本地化服务_matlab软件学习

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Math. Graphics. Programming.
MATLAB is a programming and numeric computing platform used by millions of engineers and scientists to analyze data, develop algorithms, and create models.

Matlab在测试测量中的应用
Acquire, analyze, and explore data and automate tests
The MATLAB® environment for analysis provides the tools you need to acquire data and automate tasks. Within MATLAB and Simulink® you can control and acquire data from plug-in data acquisition boards, test instruments, Web cameras and frame grabbers, as well as send and receive messages over CAN buses.
Once you acquire data, you can interactively explore it and perform live visualization and data analysis. You can then build test systems, verify designs and concepts, and automate repetitive tasks. You can also deploy test applications built in MATLAB onto other computers.

分析依赖性以及文件更改的影响
可以运行依赖性分析以分析项目的结构并发现所需文件。通过影响视图可以直观地了解更改各个文件的影响。可以使用影响视图识别并解决问题（如缺少文件、文件不在项目中、未保存更改以及派生文件过时）。
与配置管理系统集成
项目使您可以直接从项目环境执行诸如更新、提交、合并更改、查看历史记录以及管理冲突等操作。
项目与两个配置管理系统（Git 和 Subversion (SVN)）集成。Simulink 项目还可以通过即装即用的适配器与第三方工具（如 Perforce P4SL、TFS 和 Polarion）集成。
组件化项目开发和测试
MATLAB 允许从父项目引用其他项目，从而支持大规模项目组件化。将大型项目组织成组件有助于组件的代码重用、模块化和基于团队的开发、测试与立发布。
项目可以采用分层方法引用多个其他项目。
从父项目可以：
访问所有引用项目的项目路径、点快捷方式和配置
管理信息。
查看、编辑和运行属于引用项目的文件。
使用检查点检测引用项目中的更改。
跨 MATLAB 和 Simulink 版本维护项目
升级工具会将 Simulink 模型升级到新版本并对您的 MATLAB 代码提出建议。升级项目工具会在可以时自动将修复应用于 Simulink 模型。该工具还会评估 MATLAB 代码并生成报告。

在嵌入式设备上运行
自动将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 和 HDL 代码，从而在嵌入式设备上运行。

Run on Embedded Devices
与基于模型的设计集成
MATLAB 与 Simulink 配合以支持基于模型的设计，用于多域仿真、自动生成代码，以及嵌入式系统的测试和验证。

将 MATLAB 用于：
数据分析
探索如何使用 MATLAB 进行大数据、机器学习和生产分析。

无线通信
探索 MATLAB 如何帮助您开发算法和执行全面的无线系统仿真。

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
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