matlab求解方程组_诚信代理_matlab 2020a

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Simulink 用于 HDL 代码生成和验证 
*编写 HDL 代码即可探索、实现和验证 FPGA、SoC 或 ASIC 设计。
进行**层设计和探索，之后直接通过 MATLAB® 或 Simulink® 生成并验证 HDL，以用于 FPGA、ASIC 或片上系统 (SoC) 原型或生产项目。
为任意FPGA、ASIC 或 SoC 硬件生成优化且可读的 VHDL® 或 Verilog®
连接系统级设计与子系统级
使用高质量的硬件模型构建硬件子系统，用于数高质量、DSP、无线通信、控制和视觉处理
自动引导转换为**数，或为器件目标器件生成原生浮点运算
直接从 Simulink 和 MATLAB 部署至原型硬件并进行调试
算法模型和测试用例 可复用

Matlab在数字信号处理中的应用
Signal processing is essential for a wide range of applications, from data science to real-time embedded systems. MATLAB® and Simulink® products make it easy to use ** processing techniques to explore and analyze time-series data, and they provide a unified workflow for the development of embedded systems and streaming applications.
With MATLAB and Simulink ** processing products, you can:
Acquire, measure, and analyze **s from many sources.
Design streaming algorithms for audio, smart sensor, instrumentation, and IoT devices.
Prototype, test, and implement DSP algorithms on PCs, embedded processors, SoCs, and FPGAs.
Signal processing is essential for a wide range of applications, from data science to real-time embedded systems. MATLAB® and Simulink® products make it easy to use ** processing techniques to explore and analyze time-series data, and they provide a unified workflow for the development of embedded systems and streaming applications.
With MATLAB and Simulink ** processing products, you can:
Acquire, measure, and analyze **s from many sources.
Design streaming algorithms for audio, smart sensor, instrumentation, and IoT devices.
Prototype, test, and implement DSP algorithms on PCs, embedded processors, SoCs, and FPGAs.
Signal Analysis for Everyone
MATLAB and ** processing products help you analyze **s from a range of data sources. You can acquire, measure, transform, filter, and visualize **s without being an expert in ** processing theory. You can apply ** processing tools to:
Preprocess and filter **s prior to analysis.
Explore and extract features for data analytics and machine learning applications.
Analyze trends and discover patterns in **s.
Visualize and measure time and frequency characteristics of **s.

感知环境
利用内置的 MATLAB 应用程序，可交互地执行对象检测和追踪、运动评估、三维点云处理和传感器融合。使用卷积网络 (CNN)，运用深度学行图像分类、回归分析和特征学习。
将您的算法自动转换为 C/C++、**、HDL 或 CUDA 代码。
制定规划和决策
使用 LiDAR 传感器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 创建环境地图。
通过设计算法进行路径和运动规划，在受约束的环境中导航。使用路径规划器，计算任何给定地图中的无障碍路径。
设计算法，让机器人在面对不确定情况时能做出决策，在协作环境中执行安全操作。实现状态机，定义决策所需的条件和行动。
设计控制系统
您可以使用算法和应用程序，系统性地分析、设计和可视化复杂系统在时域和频域中的行为。
使用交互式方法（如波特回路整形和根轨迹方法）来自动调节补偿器参数。您可以调节增益调度控制器并多个调节目标，如参考跟踪、干扰抑制和稳定裕度。
代码生成和需求可追溯性有助于验证您的系统，确认符合要求。

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。
，专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的**目标，我们会为此目标而不懈努力。
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