Funzionalità chiave

  • Signal Analyzer App consente di visualizzare e confrontare segnali simultaneamente nel dominio del tempo, della frequenza e tempo-frequenza
  • Progettazione e analisi di filtri FIR e IIR
  • Algoritmi per trovare somiglianze, inviluppi, modelli, changepoint, picchi e outlier di segnale
  • Misurazioni, come per esempio parametri di transizione e di impulso, potenza di banda, larghezza di banda e distorsione
  • Stima dello spettro di potenza di dati campionati uniformemente o non uniformemente
  • Analisi degli ordini dei segnali di vibrazione e analisi modale di sistemi meccanici

Esplorazione di segnali

Signal Processing Toolbox™ fornisce app e funzioni che consentono di analizzare, visualizzare e confrontare segnali multipli e rilevare ed estrarre feature o eventi interessanti. Ad esempio, con la Signal Analyzer App, è possibile:

  • Analizzare segnali nel dominio del tempo, della frequenza e tempo-frequenza
  • Pre-elaborare segnali per migliorare la qualità del segnale
  • Estrarre regioni di interesse dai segnali
Visualizza e confronta segnali e spettri multipli.
Misura il ritardo di tempo tra segnali correlati.
Identifica i toni regolando il parametro di perdita della finestra utilizzando la Signal Analyzer App.

Pre-elaborazione di segnali

Signal Processing Toolbox fornisce funzioni che consentono di rilevare outlier, linearizzare e lavorare con segnali campionati in modo irregolare e prepararli per un’ulteriore analisi. Ad esempio, è possibile:

  • Rimuovere il rumore, gli outlier e il contenuto spurio dai dati
  • Migliorare e visualizzare i segnali e scoprire modelli
  • Modificare le dimensioni campione di un segnale o renderle costanti per segnali campionati in modo irregolare o per segnali con dati mancanti
Modifica le frequenze di campionamento di un segnale senza introdurre artefatti.
Ridurre il rumore dei segnali con la media mobile ponderata e i filtri Savitzky-Golay.

Rimuovi i picchi con i filtri mediani.
Genera impulsi e segnali a frequenza variabile (chirp, VCO).
Interpolare i segmenti mancanti di segnali utilizzando la modellazione autoregressiva.
Misura i ritardi e allinea i segnali utilizzando la cross-correlation.

Estrazione di feature e misurazione di segnali

Signal Processing Toolbox dispone di funzioni che consentono di esplorare ed estrarre modelli nei segnali. Nello specifico, è possibile:

  • Localizza i picchi del segnale e determinane altezza, ampiezza e distanza rispetto ai vicini
  • Trova changepoint nei segnali e allinea segnali utilizzando il dynamic time warping 
Localizzare i picchi e misurarne l’altezza, la prominenza e l’ampiezza.
Estrai feature per la classificazione di segnali di portamento.
Trova modelli corrispondenti esattamente o approssimativamente nei segnali.
Rileva cambiamenti bruschi o eventi interessanti nei dati di serie storiche.
Estrai l’inviluppo di un segnale utilizzando la trasformata di Hilbert e il segnale analitico.
Misura il rapporto segnale/rumore (SNR), la distorsione armonica totale (THD) e il rapporto segnale/rumore e distorsione (SINAD).
Misura potenza, larghezza di banda, e frequenze medie e mediane.

Filtri digitali e analogici


Filtri digitali

Utilizza le funzioni e le app del Signal Processing Toolbox per progettare, analizzare e implementare una varietà di filtri digitali FIR e IIR, come per esempio passa-basso, passa-alto ed elimina banda. Con tali funzioni e app è possibile:

  • Visualizzare le risposte di ampiezza, fase, ritardo di gruppo, impulso e passo.
  • Esaminare poli e zero del filtro
  • Valutare le prestazioni del filtro esaminando la stabilità e la linearità di fase.
  • Applicare filtri ai dati e rimuovere ritardi e distorsioni di fase utilizzando filtri a sfasamento nullo
Compensa il ritardo e la distorsione introdotti dai filtri.
Esamina le risposte in frequenza per passa-basso, passa-alto, passa-banda, elimina banda, differenziatore e ampiezza arbitraria.
Specifica i diversi vincoli di progettazione dei filtri e confronta gli algoritmi di progettazione FIR, come per esempio l’algoritmo di Parks-McClellan (equiripple), l’algoritmo dei minimi quadrati e la finestra di Kaiser.
Confrontare le risposte di ampiezza e ritardo di gruppo dei filtri Butterworth, Chebyshev e dei filtri ellittici IIR.

Filtri analogici

Signal Processing Toolbox offre funzioni per lo sviluppo e l'analisi di filtri analogici. I tipi supportati comprendono i filtri di Butterworth, Chebyshev, Bessel ed ellittici. Il toolbox comprende inoltre funzioni di discretizzazione, come per esempio il metodo dell’invarianza all’impulso e il metodo per la trasformazione bilineare per la conversione analogico-digitale dei filtri.


Analisi dello spettro e di tempo-frequenza

Caratterizzare il contenuto di frequenza di un segnale utilizzando la famiglia delle funzioni e delle app per l’analisi dello spettro del Signal Processing Toolbox. I metodi non parametrici basati sulla FFT, come per esempio il metodo di Welch o il periodogramma, non avanzano ipotesi sui dati di input e possono essere utilizzati con qualunque tipo di segnale. I metodi parametrici e di sottospazio, come per esempio Burg, Yule-Walker e MUSIC, incorporano una conoscenza precedente del segnale e possono produrre stime dello spettro più precise. Con tali funzioni e app è possibile:

  • Calcolare gli spettri di potenza di segnali campionati non uniformemente o di segnali con campioni mancanti utilizzando il metodo di Lomb-Scargle
  • Analizzare segnali utilizzando tecniche di tempo-frequenza, come per esempio lo spettrogramma, e misurare le somiglianze di segnale nel dominio della frequenza stimando la coerenza spettrale
Utilizza lo spettrogramma per determinare quando un componente di frequenza è presente nel segnale ed esamina i compromessi di risoluzione tempo-frequenza.
Stima la coerenza spettrale tra segnali e misura la fase relativa tra componenti di frequenza correlati.
Riduci l’errore e la variabilità PSD utilizzando windowing e averaging con i metodi di Welch e multitaper.
Calcola gli spettri di segnali campionati non uniformemente o di segnali con campioni mancanti.
Ottieni stime di tempo-frequenza accurate ed estrai modelli del segnale.
Modella segnali corti come output di processi autoregressivi (AR) per ottenere una risoluzione spettrale più alta.

Analisi della vibrazione

Signal Processing Toolbox dispone di funzioni che consentono di studiare e caratterizzare le vibrazioni nei sistemi meccanici. Nello specifico, è possibile:

  • Utilizzare l’analisi degli ordini per analizzare e visualizzare il contenuto dello spettro che si verifica nei macchinari rotanti
  • Tracciare ed estrarre gli ordini e le loro forme d’onda nel dominio del tempo
  • Stimare lo spettro medio di un segnale come una funzione di un ordine
  • Eseguire l’analisi modale sperimentale stimando le funzioni di risposta in frequenza, le frequenze naturali, il tasso di smorzamento e le forme modali  
Identifica la fonte di vibrazioni indesiderate utilizzando l’analisi degli ordini.
Analizza la condizione di una scatola del cambio utilizzando time-synchronous averaging e spettri di inviluppo.
Analizza il comportamento dinamico delle pale di una turbina eolica stimando i vettori di forme modali da stime di funzioni di risposta in frequenza.