Deep learning per l’elaborazione di segnali
Il deep learning offre nuove opportunità di sviluppo di modelli predittivi per gestire un’ampia gamma di applicazioni di elaborazione di segnali. MATLAB® supporta l’intero flusso di lavoro, dall’esplorazione all’implementazione per sistemi di elaborazione di segnali basati su reti profonde. Puoi iniziare facilmente con le funzionalità specifiche dell’elaborazione di segnali, tra cui:
- Analisi, pre-elaborazione e annotazione di segnali in modo interattivo
- Estrazione di feature e trasformazione di segnali per l’addestramento di reti neurali profonde
- Costruzione di modelli di deep learning per applicazioni reali, inclusi i settori biomedico, audio, comunicazioni e radar
- Acquisizione e creazione di set di dati attraverso la connettività hardware e le simulazioni
“Credo che MATLAB non abbia rivali nel campo dell’elaborazione di segnali e dell’analisi wavelet. Utilizzando le sue funzionalità di statistica e machine learning, è facile capire perché i non programmatori apprezzano MATLAB, soprattutto per i progetti che richiedono una combinazione di tutti questi metodi.
Ali Bahrami Rad, Aalto University
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Acquisisci nozioni base relative all’intelligenza artificiale usata nel campo dell’elaborazione dei segnali e scopri quali sono le attività associate alla preparazione dei dati dei segnali e alla modellazione di un’applicazione di deep learning.
Leggi l'ebookEtichettatura di segnali e gestione di set di dati
Con MATLAB puoi utilizzare applicazioni integrate e strumenti multidominio che ti possono aiutare a preparare i tuoi dati di segnali con attività come l’etichettatura e la gestione di grandi volumi di dati troppo grandi per essere contenuti nella memoria.
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Trasformazioni tempo-frequenza
Le rappresentazioni tempo-frequenza descrivono come il contenuto spettrale di un segnale evolve come una funzione di tempo. Puoi addestrare reti neurali profonde che possono identificare ed estrarre pattern dalle rappresentazioni tempo-frequenza. Inoltre, puoi scegliere tra una varietà di tecniche che possono generare rappresentazioni tempo-frequenza per segnali, compresi spettrogrammi, spettrogrammi di frequenza su scala Mel, Wigner-Ville e trasformate wavelet continue (o scalogrammi).
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Pre-elaborazione ed estrazione di feature
La pre-elaborazione di segnali è un passaggio fondamentale per migliorare la qualità dei segnali. Puoi utilizzare funzioni e applicazioni integrate per pulire i segnali e rimuovere gli artefatti prima di addestrare una rete profonda. Inoltre, puoi estrarre feature standard e specifiche del dominio da segnali per ridurre la dimensionalità dei dati per addestrare modelli di deep learning. Puoi anche utilizzare tecniche di estrazione di feature, come il cosiddetto Wavelet Scattering, per ottenere feature di bassa varianza da segnali e addestrare reti profonde.
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Generazione e acquisizione di segnali
L’addestramento e la validazione dei modelli di deep learning richiede solitamente una grande quantità di dati. In alcune situazioni, la disponibilità di dati può essere il fattore limitante nell’adozione delle tecniche di deep learning. Con MATLAB e altri prodotti aggiuntivi per le applicazioni di elaborazione di segnali, puoi simulare dati sintetici che corrispondono quasi perfettamente a scenari reali e sviluppare modelli utilizzando le tecniche di deep learning. Puoi anche interfacciare MATLAB con hardware esterni per acquisire dati reali allo scopo di validare i tuoi modelli addestrati tramite prototipi in fase iniziale di sviluppo.
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Progettazione, addestramento e distribuzione di reti
Progetta reti in modo interattivo, velocizza l’addestramento utilizzando GPU NVIDIA® e ottieni buoni risultati più velocemente.
Progettazione
Importa modelli pre-addrestrati tramite ONNX™, quindi utilizza l’applicazione Deep Network Designer per aggiungere, rimuovere o ridisporre i layer.
Corsi di formazione
Che tu stia utilizzando una GPU, più GPU, GPU su cloud o NVIDIA DGX, MATLAB supporta l’addestramento di GPU multiple con una sola riga di codice.
Distribuzione
Distribuisci i modelli di deep learning ovunque. Genera codice automaticamente per eseguire in modo nativo su ARM® e Intel® MKL-DNN. Importa i modelli di deep learning e genera codice CUDA®, eseguendo il targeting di librerie CuDNN e TensorRT
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Deep learning per l’elaborazione di segnali con MATLAB
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