matlab 2020b_matlab保存图片_诚信代理

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全球数以百万计的和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


强大处理
MATLAB是一个包含大量计算算法的。其拥有600多个工程中要用到的数算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从简单基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数算、多维数组操作以及建模动态仿真等。


图形处理
MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有要求的用户也可以得到满足。

Get started with MATLAB® by walking through an example of calculating solar panel energy production. This video shows you the basics, giving you an idea of what working in MATLAB is like.

Faster Digital System Design
MATLAB and Simulink products can help improve the process for Signal Processing, FPGA, ASIC, and SoC semiconductor design. Engineers use an extensive library of signal processing algorithms, data visualization functions, and an interactive user interface which makes the development of digital systems faster than using lower level languages such as C or C++.
The fixed-point design capabilities of MATLAB and Simulink help engineers quickly evaluate algorithm and system design alternatives – a process that is otherwise difficult and time-consuming. Links to popular Verilog® and VHDL® simulators enable engineers to reuse system-level models as trusted test harnesses which saves significant time on test bench construction and debugging.

MATLAB在数据科学中的应用：
Explore data; build machine learning models;
do predictive analytics
MATLAB® makes data science easy with tools to access and preprocess data, build machine learning and predictive models, and deploy models to enterprise IT systems.
Access data stored in flat files, databases, data historians, and cloud storage, or connect to live sources such as data acquisition hardware and financial data feeds
Manage and clean data using datatypes and preprocessing capabilities for programmatic and interactive data preparation, including apps for ground-truth labeling
Document data analysis with MATLAB graphics and the Live Editor notebook environment
Apply domain-specific feature engineering techniques for sensor, text, image, video, and other types of data
Explore a wide variety of modeling approaches using machine learning and deep learning apps
Fine-tune machine learning and deep learning models with automated feature selection and hyperparameter tuning algorithms
Deploy machine learning models to production IT systems, without recoding into another language
Automatically convert machine learning models to standalone C/C++ code
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