kategori: Sinyal İşleme

Audio Toolbox, konuşma, akustik ve ses işleme sistemleri tasarlamanızı ve çözümlemenizi sağlar.

Audio Toolbox, konuşma, akustik ve ses işleme sistemlerinin tasarımını ve analizini kapsayan araç kutusudur. Gerçek zamanlı ses işleme tarafında USB ya da Thunderbolt gibi ses kartlarından örnek okur ve bunlara örnek yazarsınız; standart ses sürücüleri ASIO, WASAPI, CoreAudio ve ALSA desteklenir. Yani algoritmayı canlı ses akışı üzerinde çalıştırırsınız. Yapay zeka tarafında hazır modeller bulunur: ses sınıflandırma, konuşmacı doğrulama, konuşma metne çevirme ve sentezleme, kaynak ayırma ile gürültü azaltma bu kapsamdadır. Fonksiyon listesini MathWorks dokümantasyonunda bulursunuz.

Eklenti üretimi araç kutusunun ayırt edici yanıdır: MATLAB kodundan doğrudan VST eklentileri, AU eklentileri ve bağımsız çalıştırılabilir eklentiler üretirsiniz, dolayısıyla algoritmanızı yaygın ses üretim yazılımlarında denersiniz. Akustik ölçüm tarafında oda dürtü yanıtı ölçümü, HRTF analizi, ambisonik kodlama ile kod çözme ve psikoakustik ölçütlerle gürlük ölçümü bulunur; ölçüm dosyaları SOFA biçiminde saklanır. Sistem simülasyonu tarafında Simulink için ses işleme blok kitaplıklarıyla model kurarsınız; sayısal sinyal işleme, devre ve derin öğrenme modellerini aynı simülasyonda birleştirirsiniz. Son adım gömülü dağıtımdır: C ve C++ kaynak kodu üretir, tasarımı Raspberry Pi, mobil platformlar ve özel ses donanımı üzerinde prototiplersiniz. Parametrik ekolayzır, efektler ve süzgeçleme de kitaplıkta yer alır.

Audio Toolbox Temel Yetenekleri

Yapay Zeka Modelleri

Ses sınıflandırma, konuşmacı doğrulama, konuşma metne çevirme ve sentezleme için hazır modeller kullanırsınız. Kaynak ayırma ve gürültü azaltma da bu kapsamdadır.

Örneğin iki konuşmacılı kaydı ayrı akışlara bölersiniz.

Simulink ile Sistem Simülasyonu

Simulink için ses işleme blok kitaplıklarıyla model kurarsınız. Sayısal sinyal işleme, devre ve derin öğrenme modellerini aynı simülasyonda birleştirirsiniz.

Böylece hoparlör gibi bileşenleri sistem bütününde değerlendirirsiniz.

Akustik Ölçümler

Oda dürtü yanıtı ölçümü, HRTF analizi ve ambisonik kodlama ile kod çözme yaparsınız. Psikoakustik ölçütlerle gürlük ölçersiniz.

Ayrıca ölçüm dosyalarını SOFA biçiminde saklarsınız.

Eklenti Üretimi

MATLAB kodundan doğrudan VST eklentileri, AU eklentileri ve bağımsız çalıştırılabilir eklentiler üretirsiniz. Arayüz de birlikte oluşturulur.

Dolayısıyla algoritmanızı yaygın ses üretim yazılımlarında denersiniz.

Gömülü Dağıtım

C ve C++ kaynak kodu üretirsiniz. Tasarımı Raspberry Pi, mobil platformlar ve özel ses donanımı üzerinde prototiplersiniz.

Yani algoritmayı hedef cihazda gerçek zamanlı çalıştırırsınız.

Audio Toolbox Nasıl Çalışır?

1. Sesi alın Öncelikle ses kartından standart sürücülerle canlı akış okuyun.
2. Algoritmayı kurun Ardından süzgeç, efekt ya da yapay zeka modelini işleme zincirine ekleyin.
3. Ölçün ve doğrulayın Akustik ölçümlerle sonucu değerlendirip gürlüğü denetleyin.
4. Dağıtın Son olarak eklenti üretin ya da gömülü platforma kod çıkarın.

Kullanım Alanları

Sinyal İşleme

Ses akışını gerçek zamanlı işler, ardından sonucu ölçümlerle doğrularsınız.

Yapay Zekâ

Hazır modellerle ses sınıflandırma ve konuşma tanıma kurar, böylece geliştirmeyi hızlandırırsınız.

Gömülü Yapay Zekâ

Ses modellerini gömülü platformlara taşır, dolayısıyla çıkarımı cihazda yaparsınız.

Test ve Ölçüm

Oda ve cihaz akustiğini ölçer, ardından sonuçları standart biçimde saklarsınız.

Nesnelerin İnterneti

Sesli arayüzleri küçük cihazlarda kurar, örneğin anahtar kelime tanıma uygularsınız.

Sıkça Sorulan Sorular

Hangi ses sürücüleri destekleniyor?

ASIO, WASAPI, CoreAudio ve ALSA standart ses sürücüleri desteklenir. USB ya da Thunderbolt ses kartlarından örnek okur ve bunlara örnek yazarsınız.

Hangi hazır modeller geliyor?

Ses sınıflandırma, konuşmacı doğrulama, konuşma metne çevirme ve sentezleme, kaynak ayırma ile gürültü azaltma modelleri bulunur.

Eklenti üretebilir miyim?

Evet. MATLAB kodundan doğrudan VST eklentileri, AU eklentileri ve bağımsız çalıştırılabilir eklentiler üretirsiniz.

Akustik ölçümlerde neler var?

Oda dürtü yanıtı ölçümü, HRTF analizi, ambisonik kodlama ile kod çözme ve psikoakustik ölçütlerle gürlük ölçümü bulunur. Ölçüm dosyaları SOFA biçiminde saklanır.

Gömülü platformlara dağıtabilir miyim?

Evet. C ve C++ kaynak kodu üretir, tasarımı Raspberry Pi, mobil platformlar ve özel ses donanımı üzerinde prototiplersiniz.

Simulink ile çalışır mı?

Evet. Simulink için ses işleme blok kitaplıklarıyla model kurar, sayısal sinyal işleme, devre ve derin öğrenme modellerini aynı simülasyonda birleştirirsiniz.

Wavelet Toolbox, sinyallerin ve görüntülerin zaman-frekans ile dalgacık analizini yapmanızı sağlar.

Wavelet Toolbox, sinyalleri ve görüntüleri zaman ile frekans ekseninde birlikte incelemek için kullanılan bir araç kutusudur. Sürekli dalgacık dönüşümüyle sinyalin zaman-frekans özelliklerini çıkarırsınız; Time-Frequency Analyzer uygulaması skalogramları görselleştirir ve sabit Q dönüşümüyle uyarlamalı analiz yapar. Ayrık dalgacık dönüşümü tarafında Signal Multiresolution Analyzer uygulamasıyla sinyalleri, görüntüleri ve üç boyutlu hacimleri oktav bantlarına ayırırsınız. Fonksiyon listesini MathWorks dokümantasyonunda bulursunuz.

Araç kutusunun iki güçlü kullanım alanı var. Birincisi gürültü giderme ve sıkıştırma: dalgacık ve dalgacık paketi yöntemleri, klasik yaklaşımların sildiği ayrıntıları korur; Wavelet Signal Denoiser uygulaması tek boyutlu sinyallerde etkileşimli çalışır. İkincisi yapay zeka: gerçek değerli zaman serisi ve görüntü verisinden düşük varyanslı öznitelikler türetir, bunları makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerine verirsiniz. Üstelik iki boyutlu zaman-frekans haritaları üretir; bu haritalar evrişimli sinir ağlarına doğrudan girdi olur. Son olarak MATLAB Coder ile C, C++ ve CUDA kodu üretip gömülü sistemlere taşırsınız.

Wavelet Toolbox Temel Yetenekleri

Zaman-Frekans Analizi

Sürekli dalgacık dönüşümüyle sinyalin zaman-frekans özelliklerini incelersiniz. Time-Frequency Analyzer uygulaması skalogramları görselleştirir.

Ayrıca sabit Q dönüşümüyle uyarlamalı analiz yaparsınız.

Çok Çözünürlüklü Analiz

Signal Multiresolution Analyzer uygulamasıyla ayrık dalgacık dönüşümü uygularsınız. Sinyalleri, görüntüleri ve üç boyutlu hacimleri oktav bantlarına ayırırsınız.

Böylece hangi ölçekte hangi bileşenin baskın olduğunu görürsünüz.

Ağaç Yapılı Filtre Bankaları

Çift ağaçlı filtre bankalarıyla görüntülerde yön seçiciliğini artırırsınız. Özel filtre bankaları verimli çok ölçekli analiz için lifting yöntemlerini kullanır.

Dolayısıyla kenar ve doku yönelimini daha iyi ayırt edersiniz.

Gürültü Giderme ve Sıkıştırma

Dalgacık ve dalgacık paketi yöntemleri, klasik yaklaşımların sildiği ayrıntıları korur. Wavelet Signal Denoiser uygulaması tek boyutlu sinyallerde etkileşimli çalışır.

Ayrıca aynı yaklaşımı görüntü sıkıştırmada da kullanırsınız.

İki Sinyalin Karşılaştırılması

Dalgacık tutarlılığıyla iki sinyalin hangi frekansta ve hangi zaman aralığında birlikte hareket ettiğini görürsünüz. Etki konisi güvenilir bölgeyi işaretler.

Böylece ölçümler arasındaki gecikmeli ilişkileri ortaya çıkarırsınız.

Wavelet Toolbox Nasıl Çalışır?

1. Sinyali inceleyin Öncelikle Time-Frequency Analyzer ile skalogramı çıkarıp yapıyı tanıyın.
2. Ayrıştırın Ardından çok çözünürlüklü analizle sinyali oktav bantlarına ayırın.
3. Gürültüyü giderin Dalgacık eşiklemesiyle gürültüyü ayırıp ayrıntıları koruyun.
4. Öznitelik çıkarın Son olarak zaman-frekans haritalarını model eğitimine girdi olarak verin.

Kullanım Alanları

Sinyal İşleme

Durağan olmayan sinyallerin zaman-frekans yapısını çıkarır, ardından gürültüyü ayrıntı kaybetmeden giderirsiniz.

Kestirimci Bakım

Titreşim kayıtlarında ani geçişleri yakalar, böylece arıza imzasını erken tespit edersiniz.

Yapay Zekâ

Zaman serisinden düşük varyanslı öznitelikler türetir, ardından sınıflandırma modellerini beslersiniz.

Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü

Çift ağaçlı filtre bankalarıyla görüntüde yön seçiciliğini artırır, doku analizini iyileştirirsiniz.

Hesaplamalı Biyoloji

Biyolojik sinyallerdeki ölçek bağımlı örüntüleri ayrıştırır, ardından istatistiksel analiz yaparsınız.

Sıkça Sorulan Sorular

Dalgacık analizi Fourier’den ne zaman daha iyidir?

Sinyal durağan değilse, yani frekans içeriği zamanla değişiyorsa dalgacık analizi daha uygundur. Fourier dönüşümü tüm kayıt için tek bir spektrum verir; dalgacık ise hangi frekansın hangi anda güçlü olduğunu gösterir.

Hangi uygulamalar geliyor?

Time-Frequency Analyzer, Signal Multiresolution Analyzer ve Wavelet Signal Denoiser uygulamaları bulunur. Bunlarla analiz ve gürültü giderme işlerini kod yazmadan yürütürsünüz.

Yapay zeka akışlarında nasıl kullanılır?

Gerçek değerli zaman serisi ve görüntü verisinden düşük varyanslı öznitelikler türetirsiniz. Ayrıca iki boyutlu zaman-frekans haritaları üretilir; bu haritalar evrişimli sinir ağlarına doğrudan girdi olur.

Üç boyutlu veri destekleniyor mu?

Evet. Signal Multiresolution Analyzer sinyalleri, görüntüleri ve üç boyutlu hacimleri oktav bantlarına ayırır. Böylece hacimsel veride de ölçek bazlı analiz yaparsınız.

Gömülü donanıma taşıyabilir miyim?

Evet. MATLAB Coder ile C, C++ ve CUDA kodu üretirsiniz. Ayrıca desteklenen fonksiyonlarda GPU hızlandırması kullanılır.

Signal Processing Toolbox gerekli mi?

Evet, temel sinyal işleme fonksiyonları için gereklidir. Wavelet Toolbox bunun üzerine dalgacık tabanlı yöntemleri ekler.

DSP System Toolbox, akan sinyal işleme sistemlerini tasarlamak, simüle etmek ve çözümlemek için algoritmalar, uygulamalar ve kapsamlar sunar.

DSP System Toolbox, akan veriyi işleyen sinyal işleme sistemleri için kullanılan bir araç kutusudur. Ayrıca algoritmalar MATLAB fonksiyonu, System nesnesi ve Simulink bloğu olarak gelir; böylece aynı tasarımı iki ortamda da kurarsınız. Filtre tarafında Filter Builder ve Filter Designer uygulamalarıyla FIR, IIR, çok oranlı, çok aşamalı ve uyarlamalı filtreler tasarlar, tepkilerini Filter Analyzer ile karşılaştırırsınız. Blok ve nesne listesini MathWorks dokümantasyonunda bulursunuz.

Görselleştirme tarafında Time Scope, Spectrum Analyzer, Dynamic Filter Visualizer ve Logic Analyzer kapsamları gerçek zamanlı ölçüm yapar; akan sinyal istatistiklerini ve dinamik ölçümleri de aynı ekranda izlersiniz. Çerçeve tabanlı işleme veri hacmini artırırken çok oranlı filtre desteği aynı simülasyonda farklı örnekleme hızlarını bir arada tutar. Ayrıca sinyal dönüşümleri, parametrik ve parametrik olmayan kestirim ile istatistiksel analiz bulunur. Dağıtım tarafında masaüstü prototipi için C ve C++ kodu, ARM Cortex mimarileri için gömülü kod ve HDL kodu üretirsiniz; bit doğrulukta sabit noktalı modelleme de desteklenir.

DSP System Toolbox Temel Yetenekleri

Filtre Tasarımı

Filter Builder ve Filter Designer uygulamalarıyla FIR, IIR, çok oranlı, çok aşamalı ve uyarlamalı filtreler tasarlarsınız. Üstelik ayarlanabilir filtreleri modelin içine yerleştirirsiniz.

Böylece çalışma sırasında kesim frekansını değiştirebilirsiniz.

Filter Analyzer

Tasarladığınız filtrelerin genlik tepkisini yan yana karşılaştırırsınız. Çünkü uygulama birden çok filtreyi aynı grafikte gösterir.

Dolayısıyla seçim kararını sayısal karşılaştırmaya dayandırırsınız.

Spectrum Analyzer

Sinyalin spektral içeriğini gerçek zamanlı izlersiniz. Ayrıca kaynak sinyali ve işlenmiş çıktıyı aynı panelde karşılaştırırsınız.

Üstelik ölçümleri simülasyon sürerken okuyabilirsiniz.

Çalışma Sırasında Filtre Değiştirme

Modeli alçak geçiren ve bant geçiren tepkiler arasında geçiş yapacak biçimde kurarsınız. Üstelik geçiş simülasyon sürerken gerçekleşir.

Böylece uyarlamalı sistemlerin davranışını tek koşumda incelersiniz.

Time Scope

Birden çok sinyali dikey olarak hizalanmış grafiklerde izlersiniz. Böylece zaman alanı davranışını ve ölçümleri aynı pencerede görürsünüz.

Ayrıca akan sinyal istatistiklerini canlı takip edersiniz.

DSP System Toolbox Nasıl Çalışır?

1. Sinyal akışını kurun Öncelikle kaynak, işleme ve çıkış bloklarını çerçeve tabanlı işlemeye göre bağlayın.
2. Filtreyi tasarlayın Ardından Filter Designer ile filtreyi kurup Filter Analyzer’da karşılaştırın.
3. Canlı ölçün Time Scope ve Spectrum Analyzer ile davranışı simülasyon sürerken izleyin.
4. Donanıma taşıyın Son olarak C, gömülü ARM ya da HDL kodu üretip hedefe dağıtın.

Kullanım Alanları

Sinyal İşleme

Akan veriyi çerçeve tabanlı işler, filtre zincirini gerçek zamanlı ölçümlerle birlikte kurarsınız.

Kablosuz Haberleşme

Alıcı verici zincirlerinde örnekleme hızı dönüşümlerini ve filtrelemeyi aynı modelde yürütürsünüz.

FPGA- ASIC, SoC Geliştirme

Bit doğrulukta sabit noktalı modelleme yapar, ardından HDL kodu üretirsiniz.

Gömülü Sistemler

Algoritmayı ARM Cortex mimarilerine taşır, böylece gerçek zamanlı işleme geçersiniz.

Kestirimci Bakım

Titreşim ve akustik sinyallerde anormallik tespitini derin öğrenme desteğiyle kurarsınız.

Sıkça Sorulan Sorular

Signal Processing Toolbox ile farkı nedir?

Signal Processing Toolbox çevrim dışı analiz, ölçüm ve filtre tasarımına odaklanır. DSP System Toolbox ise akan veriyi gerçek zamanlı işleyen blok ve nesneleri ekler. İkincisi birincisini gerektirir.

Algoritmalar hangi biçimde geliyor?

MATLAB fonksiyonu, System nesnesi ve Simulink bloğu olarak gelir. Böylece aynı tasarımı hem betik hem blok diyagram olarak kurarsınız.

Gerçek zamanlı ölçüm yapabilir miyim?

Evet. Time Scope, Spectrum Analyzer, Dynamic Filter Visualizer ve Logic Analyzer kapsamları simülasyon sürerken ölçüm gösterir. Ayrıca akan sinyal istatistiklerini canlı izlersiniz.

Çerçeve tabanlı işleme ne kazandırır?

Örnekleri tek tek değil, çerçeveler hâlinde işlersiniz. Dolayısıyla veri hacmi artar ve gerçek zamanlı sistemlerde daha verimli çalışırsınız.

Hangi donanıma dağıtılabilir?

Masaüstü prototipi için C ve C++, gömülü hedefler için ARM Cortex kodu, FPGA için HDL kodu üretilir. Ancak her hedef ilgili kod üretim ürününü gerektirir.

Yapay zeka yeteneği var mı?

Evet. Derin öğrenme tabanlı anormallik tespiti bulunur. Ayrıca dalgacık saçılımıyla sinyalden derin öznitelikler çıkarırsınız.

Signal Processing Toolbox, sinyalleri incelemek, ön işlemek, ölçmek ve filtrelemek için algoritmalar ile etkileşimli uygulamalar sunar.

Signal Processing Toolbox, sinyal işleme ve analizi için kullanılan bir araç kutusudur. Signal Analyzer uygulaması sinyalleri zaman, frekans ve zaman-frekans alanlarında görselleştirir; gürültüyü giderir, düzleştirir ve eğilimi ayırırsınız. Ölçüm tarafında ise tepe noktası, güç, bant genişliği ve bozulma gibi öznitelikleri çıkarırsınız. Ayrıca darbe ve geçiş ölçütlerini hesaplarsınız. Fonksiyon ve uygulama listesini MathWorks dokümantasyonunda bulursunuz.

Filtre tarafında Filter Designer ve Filter Analyzer uygulamaları bulunur; FIR, IIR ve çok oranlı filtreleri alçak geçiren, yüksek geçiren, bant geçiren ve bant söndüren biçimlerde tasarlarsınız. Spektral analizde parametrik ve altuzay yöntemleri, pencereleme fonksiyonlarıyla birlikte gelir. Durağan olmayan sinyaller için spektrogram, senkrosıkıştırma ve yeniden atama yöntemlerini kullanırsınız. Titreşim analizinde ise dönen makinelerin spektral içeriğini order analiziyle çıkarır, deneysel modal ve yorulma analizlerini yürütürsünüz. Son olarak algoritmayı GPU’da hızlandırır ya da taşınabilir C ve C++ koduna çevirirsiniz.

Signal Processing Toolbox Temel Yetenekleri

Sinyal Keşfi ve Ön İşleme

Signal Analyzer ile sinyalleri zaman, frekans ve zaman-frekans alanlarında görselleştirirsiniz. Ardından gürültüyü giderir, düzleştirir ve eğilimi ayırırsınız.

Böylece analiz öncesi hazırlığı tek uygulamada tamamlarsınız.

Filtre Tasarımı ve Analizi

Filter Designer ve Filter Analyzer uygulamalarıyla FIR, IIR ve çok oranlı filtreler tasarlarsınız. Alçak geçiren, yüksek geçiren, bant geçiren ve bant söndüren biçimleri karşılaştırırsınız.

Sonrasında seçtiğiniz filtreyi doğrudan uygularsınız.

Öznitelik Çıkarımı

Ayrıca Signal Feature Extractor ile tüm veri kümesinden öznitelik çıkarırsınız. Ayrıca tepe noktası, güç, bant genişliği ve bozulma ölçümlerini hazır olarak kullanırsınız.

Üstelik darbe ve geçiş ölçütlerini de aynı akışta hesaplarsınız.

Yapay Zeka İçin Veri Hazırlığı

Öncelikle Signal Labeler ile referans veri kümesi oluşturur, sinyalleri etiketlersiniz. Ardından öznitelik mühendisliğiyle model eğitimine hazırlık yaparsınız.

Dolayısıyla makine öğrenmesi akışına temiz ve etiketli veriyle girersiniz.

Zaman-Frekans Analizi

Ayrıca durağan olmayan sinyallerin zaman-frekans içeriğini karşılaştırırsınız. Bunun için spektrogram, senkrosıkıştırma ve yeniden atama yöntemlerinden birini seçersiniz.

Örneğin gerilim denetimli osilatör çıkışını şelale grafiğiyle incelersiniz.

Titreşim Analizi

Öte yandan mekanik sistemlerin titreşimini de karakterize edersiniz. Örneğin order analizi dönen makinelerin spektral içeriğini çıkarır.

Ayrıca deneysel modal ve yorulma analizlerini aynı ortamda yürütürsünüz.

Signal Processing Toolbox Nasıl Çalışır?

1. Sinyali içeri alın Öncelikle ölçüm dosyalarını ya da donanımdan gelen sinyali Signal Analyzer’a yükleyin.
2. Ön işleyin Ardından gürültüyü giderin, düzleştirin ve eğilimi ayırın.
3. Ölçün ve filtreleyin Öznitelikleri çıkarın, gerekiyorsa Filter Designer ile filtre tasarlayıp uygulayın.
4. Hızlandırın ya da dağıtın Son olarak algoritmayı GPU’da hızlandırın veya C koduna çevirin.

Kullanım Alanları

Sinyal İşleme

Keşiften filtre tasarımına ve öznitelik çıkarımına uzanan akışı tek ortamda yürütürsünüz.

Kestirimci Bakım

Titreşim ölçümlerinden order analiziyle arıza imzasını çıkarır, bakım kararını buna bağlarsınız.

Test ve Ölçüm

Ölçüm verisini içeri alır, ardından güç ve bant genişliği gibi ölçütleri sayısal olarak raporlarsınız.

Kablosuz Haberleşme

Alıcı verici zincirlerinde spektral içeriği inceler, bozulma ölçütlerini değerlendirirsiniz.

Yapay Zekâ

Signal Labeler ile etiketli veri kümesi hazırlar, ardından model eğitimine geçersiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

Hangi uygulamalar geliyor?

Signal Analyzer, Filter Designer, Filter Analyzer, Signal Labeler ve Signal Feature Extractor bulunur. Böylece keşiften etiketlemeye kadar çoğu işi kod yazmadan yürütürsünüz.

Hangi filtre tipleri tasarlanabilir?

FIR, IIR ve çok oranlı filtreleri tasarlarsınız. Alçak geçiren, yüksek geçiren, bant geçiren ve bant söndüren biçimleri tasarlar, Filter Analyzer ile karşılaştırırsınız.

Titreşim analizi yapabilir miyim?

Evet. Dönen makinelerin spektral içeriğini order analiziyle çıkarırsınız. Ayrıca deneysel modal analiz ve yorulma analizini de yürütürsünüz.

Yapay zeka akışlarına nasıl bağlanır?

Signal Labeler ile referans veri kümesi oluşturur, Signal Feature Extractor ile eğitim özniteliklerini çıkarırsınız. Model eğitimi için Deep Learning Toolbox ya da Statistics and Machine Learning Toolbox gerekir.

Algoritmayı hızlandırabilir miyim?

Evet. GPU hızlandırması için Parallel Computing Toolbox kullanılır. Ayrıca taşınabilir C ve C++ kodu, bağımsız çalıştırılabilir dosya ya da uygulama üretebilirsiniz.

DSP System Toolbox ile farkı nedir?

Signal Processing Toolbox çevrim dışı analiz, ölçüm ve filtre tasarımına odaklanır. DSP System Toolbox ise akan veriyi gerçek zamanlı işleyen blok ve nesneleri ekler. İkisi sık birlikte kullanılır.