PROCESSAMENTO DE SINAIS

Análise de sinais e dados de séries temporais. Modele, projete e simule sistemas de processamento de sinais


Utilize o MATLAB® e o Simulink® em todas as etapas do desenvolvimento – desde a análise de sinais e exploração de algoritmos até a avaliação de compensações de projeto para a construção de sistemas de processamento de sinais em tempo real. MATLAB e Simulink oferecem:

  • Funções e aplicativos integrados para análise e pré-processamento de dados de séries temporais, análise espectral e de tempo-frequência, e medições de sinais
  • Aplicativos e algoritmos para criar, analisar e implementar filtros FIR e IIR
  • Um ambiente para modelar e simular sistemas de processamento de sinais com uma combinação de programas e diagramas de blocos
  • Capacidade de modelar comportamento de variáveis e automaticamente gerar códigos C/C++ ou HDL para a implementação em processadores, FPGAs e ASICs
  • Ferramentas para o desenvolvimento de modelos preditivos baseados em sinais e dados de sensores utilizando fluxos de trabalho de machine learning e deep learning
Análise e Medições de Sinal

 

O MATLAB e o Simulink auxiliam na análise de sinais através de aplicativos integrados para a visualização e pré-processamento de sinais em domínios de tempo, frequência e tempo-frequência para detectar padrões e tendências sem a necessidade de codificação manual. Você pode caracterizar sinais e sistemas de processamento de sinais usando algoritmos específicos de diferentes domínios, tais como comunicações, radar, áudio, dispositivos médicos e IoT.

PROCESSAMENTO DE SINAIS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

E-book interativo que aborda deep learning para processamento de sinais para que você seja capaz de incorporar inteligência artificial em seus projetos que envolvem processamento de sinais.

Projeto e Análise de Filtro

 

Projete e analise filtros digitais de lowpass ou highpass básicos até FIR e IIR avançados, incluindo filtros multirate, multi-estágios e adaptativos. Você pode visualizar magnitude, fase, atraso e resposta ao impulso, bem como avaliar o desempenho do filtro, incluindo estabilidade e linearidade de fase. Projetos de filtro podem ser analisados e simulados para avaliar os efeitos de diferentes estruturas internas e tipos de dados de ponto fixo. Podem também gerar software embarcado ou implementações de hardware. Para casos de uso avançado e aplicações específicas, é possível explorar filtros pré-definidos e bancos de filtros, como por exemplo, filtros baseados em wavelet, bancos de filtros com espaçamento perceptual ou canalizadores.

Model-Based Design para Processamento de Sinais

 

Ao projetar sistemas de processamento de sinais, você pode usar uma combinação de diagramas de blocos e código MATLAB. Você pode usar o Simulink para aplicar Model-Based Design em sistemas de processamento de sinais para modelagem, simulação, verificação antecipada e geração de código. Você pode utilizar bibliotecas de blocos com algoritmos de aplicações específicas para processamento de sinais, áudio, sinal misto analógico e RF, comunicações com fio e wireless e sistemas de radar. Você pode visualizar sinais ao vivo durante as simulações utilizando alcance virtual, incluindo analisadores de espectro e lógicos, constelações e eye diagrams.

Geração de Códigos Embarcados

 

Você pode gerar automaticamente códigos C e C++ de algoritmos de processamento de sinais e modelos de sistemas com precisão de bits utilizando o MATLAB Coder™ e Simulink Coder™. O código gerado pode ser usado para acelerar a simulação, prototipagem rápida e implementação de seu sistema. Você pode também gerar códigos C otimizados para processadores de hardware integrados, como ARM®, Cortex® -A ou Cortex-M.

É possível também gerar códigos Verilog® e VHDL® a partir das funções do MATLAB e modelos Simulink. O código HDL gerado pode ser usado para programação FPGA ou projetos ASIC.

Machine Learning e Deep Learning

 

Com o MATLAB você pode construir modelos preditivos para aplicações de processamento de sinais. Explore algoritmos integrados de processamento de sinais para extrair features para sistemas de machine learning além de trabalhar com grandes conjuntos de dados de sinais para o desenvolvimento de aplicações de deep learning.

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