Generación y preprocesamiento de señales

Crear, remuestrear, suavizar, denoise y detrend señales

proporciona funciones que le permiten denoise, suavizar y desmitar las señales para prepararlas para un análisis posterior.Signal Processing Toolbox™ Elimine el ruido, los valores atípicos y el contenido no esencial de los datos. Mejore las señales para visualizarlas y descubrir patrones. Cambie la frecuencia de muestreo de una señal o haga que la frecuencia de muestreo sea constante para señales muestreadas irregularmente o señales con datos que faltan. Genere señales sintéticas como pulsos y chirridos para simulación y pruebas de algoritmos.

Temas destacados

Suavizado y desano.
Suavizado Savitzky-Golay, filtrado mediano y Hampel, detrending
Remuestreo
Decimación, interpolación, reducción de muestreo, upsampling, filtro antialiasing
Generación de formas de onda
Pulsos, chirridos, VCO, funciones sinc, señales periódicas/aperiódicas y moduladas

Ejemplos destacados

Eliminar tendencias de los datos

Saque patrones generales irrelevantes que impidan el análisis de datos.

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Suavizado de señales

Descubra patrones importantes en sus datos mientras deja fuera ruido, valores atípicos y otra información irrelevante.

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Procesar una señal con muestras que faltan

Las señales a menudo tienen muestras faltantes. Para proporcionar estimaciones para estos valores, utilice el remuestreo.

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Medición de similitudes de señal

Compare las señales con diferentes frecuencias de muestreo, mida los retrasos y compare el contenido de frecuencia; encontrar una señal en una medición y determinar si es periódica.

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Remuestreo de señales muestreadas uniformemente

Remuestrear una señal muestreada uniformemente a una nueva velocidad uniforme; reducir el impacto de los grandes transitorios y eliminar el contenido de alta frecuencia no deseado.

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Remuestreo de señales muestreadas no uniformemente

Remuestrear una señal muestreada de forma no uniforme a una nueva velocidad uniforme; aplicar filtros personalizados para reducir el alias; eliminar los transitorios de borde.

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Ejemplos destacados

Eliminar tendencias de los datos

Suavizado de señales

Procesar una señal con muestras que faltan

Medición de similitudes de señal

Remuestreo de señales muestreadas uniformemente

Remuestreo de señales muestreadas no uniformemente

Documentación de Signal Processing Toolbox

Soporte

Deep Learning for Signal Processing with MATLAB