Procesamiento de señales

MATLAB y Simulink para procesamiento de señales

Analice señales y datos de series temporales. Modele, diseñe y simule sistemas de procesamiento de señales.

Los equipos de ingeniería de procesamiento de señales utilizan MATLAB y Simulink en todas las etapas de desarrollo, desde análisis de señales y exploración de algoritmos hasta evaluación de tradeoffs de implementación de diseño para crear sistemas de procesamiento de señales en tiempo real.

Soluciones en la práctica

Acceda a funciones y apps integradas para análisis y preprocesamiento de datos de series temporales, análisis del espectro y de tiempo-frecuencia, y mediciones de señales.

Utilice apps y algoritmos para diseñar, analizar e implementar filtros digitales, desde filtros FIR e IIR básicos hasta diseños adaptativos, multifrecuencia y multietapa.

Modele y simule sistemas de procesamiento de señales con una combinación de funciones y diagramas de bloques.

Modele comportamiento de punto fijo y genere automáticamente código C/C++ o HDL para desplegarlo en procesadores embebidos, FPGA y ASIC.

Desarrolle modelos de predicción con señales y datos de sensores utilizando flujos de trabajo de Machine Learning y Deep Learning.

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Recursos de procesamiento de señales

Vídeo

Introducción a Simulink para procesamiento de señales

Vea el vídeo (12:31)

Vídeo

Seguimiento del ADN del sonido con MATLAB

Vea el vídeo (0:49)

Vídeo

Diseño e implementación de filtrado digital en Simulink

Vea el vídeo (9:09)

Características principales

Análisis y mediciones de señales

Visualice y preprocese señales en los dominios del tiempo, frecuencia y tiempo-frecuencia sin necesidad de desarrollar código manualmente. Caracterice señales y sistemas de procesamiento de señales empleando algoritmos específicos de cada dominio para aplicaciones de comunicaciones, radar, audio, dispositivos médicos e IoT.

Signal Analyzer con la pestaña Display abierta, que muestra cuatro gráficos diferentes. — Analice señales con una app integrada para identificar patrones y tendencias.

Diseño y análisis de filtros

Diseñe y analice filtros digitales, desde configuraciones básicas paso bajo/paso alto hasta FIR/IIR avanzados, incluyendo de tipo multifrecuencia, multietapa y adaptativos. Visualice magnitud, fase y respuesta al impulso. Evalúe rendimiento, estabilidad y linealidad de fase.

Gráfico de ondas de forma filtradas con múltiples colores. — Analice formas de onda filtradas digitalmente.

Diseño basado en modelos para procesamiento de señales

Diseñe sistemas de procesamiento de señales utilizando diagramas de bloques. Aplique diseño basado en modelos con Simulink para modelar, simular, verificar y generar código. Utilice librerías de bloques para algoritmos específicos y visualice señales en tiempo real con scopes virtuales.

Demostración que utiliza Internet Low Bitrate Codec. — Aplique diseño basado en modelos a aplicaciones de procesamiento de señales.

Generación de código embebido

Genere código C/C++ a partir de algoritmos de procesamiento de señales empleando MATLAB Coder y Simulink Coder para simulación, prototipado y uso embebido. Cree código C optimizado para procesadores ARM^® Cortex^®. Produzca código Verilog^® y VHDL^® para diseño de FPGA o ASIC a partir de modelos de MATLAB y Simulink.

Informe de generación de código. — Genere automáticamente código C/C++, incluyendo informes de generación de código.

Machine Learning y Deep Learning

Desarrolle modelos de predicción para aplicaciones de procesamiento de señales con MATLAB. Aproveche algoritmos de procesamiento de señales integrados para extraer características para sistemas de Machine Learning. Trabaje con conjuntos de datos de gran tamaño para procesar, aumentar y anotar señales mientras desarrolla aplicaciones de Deep Learning.