matlab 2021a_matlab序列号

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The Data Cleaner app helps to identify data problems and iteratively configure and apply multiple cleaning methods to clean time series data.

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。

投资管理
为投资经理开发并持续完善控制工具，提供当日风险报告、评估和交易等功能。
使用预置的工具，通过均值-方差、平均离差 (MAD)、条件风险值 (CVaR) 和 Black-Litterman 模型执行投资组合优化。
运用风险调整后的 alpha值、跟踪误差、大跌幅和夏普比率（Sharpe ratio）来衡量投资业绩。
风险管理
在整个风险模型生命周期内自动化、加强并提供可执行的报告。仅需三个月即可完成模型验证、模型审核、模型实施和合规审批的流程。
针对美联储银行压力测试（ CCAR）、多德-弗兰克法案压力测试 （DFAST）、巴塞尔协议3（Basel III） 和 欧盟偿付能力II（Solvency II） 这些要求来构建风险管理体系或压力测试架构。
使用模型和函数来量化风险暴露（如市场风险、信用风险和运营风险等），使用 VaR 和预期缺口回测进行模型的验证，用机器学习算法和文本分析作为传统方法的补充。
算法交易
使用传统方法（例如技术指标或计量经济模型）或更*的机器学习算法来制定交易策略。
使用 MATLAB 代码实时执行交易策略。

使用 Simulink进行电力电子控制设计
设计和实现电机、功率变流器和电池系统的数字控制
电力电子使用 MATLAB® 和 Simulink® 开发电机、功率变流器和电池系统的数字控制系统。
使用 Simulink 对调度和闭环控制算法进行仿真并生成代码，与传统手工编码和在硬件上测试相比，缩短项目时间 50%。
访问成千上万随时可用的电气建模元件和用于桌面仿真的例程。
使用附加工具箱进行控制设计、定点设计、信号处理和认证。
获得对 Speedgoat 和其他实时硬件平台的实时仿真支持。
为主流微控制器、FPGA 和 SoC 生成 ANSI C 和处理器优化的 C 和 HDL 代码。
构建和优化电机控制算法
使用 MATLAB 和 Simulink，利用电机、电力电子、传感器和负载的库构建系统模型。利用经典的线性控制设计技术，如波特图和根轨迹。您可以使用自动 PID 调优，对逆变器输出电压幅值和频率进行控制。
在 Simulink 中，您可以对电流和转速控制器在正常和故障状态下进行仿真。设计模型启动、并设计降额和保护逻辑来确保电机安全运转。
科学软件网的客户涵盖产品涵盖教育、、交通、通信、金融、保险、电力等行业，并且为诸如北京大学、清华大学、中国大学、中科院、农科院、社科院、环科院、国家、交通部、南方电网、国家电网、许继、南瑞等国内大型企事业单位、部委和科研机构长期提供相关产品。我们的品质，值得您信赖。
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