Formations MATLAB et Simulink

Pré-traitement de signaux et extraction de caractéristiques pour l'analyse de données avec MATLAB

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Détails de la formation

Cette formation d'une journée présente comment utiliser MATLAB®, la Signal Processing Toolbox™ et la Wavelet Toolbox™ pour le prétraitement des signaux temporels ainsi que pour l'extraction de caractéristiques (features) dans les domaines fréquentiel et temporel. Cette formation est destinée aux data scientists et aux ingénieurs analysant des signaux (séries temporelles) pour des applications d'analyse de donnée. Aucune connaissance préalable en traitement du signal n'est nécessaire pour cette formation.

Les thèmes comprennent :

  • Créer, importer et visualiser des signaux
  • Améliorer la qualité des données par des pré-traitements, comme la gestion des plages de données manquantes, le rééchantillonnage, le lissage, le recalage de signaux, la détection et la suppression de données aberrantes ainsi que la gestion des signaux non-uniformément échantillonnés
  • Extraire des caractéristiques dans les domaines temporel et fréquentiel, rechercher de signaux à partir de patterns (motifs), trouver des points de ruptures, localiser des pics et identifier des tendances

Jour 1


Exploration et analyse de signaux (séries temporelles) dans MATLAB

Objectif: Apprendre à facilement importer et visualiser plusieurs jeux de signaux ou de séries temporelles pour acquérir une meilleure idée des caractéristiques et tendances dans les données.

  • Importer, visualiser et parcourir des signaux
  • Mesure sur des signaux
  • Comparaison de plusieurs signaux dans les domaines temporel et fréquentiel
  • Analyse spectrale interactive
  • Extraction de zones d'intérêt pour une analyse ciblée
  • Réexécution de l'analyse à partir de scripts générés automatiquement par MATLAB

Prétraitement de signaux pour améliorer la qualité d'un jeu de données

Objectif: Maîtriser les techniques pour nettoyer les signaux grâce à des opérations telles que le rééchantillonnage, la suppression de données aberrantes et la gestion des données manquantes.

  • Rééchantillonnage pour assurer une base de temps commune pour tous les signaux
  • Utilisation de données non-uniformément échantillonnées
  • Repérage des plages de données manquantes et suppression ou remplacement
  • Suppression de bruit et de contenu fréquentiel indésirable
  • Débruitage avec des traitements en ondelettes
  • Utilisation du spectre d'enveloppe pour l'analyse de défaillances
  • Localisation des données aberrantes et remplacement par des valeurs acceptables
  • Localisation des points de rupture et utilisation pour découper le signal en segments

Extraction de caractéristiques depuis des signaux

Objectif: Appliquer différentes techniques dans les domaines temporel et fréquentiel pour extraire des caractéristiques. Devenir familier avec les outils d'analyse spectrale de MATLAB et explorer les différentes façons d'extraire des caractéristiques de plusieurs signaux.

  • Localisation de pics
  • Localisation de signaux à partir de patterns temporels ou fréquentiels
  • Utilisation de l'analyse spectrale pour extraire des caractéristiques de signaux
  • Classification avec de l'apprentissage supervisé
  • Utilisation du Classification Learner App pour interactivement entraîner et évaluer un algorithme de classification

Niveau: Intermédiaire

Pré-requis:

  • Fondamentaux MATLAB
  • Aucune connaissance préalable en traitement du signal n'est nécessaire pour cette formation.

Durée: 1 jour

Langues: English, 한국어, 中文

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