正规代理_matlab画函数图像

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为什么使用 MATLAB 实现深度学习？
互操作性
不再有框架基于 MATLAB 还是 Python 的选择题。使用 ONNX 导入和导出功能，MATLAB 支持与开源深度学习框架的互操作性。使用 MATLAB 工具的大意义在于——访问 Python 中没有的功能与预置函数及应用程序。
预处理应用程序
快速开始网络训练。使用特定领域应用程序快速预处理音频、视频和图像数据集。使用 Deep Network Designer 应用程序创建复杂的网络架构，或修改预训练网络以进行迁移学习，在训练之前可视化、检查并修复问题。
多平台部署
可随处部署深度学习模型，包括 CUDA、C 代码、企业系统或云。若在意性能，您可以利用 Intel® (MKL-DNN)、NVIDIA（TensorRT、cuDNN）和 ARM® (ARM Compute Library) 优化库生成代码，创建具有高性能推理速度的可部署模型。

With MathWorks data acquisition products, you can access data from hardware such as data acquisition boards, test and measurement instruments, CAN bus interface devices, and imaging devices. You also have direct access to data from ODBC-compliant or JDBC-compliant databases, OPC servers, and several financial data servers.
MathWorks data acquisition products provide direct access to data to enable live visualization and analysis and streamline automation of repetitive tasks that require data from external sources.

对象动态建模和仿真
使用 MATLAB 和 Simulink 构建准确的对象模型。使用各种支持的建模方法描述对象的复杂动态，并针对对象的每个组件使用合适的方法，以创建系统级的对象模型。
在不了解模型的详细结构时，使用系统辨识功能通过输入-输出数据评估对象动态。或者，使用物理建模工具创建复杂的多域对象模型，而无需推导出原理方程。使用代表机械、电气、电磁、液压、气动和热组件的模块来绘制组件拓扑和系统的物理连接。
设计并调节反馈补偿器
分析和开发闭环补偿器，以及访问关键性能参数，如超调量、上升时间和稳定裕度。配平和线性化非线性 Simulink 模型。还可以建模和分析不确定因素对于模型性能和稳定性的影响。
利用波特图、根轨迹图和其他线性控制设计方法，并在仿真模型中或测试硬件上自动调节 PID 控制器。您可以使用预置工具自动调节分散的多变量控制器，并利用模型预测控制和稳健控制等控制策略。使用优化方法计算控制器增益，从而满足上升时间和超调量的约束条件。
设计和仿真调度逻辑
Stateflow 能够对控制系统中的调度逻辑进行建模、设计和模拟，以安排控制器的运转、控制系统的操作模式并执行故障检测、隔离与恢复 (FDIR)。
使用图形编辑器以状态机或流程图的形式构建逻辑。还可以将图形表示法和表格表示法（包括状态转换图、流程图、状态转换表和真值表）结合在一起，针对系统对事件、基于时间的条件以及外部输入信号的反应方式进行建模。通过使用状态图动画突出显示模型中的活动状态和转移，来实现系统仿真行为的可视化。

Methods that define the operations that can be performed on each object of the class
How class properties and methods behave and how they are accessed from outside the object
Superclass and subclass relationships between classes through inheritance
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