exponenta event banner

Описательная статистика

Пики, среднеквадратичный уровень, амплитуда пика-пика, коэффициент гребня, динамическое искажение времени, схема управления CUSUM, изменение расстояния

Использовать findpeaks для определения местоположения локальных максимумов сигнала и сортировки пиков по высоте, ширине или заметности. Определите коэффициент гребня сигнала с помощью peak2rms функция и вычислить общую описательную статистику, такую как максимумы, минимумы, стандартные отклонения и уровни среднеквадратичных значений. Поиск интересующих сигналов в больших наборах данных и согласование сигналов во времени. Найдите точки, в которых сигнал резко изменяется или выходит за пределы целевого диапазона. Маркировка сигналов для анализа или машинного и глубокого обучения.

Приложения

Анализатор сигналовВизуализация и сравнение нескольких сигналов и спектров
Маркировщик сигналовМетки атрибутов сигнала, областей и точек интереса

Функции

развернуть все

cummaxСовокупный максимум
cumminСовокупный минимум
envelopeОгибающая сигнала
maxМаксимальное количество элементов массива
meanСреднее или среднее значение массива
meanfreqСредняя частота
medfreqМедианная частота
medianМедианное значение массива
minМинимальные элементы массива
movmadСкользящее среднее абсолютное отклонение
movmedianПодвижная медиана
peak2peakРазница между максимальными и минимальными значениями
peak2rmsОтношение пиковой величины к среднеквадратичной величине
rmsСреднеквадратичный уровень
rssqУровень корневой суммы квадратов
seqperiodВычислить период последовательности
stdСтандартное отклонение
varРазличие
alignsignalsВыравнивание двух сигналов путем задержки самого раннего сигнала
cusumОбнаруживайте небольшие изменения среднего с помощью кумулятивной суммы
dtwРасстояние между сигналами с использованием динамического искажения времени
edrИзменение расстояния по реальным сигналам
findchangeptsНайти резкие изменения в сигнале
finddelayОценка задержки (задержек) между сигналами
findpeaksНайти локальные максимумы
findsignalПоиск местоположения сигнала с помощью поиска подобия
labeledSignalSetСоздание набора маркированных сигналов
signalLabelDefinitionСоздать определение метки сигнала
countlabelsКоличество уникальных меток
folders2labelsПолучение списка меток из имен папок
splitlabelsПоиск индексов для разделения меток в соответствии с заданными пропорциями
signalMaskМодификация и преобразование сигнальных масок и извлечение представляющих интерес сигнальных областей
binmask2sigroiПреобразование двоичной маски в матрицу пределов окупаемости инвестиций
extendsigroiРасширение областей сигнала, представляющих интерес, влево и вправо
extractsigroiИзвлечь представляющие интерес сигнальные области
mergesigroiОбъединить области сигналов, представляющие интерес
removesigroiУдалить представляющие интерес сигнальные области
shortensigroiСокращение областей сигнала, представляющих интерес, слева и справа
sigroi2binmaskПреобразование матрицы пределов окупаемости инвестиций в двоичную маску

Темы

Среднеквадратичное значение периодических сигналов

Найдите среднеквадратичное значение синусоидальной волны, квадратной волны и прямоугольной последовательности импульсов.

Поиск пиков в данных

Найдите локальные максимумы в наборе данных и определите, возникают ли эти пики периодически.

Выдающееся положение

Видность пика измеряет степень выделения пика из-за его собственной высоты и расположения относительно других пиков.

Модель симулятора распознавания действий человека для развертывания смартфонов (инструментарий для статистики и машинного обучения)

Создание кода из классификационной модели Simulink ®, подготовленной для развертывания на смартфоне.

Выберите приложение для наклейки основных данных

Решите, какое приложение использовать для маркировки основных данных: Image Labeler, Video Labeler, Ground Truth Labeler, Lidar Labeler, Signal Labeler или Audio Labeler.

Характерные примеры