matlab软件教程软件怎么用_放心购买

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面向嵌入式系统的 MATLAB 和 Simulink
设计、编码和验证嵌入式系统
只需按一下按钮，您就可以使用 MATLAB® 和 Simulink® 生成代码并在硬件上运行代码。但是，编码只是其中一项任务 - 了解从原型设计到生产的过程中如何使用 MATLAB 和 Simulink 设计、编码和验证您的下一个嵌入式系统。您可以：
生成优化的 C、C++、CUDA、Verilog、VHDL 及结构化文本  
使用浮点和**设计工具，在成本与性能之间做出权衡
使用在环测试，验证和分析生成的代码
符合各种标准的要求，例如 AUTOSAR、ISO 26262、DO-178、MISRA C 及 CERT C
使用硬件支持包附加组件，在 从 Arduino® 到 Zynq® 的流行电路板上进行原型设计

Access and Analyze Data
MATLAB data analysis products let you access, visualize, and analyze data within a single environment. You can interactively explore data, build customized analyses, and share your discoveries with others through reports, published code, 3D visualizations, or as complete applications.
Develop Machine Learning Algorithms
Machine learning algorithms use computational methods to "learn" information directly from data without assuming a predetermined equation as a model. They can adaptively improve their performance as you increase the number of samples available for learning. Machine learning algorithms are used in applications such as speech and facial recognition. They are used in big data applications that have large datasets with many predictors (features) and are too complex for simple parametric models.

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

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。
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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