使用期限租赁和*
许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,mac,linux
科学软件网提供的软件覆盖各个学科,软件数量达1000余款,满足各高校和企事业单位的科研需求。此外,科学软件网还提供软件培训和研讨会服务,目前视频课程达68门,涵盖34款软件。
MATLAB 和 Simulink 在机器人领域的应用
将您的机器人构想和概念转变为自主系统,在现实环境里顺畅工作。
机器人研究人员和使用 MATLAB 和 Simulink,在同个软件环境下即可全部实现:设计和调优算法,对真实系统进行建模,并自动生成代码。
使用 MATLAB 和 Simulink,您能够:
使用您开发的算法连接并控制机器人。
开发跨硬件的算法并连接到机器人操作系统 (ROS)。
连接到各种传感器和作动器,以便您发送控制信号或分析多种类型的数据。
可采用多种语言,如 C/C++、VHDL/Verilog、结构化文本和 CUDA,为微控制器、FPGA、PLC 和 GPU 等嵌入式目标自动生成代码,从而摆脱手动编码。
使用预置的硬件支持包,连接到低成本硬件,如 Arduino 和 Raspberry Pi。
通过创建可共享的代码和应用程序,简化设计评审。
可利用代码,并与现**器人系统集成。
![购买matlab软件及培训班](//l.b2b168.com/2021/04/28/16/202104281639098697494.jpg)
Rapid prototyping provides a fast and inexpensive way for control and ** processing engineers to verify designs early and evaluate design tradeoffs. MathWorks rapid prototyping products automate much of the time-consuming work involved by enabling you to:
Test new system designs and algorithms on hardware in real time
Perform design iterations in minutes rather than weeks
Focus on innovation
![购买matlab软件及培训班](//l.b2b168.com/2021/04/28/16/202104281639098697494.jpg)
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面**。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。
![购买matlab软件及培训班](//l.b2b168.com/2021/04/28/16/202104281638482937184.jpg)
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。
科学软件网不定期举办各类公益培训和讲座,让您有更多机会免费学习和熟悉软件。
http://turntech8843.b2b168.com