Предобработка и извлечение свойств сигнала с MATLAB (MLSP)

• Исследование и анализ временного сигнала в MATLAB.
• Предобработка сигнала для повышения качества множества данных.
• Извлечение характеристик из сигналов.

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.

MATLAB

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.

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.

MATLAB