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image for course Tecniche di estrazione delle funzionalità per i segnali

Tecniche di estrazione delle funzionalità per i segnali

Acquisisci una conoscenza approfondita delle tecniche per l'estrazione delle funzionalità del segnale nei domini del tempo, della frequenza e del tempo-frequenza. Impara tecniche specifiche per catturare le funzionalità dei segnali variabili nel tempo dividendoli in segmenti.

Moduli del corso

Introduction

Get an overview of the course.

Lezioni:
  • Course Overview
  • Learning Outcomes and Prerequisites
  • Course Example: Features from Flood Signals

Explore Signals

Analyze signals in both the time and frequency domains to identify potential features of the signal.

Lezioni:
  • Explore the Signal in the Time Domain
  • Explore the Signal Spectrum

Extract Signal Features

Extract key features from signals in both the time and frequency domains.

Lezioni:
  • Types of Signal Features
  • Extract Time-Domain Features
  • Extract Frequency-Domain Features

Extract Features from Multiple Signals

Extract relevant features from multiple signals and organize them into a structured table for further analysis.

Lezioni:
  • Import Signals with a Datastore
  • Extract Features from Multiple Signals
  • Add Labels to Feature Table

Extract Features from Time-Varying Signals

Create feature extractor objects for specific signal segments to extract the essential characteristics of time-varying signals.

Lezioni:
  • Signal Segmentation
  • Visualize the Time-Varying Labeled Signal
  • Choose Frame Size
  • Create a Feature Extractor Object for Signal Segments
  • Partition the Label Sequence
  • Extract Wavelet Features

Evaluate the Features

Analyze and evaluate the extracted signal features by identifying patterns and assessing feature relevance through ranking algorithms.

Lezioni:
  • Find Patterns in Extracted Features
  • Check Feature Relevance by Ranking

Conclusion

Learn the next steps and give feedback on the course.

Lezioni:
  • Summary
  • Additional Resources
  • Survey

Formato:Autogestito

Lingua:Italiano

Lingua

  • Esercizi pratici con feedback automatico
  • Accedi a MATLAB tramite il browser web
  • Report sui progressi e certificato del corso condivisibili

Tecniche di riduzione della dimensionalità

Riduci la dimensionalità del tuo set di dati.

Classificazione di segnali con il Deep Learning

Scopri il workflow per la classificazione di segnali con le reti profonde.

Signal Processing Onramp

Un'introduzione interattiva ai metodi di elaborazione di segnali per l'analisi spettrale.

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