Técnicas de preprocesamiento de señales

Aprenda y aplique técnicas de preprocesamiento para mejorar la calidad de las señales. Aprenderá a completar datos faltantes, reemplazar valores atípicos, eliminar tendencias y eliminar ruido en las señales. Después de cada paso de preprocesamiento, analizará los cambios en el espectro de frecuencia de la señal para asegurar que se preserve la información clave de la señal. También evaluará los resultados del preprocesamiento utilizando métricas de calidad de señales.

Módulos del curso

Introduction

Familiarize yourself with the course.

Lecciones:

Course Overview

Learning Outcomes and Prerequisites

Common Issues in Signals

Course Example: Aircraft Vibration Signals

Identify Issues in a Signal

Fill Missing Data and Replace Outliers in Signals

Learn to handle missing samples and outliers in signals using suitable gap-filling methods and smoothing techniques.

Lecciones:

Missing Data in Signals

Fill Large and Small Gaps in a Signal

Handle Outliers in Signals

Overview of Signal Smoothing

Replace Outliers in a Signal

Detrend Signals

Use detrending techniques to remove linear trends while preserving the true signal characteristics.

Lecciones:

Baseline Trends in Signals

Remove a Linear Trend from a Signal

Denoise Signals

Identify noise in signals and use denoising techniques to clean and improve signal quality.

Lecciones:

Signal Noise Types and Denoising Methods

Remove Periodic Noise from a Signal

Remove White Noise from a Signal

Automate Signal Preprocessing

Generate a MATLAB function from the Signal Analyzer app to automate signal preprocessing operations.

Lecciones:

Use a Generated MATLAB Function to Preprocess Signals

Evaluate Signal Quality

Evaluate the overall quality of the preprocessed signal using the signal quality metrics.

Lecciones:

Types of Signal Quality Metrics

Evaluate the Quality of a Preprocessed Signal

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

Lecciones:

Summary

Additional Resources

Survey

Técnicas de preprocesamiento de señales

Módulos del curso

Introduction

Fill Missing Data and Replace Outliers in Signals

Detrend Signals

Denoise Signals

Automate Signal Preprocessing

Evaluate Signal Quality

Conclusion

Idioma

Ejercicios prácticos con comentarios automáticos
Acceda a MATLAB a través de su navegador web
Informe de progreso y certificado del curso disponibles para compartir

Técnicas de extracción de características de señales

Signal Processing Onramp

Técnicas de preprocesamiento de señales

Módulos del curso

Introduction

Fill Missing Data and Replace Outliers in Signals

Detrend Signals

Denoise Signals

Automate Signal Preprocessing

Evaluate Signal Quality

Conclusion

Idioma

Ejercicios prácticos con comentarios automáticosAcceda a MATLAB a través de su navegador webInforme de progreso y certificado del curso disponibles para compartir

Técnicas de extracción de características de señales

Signal Processing Onramp

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