Создайте код C, содержащий функции Wavelet Toolbox для деноизирования.

Узнайте, как создать код CUDA для CWT.

Демонстрирует, как вы можете использовать мощные методы обработки сигналов и сверточные нейронные сети вместе для классификации сигналов ЭКГ. Мы также покажем, как код CUDA ® может быть создан на основе модели Simulink ®. В этом примере используется предварительно обученная сеть CNN из временного ряда классификации с использованием вейвлет-анализа и примера глубокого обучения вейвлет- Toolbox™ для классификации сигналов ЭКГ на основе изображений из CWT данных временного ряда. Дополнительные сведения об обучении см. в разделе Классификация временных рядов с использованием вейвлет-анализа и глубокого обучения.

Рабочий процесс по классификации сигналов электрокардиограммы человека (ЭКГ) с использованием непрерывного вейвлет-преобразования (CWT) и глубокой сверточной нейронной сети (CNN). В этом примере также приводится информация о том, как генерировать и развертывать код и CNN для прогнозирования на цели Raspberry Pi (устройство на базе ARM ®).

Создание и развертывание исполняемого файла CUDA ®, который классифицирует сигналы электрокардиограммы человека (ЭКГ), используя функции, извлеченные непрерывным вейвлет-преобразованием (CWT) и предварительно обученной сверточной нейронной сетью (CNN).

Ускорение вычисления скалограммы с помощью графических процессоров. Вычисленные скалограммы используются в качестве входных признаков для нейронных сетей глубокого свертывания (CNN) для классификации ЭКГ и речевых цифр.

Ускорение вычислений функций вейвлет-рассеяния с помощью gpuArray. Необходимо иметь Toolbox™ параллельных вычислений и поддерживаемый графический процессор. Для получения дополнительной информации см. раздел Поддержка графического процессора по выпуску. В этом примере используется графический процессор NVIDIA Titan V с вычислительной способностью 7.0.

Создание и развертывание исполняемого файла CUDA ®, который выполняет классификацию модуляции с использованием функций, извлеченных непрерывным вейвлет-преобразованием (CWT), и предварительно обученной сверточной нейронной сети (CNN).