Objetivo: Aprenda a importar y visualizar fácilmente varias señales o conjuntos de datos de series temporales para obtener más información acerca de las características y tendencias de los datos.

• Importar, visualizar y explorar señales para obtener más información
• Realizar mediciones en señales
• Comparar varias señales en el dominio de tiempo y frecuencia
• Realizar análisis del espectro interactivo
• Extraer regiones de interés para un análisis enfocado
• Recrear el análisis con scripts de MATLAB autogenerados

Objetivo: Aprenda técnicas para depurar conjuntos de señales con operaciones como volver a muestrear, eliminar valores atípicos y llenar los vacíos.

• Realizar un nuevo muestreo para garantizar una base temporal común entre las señales
• Trabajar con datos muestreados de manera no uniforme
• Identificar vacíos en los datos y eliminar o llenar los vacíos
• Eliminar el ruido y el contenido de frecuencia no deseado
• Eliminar ruido en wavelets
• Usar el espectro envolvente para realizar análisis de fallos
• Localizar valores atípicos en los datos y reemplazarlos con los datos correctos
• Localizar puntos de cambio de señal y utilizar límites para crear automáticamente segmentos de señal

Objetivo: Aplique diferentes técnicas en los dominios de tiempo y frecuencia para extraer características. Familiarícese con las herramientas de análisis del espectro en MATLAB y explore formas de revelar características para varias señales.

• Localizar picos
• Localizar las señales deseadas de los patrones en los dominios del espectro y del tiempo
• Usar análisis del espectro para extraer características de las señales
• Realizar la clasificación mediante aprendizaje supervisado
• Usar la app Classification Learner para entrenar y evaluar algoritmos de clasificación de manera interactiva