Building AI Applications for Signals and Time Series Data
AI techniques can be applied to signal and time series data to classify signals, identify events of interest and anomalies, and make intelligent decisions at edge computing nodes. In this session, you will see how to use MATLAB® to build robust real-world applications for communications, digital health, and machine health monitoring.
You’ll also learn tips and tricks to speed up data preparation, improve network accuracy and performance, and work with less training data. You’ll see the latest features for:
- Data synthesis through apps, simulation, and GANs
- Automated signal labeling techniques using the Signal Labeler app
- Advanced preprocessing and feature extraction techniques to improve deep networks, including automated feature extraction techniques and single line deep learning
- Deployment to embedded devices and GPUs
Published: 30 May 2021
Featured Product
Signal Processing Toolbox
Up Next:
Related Videos:
Seleziona un sito web
Seleziona un sito web per visualizzare contenuto tradotto dove disponibile e vedere eventi e offerte locali. In base alla tua area geografica, ti consigliamo di selezionare: .
Puoi anche selezionare un sito web dal seguente elenco:
Come ottenere le migliori prestazioni del sito
Per ottenere le migliori prestazioni del sito, seleziona il sito cinese (in cinese o in inglese). I siti MathWorks per gli altri paesi non sono ottimizzati per essere visitati dalla tua area geografica.
Americhe
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europa
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asia-Pacifico
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)