Elaborazione del segnale
Applicare il Deep Learning all’elaborazione del segnale utilizzando Deep Learning Toolbox™ insieme a Signal Processing Toolbox™, Wavelet Toolbox™ o DSP System Toolbox™. Per le applicazioni di elaborazione di audio e parlato, vedere Elaborazione audio. Per le applicazioni di elaborazione radar, vedere Elaborazione radar. Per le applicazioni nelle comunicazioni wireless, vedere Comunicazioni wireless.
Categorie
- Classificazione
Classificare gli attributi del segnale, eseguire la segmentazione del segnale tramite la classificazione sequenza-sequenza
- Regressione
Rimozione del rumore dal segnale, recupero di fase e separazione della sorgente
- Pre-elaborazione ed estrazione delle feature
Estrarre le feature del segnale nei domini del tempo, della frequenza e del tempo-frequenza
- Etichettatura del segnale
Etichettare manualmente e automaticamente gli attributi del segnale, delle regioni di interesse e dei punti
- Rilevamento anomalie
Rilevare anomalie nei segnali utilizzando modelli di IA, comprese le reti di Deep Learning
- Sistemi IA integrati
Distribuire il Deep Learning su target incorporati e GPU
Esempi in primo piano
Musical Instrument Classification with Joint Time-Frequency Scattering
Classify musical instruments using joint time-frequency features paired with a 3-D convolutional network.
Denoise EEG Signals Using Differentiable Signal Processing Layers
Remove EOG noise from EEG signals using deep learning regression.
Classify ECG Signals Using Long Short-Term Memory Networks
Classify heartbeat electrocardiogram data using deep learning and signal processing.
Wireless Resource Allocation Using Graph Neural Network
Use graph neural networks for power allocation in wireless networks.
Generate Synthetic Signals Using Conditional GAN
Use a conditional generative adversarial network to produce synthetic data for model training.
Time-Frequency Convolutional Network for EEG Data Classification
Classify electroencephalographic (EEG) time series from persons with and without epilepsy.
Human Health Monitoring Using Continuous Wave Radar and Deep Learning
Reconstruct electrocardiogram signals using a bidirectional long short-term memory network and wavelet multiresolution analysis.
Learn Pre-Emphasis Filter Using Deep Learning
Use a convolutional deep network to learn a pre-emphasis filter for speech recognition.
