Tecniche di pre-elaborazione del segnale

Impara e applica tecniche di pre-elaborazione per migliorare la qualità del segnale. Imparerai a riempire i dati mancanti, a sostituire i valori anomali, a rimuovere le tendenze e a rimuovere il rumore nei segnali. Dopo ogni fase di pre-elaborazione, analizzerai le variazioni nello spettro di frequenza del segnale per assicurarti che le informazioni chiave del segnale siano preservate. Valuterai anche i risultati della pre-elaborazione utilizzando parametri di qualità del segnale.

Moduli del corso

Introduction

Familiarize yourself with the course.

Lezioni:

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.

Lezioni:

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.

Lezioni:

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.

Lezioni:

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.

Lezioni:

Use a Generated MATLAB Function to Preprocess Signals

Evaluate Signal Quality

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

Lezioni:

Types of Signal Quality Metrics

Evaluate the Quality of a Preprocessed Signal

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

Lezioni:

Summary

Additional Resources

Survey

Tecniche di pre-elaborazione del segnale

Moduli del corso

Introduction

Fill Missing Data and Replace Outliers in Signals

Detrend Signals

Denoise Signals

Automate Signal Preprocessing

Evaluate Signal Quality

Conclusion

Lingua

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

Tecniche di estrazione delle funzionalità per i segnali

Signal Processing Onramp

Tecniche di pre-elaborazione del segnale

Moduli del corso

Introduction

Fill Missing Data and Replace Outliers in Signals

Detrend Signals

Denoise Signals

Automate Signal Preprocessing

Evaluate Signal Quality

Conclusion

Lingua

Esercizi pratici con feedback automaticoAccedi a MATLAB tramite il browser webReport sui progressi e certificato del corso condivisibili

Tecniche di estrazione delle funzionalità per i segnali

Signal Processing Onramp

Esercizi pratici con feedback automatico
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