销售matlab软件云盘 matlab 2020a 放心购买

科学软件网提供软件和培训服务已有19年，拥有丰富的经验，提供软件产品上千款，涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时还有专业的服务，现场培训+课程，以及本地化服务。
Engineers working toward an optimized design must develop their software and physical system together. MathWorks physical modeling tools bring accuracy and efficiency to this effort by enabling you to:
Assemble system-level models that span multiple physical domains and include the control system in a single environment
Create reusable models of your physical system with physical ports, in addition to input and output **s
Model custom physical components (mechanical, electrical, and other physical domains) using a MATLAB based physical modeling language
Extend your analysis with 3D visualization and additional simulation methods
You can convert the models of your physical system to C code and deploy the code to other environments for tasks such as hardware-in-the-loop (HIL) testing. These models support all phases of Model-Based Design.

AI in Automotive Engineering
Use MATLAB to access and preprocess fleet and vehicle data, build machine learning and predictive models, and deploy models to enterprise IT systems. With MATLAB you can access data stored in files, databases, and the cloud. It helps in exploring modeling approaches using machine learning and deep learning apps and to accelerate algorithms with parallel processing on CPUs, NVIDIA® GPUs, the cloud, and datacenter resources. Automatic conversion of machine learning models to C/C++ code and deep learning models to CUDA® code helps in deployment of trained models or networks to production IT systems, without recoding into another language.
MathWorks is an AUTOSAR Premium Member and actively participates in the development of the standard with focus on the complete application of Model-Based Design with an AUTOSAR development process. Use Simulink and AUTOSAR Blockset™ to design and simulate Classic and Adaptive AUTOSAR systems. Then use Embedded Coder® to generate AUTOSAR code in C for Classic or C++ for Adaptive. Composition authoring with System Composer, as well as, round-trip ARXML-based integrations are supported.

为任意目标生成 HDL 代码
使用高层次综合合成技术，将硬件可实现的 MATLAB 或 Simulink 模型编译为可读、可追溯且可模型的 VHDL 或 Verilog HDL 代码。此代码经过了优化，可以跨任意
FPGA、ASIC 或 SoC 硬件进行移植。
无论您的硬件设计经验是否丰富，都可以生成高质量的 HDL 代码。通过高层级操作，您可以加快研究硬件架构的折中方案，以实现目标并自动生成 HDL 代码和接口。
基于模型的设计合作
借助 Simulink，算法开发人员可以与硬件、软件和模拟设计工程师合作。他们可以使用同一个的模型来设计、研究折衷方案，并在开始实施之前验证系统架构。
直接通过这些模型生成 HDL 代码让您可以适应需求变化，并且可在 VHDL 或 Verilog、模型以及需求之间保持可追溯性。

访问无处不在的数据
设备数据可被结构化或非结构化，它们存储于诸如本地文件、云（例如 AWS® S3、Azure® Blob）、数据库以及历史数据等多种源中。无论您的数据在哪里，您都可以使用 MATLAB 来获取。当您没有足够的故障数据时，可以通过输入信号故障，从机器设备上的 Simulink 模型来生成故障数据，并对系统故障动态进行建模。
整理和探索您的数据以实现简化
数据是散乱的。使用 MATLAB，您可以对数据进行预处理、降维处理并提取特征。
对不同采样率的数据进行调整，并说明缺失值和异常值。
使用先进的信号处理技术移除杂点、筛选数据并分析瞬态或变化的信号。
使用统计和动态方法进行特征提取和选择，以简化数据集并减少预测模型的过度拟合。
使用机器学习检测和预测错误
运用分类、回归和时序建模技术确定故障根源并预测故障时间。
交互式探查并选择重要的变量来估算 RUL 或对故障模式进行分类。
使用内置函数训练、比较和验证多个预测模型。
计算并可视化置信区间以量化预测中的不确定性。
在生产系统中部署算法
通过在嵌入式设备和企业 IT/OT 系统上实施 MATLAB 算法，缩短响应时间，减少传输的数据，并立即提供结果给车间操作员。
通过使用 MATLAB 和 Simulink 为目标资产和边缘设备自动生成 C/C ++代码来摆脱手动编码。
在含生产服务器的云上扩展 MATLAB 分析，并与 Spotfire、 PI Server 及其他平台集成。
科学软件网为全国大多数高校提供过产品或服务，专业销售和售后团队，确保您售后**！
http://turntech8843.b2b168.com