов и извлечения ключевых характеристик во временной и частотной областях. Этот курс предназначен для специалистов по анализу данных и инженеров, занимающихся анализом сигналов (временных рядов).

Темы курса включают:

  • Создание, импорт и визуализация сигнала;
  • Предобработка для повышения качества данных, включая фильтрацию данных, переоцифровку, сглаживание, алиасинг, нахождение и удаление выбросов и обработка не равномерно оцифрованных сигналов;
  • Извлечение характеристик во временной и частотной областях, включая поиск сигналов из паттернам, поиск точек измерения, определение пиков и выделение трендов.

Требования: 

MATLAB для профессионалов или эквивалентный опыт использования MATLAB.

Программа курса:

Модуль 1. Исследование и анализ временного сигнала в MATLAB.

Цель: Научиться легко импортировать и визуализировать несколько сигналов или наборов данных временных рядов, чтобы получить представление о характеристиках и трендах в данных

  • Импорт, визуализация и просмотр сигналов для получения информации;
  • Выполнение измерений по сигналам;
  • Сравнение нескольких сигналов во временной и частотной областях;
  • Выполнение интерактивного спектрального анализа;
  • Извлечение областей интереса для целенаправленного анализа;
  • Воссоздание анализ с помощью автоматически сгенерированных скриптов MATLAB.

Модуль 2. Предобработка сигнала для повышения качества множества данных.

Цель: Изучить методы очистки  сигналов с помощью таких операций, как переоцифровка, удаление выбросов и заполнение пропусков.

  • Выполнение переоцифровки для обеспечения общей временной базы по сигналам;
  • Работа с неравномерно оцифрованными сигналами;
  • Нахождение и восстановление пропусков в данных;
  • Удаление шума и нежелательных частотной;
  • Подавление шума с помощью вейвлет анализа;
  • Использование спектра огибающей для анализа деффектов;
  • Нахождение значений выбросов в данных и замена их приемлемыми значениями;
  • Нахождение точки изменения сигнала и использование границы для автоматического создания сегментов сигнала.

Модуль 3. Извлечение характеристик из сигналов.

Цель: Применить различные техники как во временной области так и в частотной для извлечения характеристик. Ознакомится с инструментами спектрального анализа в MATLAB и изучить способы выявления характеристик для нескольких сигналов.

  • Нахождение пиков сигнала;
  • Нахождение нужных сигналов по паттернам во временной и спектральной областях;
  • Использование спектрального анализа для извлечения объектов из сигналов;
  • Выполнение классификации на основе обучения с учителем;
  • Использование приложения Classification Learner для интерактивного обучения и оценки работы нейронных сетей.

Задать вопрос