• Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
  • Предобработка и извлечение свойств сигнала с MATLAB

    Код тренинга: MLSP

    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


    Заявка на тренинг


    Подробнее

    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

    Заявка на тренинг
    Связанные материалы