matlab图像处理_matlab 2021a_正版软件

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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。

Discrete-event simulation with SimEvents® provides capabilities for analyzing and optimizing event-driven communication using hybrid system models, agent-based models, state charts, and process flows.
Within this integrated modeling and data analysis environment, you can:
Design distributed control systems, hardware architectures, and sensor and communication networks for aerospace, automotive, and electronics applications
Model process flows, perform capacity planning, and optimize supply chains for manufacturing and operations
Analyze and optimize end-to-end latencies, throughput, packet loss, and other performance characteristics of communication networks
Customize queues, routing algorithms, processing delays, and prioritization schemes
Simulate hybrid systems containing time-based, event-based, and agent-based components
Simulate event-driven processes, such as mission plans with autonomous agents or the stages of a manufacturing process

HDL 就绪模型和示例
使用高层级模块构建设计，仿真算法的硬件实现并生成高质量的 HDL 代码。模块包括数学、三角学、数字信号处理、无线通信，以及视频和图像处理。您可以使用子系统级IP
进行 LTE 无线和视觉处理
Fixed-Point 简化操作
自动实现浮点到**的数据类型转换过程，以便FPGA硬件实现。在资源使用和度之间实现平衡。
如果您要实现高精度或高动态范围的计算，或者希望在转换为**之前生成原型，那么可以生成可综合、与目标无关的原生浮点 HDL。
自动执行 FPGA 和 SoC 原型开发
对于 Xilinx®、Intel®、Microsemi® 和 Speedgoat 等深受欢迎的 FPGA 和 SoC 原型开发平台，您只需按下一个按钮，即可生成设备编程所需的一切。原型可以作为立设备运行，也可以连接到 MATLAB 或 Simulink 进行激励和调试。之后，您可以将其重复用于任何 FPGA、ASIC 或 SoC 上的产品实现。 另外，您还可以为简单的编程设置定制的原型板。
重用模型和测试以进行验证
将 MATLAB Simulink 模型将，以及 Mentor Graphics® 或 Cadence® 仿真器中运行的手写或生成的 HDL 进行联合仿真。然后将这些模型和测试导出为适用于 UVM 或自定义验证环境的 SystemVerilog DPI-C 组件。

MATLAB 和 Simulink 在预测性维护中的应用
将 MATLAB® 和 Simulink® 用于开发和部署面向企业 IT 和 OT 系统的状态和预测性维护软件。
使用连接云存储、关系和非关系数据库的内置接口以及诸如 REST、MQTT 和 OPC UA 等协议访问流数据和存档数据。
使用信号处理和统计技术应用程序来预处理数据并提取特征以监测设备运行状况。
建立机器学习模型以隔离故障根源并预测故障时间及剩余使用寿命 (RUL)。
通过自动生成基于 C/C++、Python、HDL、PLC、GPU、.NET 或 Java® 的软件组件，将算法和模型部署到您选择的运行系统（例如嵌入式系统、边缘设备和云）
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。
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