Transformées, corrélation et modélisation
Signal Processing Toolbox™ propose des fonctions permettant de calculer la corrélation, la convolution et les transformées de signaux. Utilisez la transformée de Fourier rapide pour décomposer vos données en composantes fréquentielles. Filtrez les signaux par convolution avec des fonctions de transfert. Utilisez la corrélation pour quantifier les similitudes entre des signaux. Utilisez la transformée en cosinus discrète pour compresser les données.
Catégories
- Transformées
Fourier, chirp Z, DCT, Hilbert, cepstre, Walsh-Hadamard
- Corrélation et convolution
Corrélation croisée, autocorrélation, covariance croisée, autocovariance, convolution linéaire et circulaire
- Modélisation de signaux
Prédiction linéaire, modèles autorégressifs (AR), Yule-Walker, Levinson-Durbin
Sélection d՚exemples
Accelerate Correlation with GPUs
Use a graphics processing unit to accelerate cross-correlation in applications that involve large data sets.
DFT Estimation with the Goertzel Algorithm
Use the Goertzel method to implement a DFT-based Dual-Tone Multi-Frequency detection algorithm.
Graph Signal Processing and Brain Signal Analysis
Perform graph signal processing to analyze brain activity by decomposing brain signals into aligned and liberal components.
Single Sideband Modulation via the Hilbert Transform
Use the discrete Hilbert transform to implement single sideband modulation, an efficient form of AM.
