Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Update

Due to heightened concerns regarding the outbreak of COVID-19, we are adding more instructor-led online training courses as to classroom courses.

Dates et Inscription

Conditions préalables

Avoir suivi la formation Les fondamentaux MATLAB ou avoir une expérience équivalente avec MATLAB. Aucune connaissance préalable en traitement du signal n'est nécessaire pour cette formation.

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

Cette formation d'une journée présente comment utiliser MATLAB^®, la Signal Processing Toolbox^™ et la Wavelet Toolbox^™ pour le pré-traitement des signaux temporels ainsi que pour l'extraction de features (caractéristiques) 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.
Sujets abordés :

Créer, importer et visualiser des signaux
Améliorer la qualité des données par des pré-traitements, comme la gestion des plages de données manquantes, le ré-échantillonnage, 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 features 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

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Pré-requis

Avoir suivi la formation Les fondamentaux MATLAB ou avoir une expérience équivalente avec MATLAB. Aucune connaissance préalable en traitement du signal n'est nécessaire pour cette formation.

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 features et tendances dans les données. Importation, visualisation et exploration des signaux pour se faire une première idée 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 Ré-exécution de l'analyse à partir de scripts générés automatiquement par MATLAB
Pré-traitement 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 ré-échantillonnage, la suppression de données aberrantes et la gestion des plages de données manquantes. Ré-échantillonnage 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 features. Devenir familier avec les outils d'analyse spectrale de MATLAB et explorer les différentes façons d'extraire des features de plusieurs signaux. Localisation de pics Localisation de signaux à partir de patterns temporels ou fréquentiels Utilisation de l'analyse spectrale pour extraire des features de signaux Classification avec de l'apprentissage supervisé Utilisation du Classification Learner App pour interactivement entraîner et évaluer un algorithme de classification

Session garantie

Lorsque vous vous inscrivez à une de ces formations, vous pouvez compter sur le fait qu'elle ne sera pas annulée ou reportée pour une raison quelconque.

Dates et Inscription

Résultats 1 - 14 sur 14

Dates	Lieu	Langue	Prix
16 déc, 2020	En ligne 09:00 - 17:00 Heure avancée de la Côte Ouest des États-Unis	English	USD 750
18 déc, 2020	En ligne 09:00 - 17:00 Heure normale de Corée Inscrivez-vous aujourd'hui - 2 place(s) disponible(s)	Korean	USD 750
03 févr, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure normale du Japon	Japanese	USD 750
10 févr, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure avancée de l'Est des États-Unis	English	USD 750
22 mars, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure avancée de l'Est de l'Australie	English	USD 750
22 avr, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure avancée de la Côte Ouest des États-Unis	English	USD 750
23 avr, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure normale du Japon	Japanese	USD 750
30 avr, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure standard d'Europe centrale	English	USD 750
02 juin, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure normale de l'Inde	English	USD 750
14 juin, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure avancée de l'Est de l'Australie	English	USD 750
18 juin, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure normale du Japon	Japanese	USD 750
23 juin, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure normale de Corée	Korean	USD 750
24 juin, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure avancée de l'Est des États-Unis	English	USD 750
24 juin, 2021	En ligne 09:00 - 17:00 Heure standard de Chine	Chinese	USD 750

Résultats 1 - 14 sur 14

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