• Veri Yükleme ve Ön İşleme: Farklı formatlardaki sinyal verilerini kolayca içe aktarma ve işleme öncesi gürültü giderme, normalleştirme gibi temel işlemleri yapma yeteneği.
• Filtre Tasarımı ve Uygulaması: FIR, IIR filtreler, adaptif filtreler ve çok fazlı filtreler dahil olmak üzere geniş bir filtre yelpazesini tasarlamak ve uygulamak için zengin fonksiyon setleri. Hem frekans hem de zaman domeni filtreleme işlemleri için optimize edilmiş algoritmalar.
• Spektral Analiz: Fourier dönüşümü (FFT), güç spektral yoğunluğu (PSD) tahmini, spektrogramlar ve dalgacık analizi gibi araçlarla sinyallerin frekans içeriğini derinlemesine inceleme imkanı.
• Zaman-Frekans Analizi: Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü (STFT) ve dalgacık dönüşümü (Wavelet Transform) gibi tekniklerle sinyallerin zaman içindeki frekans değişimlerini görselleştirme ve analiz etme.
• Sistem Tanımlama: Bilinmeyen sistemlerin modellerini tahmin etmek için parametrik ve parametrik olmayan yöntemler.
• Dalgacık Analizi: Dalgacık dönüşümü ile zamana bağlı frekans analizleri, sinyal sıkıştırma ve gürültü giderme.
• Adaptif Filtreleme: Değişen koşullara uyum sağlayabilen filtreler tasarlayarak gürültü giderme, yankı engelleme gibi gerçek zamanlı uygulamalarda performans optimizasyonu.
• Makine Öğrenmesi Entegrasyonu: Sinyal verilerini sınıflandırmak, kümelemek ve regresyon modelleri oluşturmak için Makine Öğrenmesi Araç Kutusu ile entegrasyon.
• Paralel Hesaplama: Büyük veri setleri ve karmaşık algoritmalar için çok çekirdekli işlemcilerden ve GPU'lardan yararlanarak hesaplama sürelerini kısaltma.

% Örnek sinyal oluşturma
Fs = 1000; % Örnekleme frekansı (Hz)
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % Zaman vektörü
f1 = 50; % Birinci sinüs frekansı (Hz)
f2 = 200; % İkinci sinüs frekansı (Hz)
signal_noisy = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t) + 0.5*randn(size(t));

% Filtre parametreleri
Fc = 100; % Kesme frekansı (Hz)
N = 100; % Filtre sırası (düzen)
b = fir1(N, Fc/(Fs/2)); % FIR alçak geçiren filtre katsayıları

% Sinyali filtreleme
signal_filtered = filter(b, 1, signal_noisy);

% Frekans yanıtını görselleştirme
fvtool(b, 1);

% Orjinal ve filtrelenmiş sinyali görselleştirme
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, signal_noisy);
title('Gürültülü Sinyal');
xlabel('Zaman (s)');
ylabel('Genlik');
subplot(2,1,2);
plot(t, signal_filtered);
title('Filtrelenmiş Sinyal');
xlabel('Zaman (s)');
ylabel('Genlik');

• Sistem Modelleme ve Simülasyon (Simulink): MATLAB ile entegre olan Simulink, blok diyagram tabanlı bir ortamda dinamik sistemleri modellemek ve simüle etmek için kullanılır. Sinyal işleme algoritmaları bu ortamda kolayca test edilebilir ve gerçek dünya senaryolarında nasıl performans gösterecekleri incelenebilir.
• Donanım Entegrasyonu: MATLAB ve Simulink, Arduino, Raspberry Pi, FPGA'ler ve SDR (Yazılım Tanımlı Radyo) donanımları gibi çeşitli donanım platformlarıyla etkileşim kurabilir. Bu sayede geliştirilen algoritmalar doğrudan fiziksel sistemlere dağıtılabilir ve gerçek zamanlı uygulamalar oluşturulabilir.
• Otomatik Kod Üretimi: MATLAB Coder ve HDL Coder gibi araçlar, MATLAB kodundan C/C++ veya HDL kodu üreterek algoritmaların gömülü sistemlere veya özel donanımlara aktarımını kolaylaştırır. Bu, özellikle performans kritik uygulamalar için büyük avantaj sağlar.
• Veri Bilimi ve Yapay Zeka ile Kesişim: Sinyal işleme, veri bilimi ve yapay zeka uygulamaları için temel bir ön işlemedir. MATLAB, bu alanlardaki araç kutuları (örneğin, Deep Learning Toolbox) ile sinyal verilerinden özellik çıkarımı yapmak, modelleri eğitmek ve tahminler yapmak için sorunsuz bir entegrasyon sunar.

"MATLAB, sinyal işleme dünyasında algoritma geliştirme, görselleştirme ve doğrulama için benzersiz bir ortam sunar. Kapsamlı araç kutuları ve yüksek performanslı hesaplama yetenekleri sayesinde, araştırmacılar ve mühendisler karmaşık problemleri hızla çözebilir ve inovasyonu hızlandırabilirler." - Bir Sinyal İşleme Uzmanı

Genişletmek için tıkla ...

• Kullanım Kolaylığı: Sezgisel dil yapısı ve zengin dokümantasyonu sayesinde yeni başlayanlar bile kısa sürede etkili sonuçlar elde edebilir.
• Geniş Fonksiyon Kütüphanesi: Hazır fonksiyonlar, karmaşık algoritmaları sıfırdan yazma ihtiyacını ortadan kaldırır.
• Görselleştirme Yetenekleri: İleri düzey grafik ve görselleştirme araçları, sinyalleri ve algoritmaların çıktısını anlamayı kolaylaştırır.
• Araştırma ve Geliştirme Odaklı: Sürekli güncellenen araç kutuları ve aktif kullanıcı topluluğu, en yeni araştırma trendlerini takip etmeyi ve uygulamayı mümkün kılar.
• Endüstri Standardı: Birçok sektörde kabul görmüş bir platform olması, işbirliğini ve projelerin taşınabilirliğini artırır.