诚信代理_matlab使用手册

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Simulink 用于 HDL 代码生成和验证 
无需编写 HDL 代码即可探索、实现和验证 FPGA、SoC 或 ASIC 设计。
进行顶层设计和探索，之后直接通过 MATLAB® 或 Simulink® 生成并验证 HDL，以用于 FPGA、ASIC 或片上系统 (SoC) 原型或生产项目。
为任意FPGA、ASIC 或 SoC 硬件生成优化且可读的 VHDL® 或 Verilog®
连接系统级设计与子系统级
使用高质量的硬件模型构建硬件子系统，用于数高质量、DSP、无线通信、控制和视觉处理
自动引导转换为定点数，或为器件目标器件生成原生浮点运算
直接从 Simulink 和 MATLAB 部署至原型硬件并进行调试
算法模型和测试用例 可复用

为任意目标生成 HDL 代码
使用高层次综合合成技术，将硬件可实现的 MATLAB 或 Simulink 模型编译为可读、可追溯且可模型的 VHDL 或 Verilog HDL 代码。此代码经过了优化，可以跨任意
FPGA、ASIC 或 SoC 硬件进行移植。
无论您的硬件设计经验是否丰富，都可以生成高质量的 HDL 代码。通过高层级操作，您可以加快研究硬件架构的折中方案，以实现目标并自动生成 HDL 代码和接口。
基于模型的设计合作
借助 Simulink，算法开发人员可以与硬件、软件和模拟设计合作。他们可以使用同一个的模型来设计、研究折衷方案，并在开始实施之前验证系统架构。
直接通过这些模型生成 HDL 代码让您可以适应需求变化，并且可在 VHDL 或 Verilog、模型以及需求之间保持可追溯性。

访问无处不在的数据
设备数据可被结构化或非结构化，它们存储于诸如本地文件、云（例如 AWS® S3、Azure® Blob）、数据库以及历史数据等多种源中。无论您的数据在哪里，您都可以使用 MATLAB 来获取。当您没有足够的故障数据时，可以通过输入信号故障，从机器设备上的 Simulink 模型来生成故障数据，并对系统故障动态进行建模。
整理和探索您的数据以实现简化
数据是散乱的。使用 MATLAB，您可以对数据进行预处理、降维处理并提取特征。
对不同采样率的数据进行调整，并说明缺失值和异常值。
使用的信号处理技术移除杂点、筛选数据并分析瞬态或变化的信号。
使用统计和动态方法进行特征提取和选择，以简化数据集并减少预测模型的过度拟合。
使用机器学习检测和预测错误
运用分类、回归和时序建模技术确定故障根源并预测故障时间。
交互式探查并选择重要的变量来估算 RUL 或对故障模式进行分类。
使用内置函数训练、比较和验证多个预测模型。
计算并可视化置信区间以量化预测中的不确定性。
在生产系统中部署算法
通过在嵌入式设备和企业 IT/OT 系统上实施 MATLAB 算法，缩短响应时间，减少传输的数据，并立即提供结果给车间操作员。
通过使用 MATLAB 和 Simulink 为目标资产和边缘设备自动生成 C/C ++代码来摆脱手动编码。
在含生产服务器的云上扩展 MATLAB 分析，并与 Spotfire、 PI Server 及其他平台集成。

Programming with MATLAB
MATLAB is a high-level programming language designed for engineers and scientists that expresses matrix and array mathematics directly. You can use MATLAB for everything, from running simple interactive commands to developing large-scale applications.
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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