${message}

Предобработка и извлечение свойств сигнала с MATLAB

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

Код тренинга

MLSP


Программа

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
Поделиться
*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля