matlab 2021a_matlab正版软件介绍_正版软件

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HDL 就绪模型和示例
使用高层级模块构建设计，仿真算法的硬件实现并生成高质量的 HDL 代码。模块包括数学、三角学、数字信号处理、无线通信，以及视频和图像处理。您可以使用子系统级IP
进行 LTE 无线和视觉处理
Fixed-Point 简化操作
自动实现浮点到定点的数据类型转换过程，以便FPGA硬件实现。在资源使用和度之间实现平衡。
如果您要实现高精度或高动态范围的计算，或者希望在转换为定点之前生成原型，那么可以生成可综合、与目标无关的原生浮点 HDL。
自动执行 FPGA 和 SoC 原型开发
对于 Xilinx®、Intel®、Microsemi® 和 Speedgoat 等深受欢迎的 FPGA 和 SoC 原型开发平台，您只需按下一个按钮，即可生成设备编程所需的一切。原型可以作为立设备运行，也可以连接到 MATLAB 或 Simulink 进行激励和调试。之后，您可以将其重复用于任何 FPGA、ASIC 或 SoC 上的产品实现。 另外，您还可以为简单的编程设置定制的原型板。
重用模型和测试以进行验证
将 MATLAB Simulink 模型将，以及 Mentor Graphics® 或 Cadence® 仿真器中运行的手写或生成的 HDL 进行联合仿真。然后将这些模型和测试导出为适用于 UVM 或自定义验证环境的 SystemVerilog DPI-C 组件。

You can use objects to model the behavior of devices and systems in the real world and organize code into components that are easier to maintain and extend.

Measurement and instrumentation
Measurement and Instrumentation
Examples: iPhone and Android ThingSpeak, Analog Devices® ADALM1000, serial, TCP/IP, UDP, or Bluetooth®

MATLAB 和 Simulink 助力金属、材料和采矿
流程使用 MATLAB® 和 Simulink® 分析实时传感器数据，实施控制策略，并基于大数据和机器学习创建预测性维护系统。
MATLAB 和 Simulink 帮助采矿：
通过在高速传感器数据上应用数值技术来开发预测性维护系统
使用机器学习和历史数据来解决流程问题
使用数据建模来改进流程性能
采用数字化而非依赖于数据科学家或 IT 人员
仿真故障数据
传统上，根据传感器收集来的数据优化采矿厂和流程。
但是，传感器数据并不总适用于机器中多种可能的故障模式 。相反，您可以通过创建机器模型并仿真故障操作条件来使用仿真数据呈现故障。
Simulink 和 Simscape™ 让您构建可根据物理组件和动态描述其行为的机器模型。您可以通过修改参数值、注入故障和更改模型动态呈现机器的不同故障模式。
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB 可以帮助您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指示器和估算旋转钻井设备的剩余使用寿命。
您可以使用 Signal Processing Toolbox™ 自动控制回路的性能，远程确定管道中的腐蚀或点蚀程度，以及检测管道泄漏的位置和数量。
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