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MATLAB®  and Simulink®  products help engineers design and simulate communications systems with greater speed and accuracy. Using both detailed low-level models as well as higher-level behavioral abstractions, communications engineers can implement the desired level of model fidelity and run-time performance from within a single environment. MATLAB and Simulink streamline design flows by helping engineers to:
Design and simulate communications algorithms and systems using top-down design methodologies
Combine Signal Processing, analog/mixed-**, and RF domains in a single system model
Design, simulate, and verify complex systems using standards such as LTE
Prototype designs with connections to hardware such as USRP® to enable radio-in-the-loop design

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。

Matlab在测试测量中的应用
Acquire, analyze, and explore data and automate tests
The MATLAB® environment for analysis provides the tools you need to acquire data and automate tasks. Within MATLAB and Simulink® you can control and acquire data from plug-in data acquisition boards, test instruments, Web cameras and frame grabbers, as well as send and receive messages over CAN buses.
Once you acquire data, you can interactively explore it and perform live visualization and data analysis. You can then build test systems, verify designs and concepts, and automate repetitive tasks. You can also deploy test applications built in MATLAB onto other computers.

对象动态建模和仿真
使用 MATLAB 和 Simulink 构建准确的对象模型。使用各种支持的建模方法描述对象的复杂动态，并针对对象的每个组件使用合适的方法，以创建系统级的对象模型。
在不了解模型的详细结构时，使用系统辨识功能通过输入-输出数据评估对象动态。或者，使用物理建模工具创建复杂的多域对象模型，而*推导出原理方程。使用代表机械、电气、电磁、液压、气动和热组件的模块来绘制组件拓扑和系统的物理连接。
设计并调节反馈补偿器
分析和开发闭环补偿器，以及访问关键性能参数，如**调量、上升时间和稳定裕度。配平和线性化非线性 Simulink 模型。还可以建模和分析不确定因素对于模型性能和稳定性的影响。
利用波特图、根轨迹图和其他线性控制设计方法，并在仿真模型中或测试硬件上自动调节 PID 控制器。您可以使用预置工具自动调节分散的多变量控制器，并利用模型预测控制和稳健控制等控制策略。使用优化方法计算控制器增益，从而满足上升时间和**调量的约束条件。
设计和仿真调度逻辑
Stateflow 能够对控制系统中的调度逻辑进行建模、设计和模拟，以安排控制器的运转、控制系统的操作模式并执行故障检测、隔离与恢复 (FDIR)。
使用图形编辑器以状态机或流程图的形式构建逻辑。还可以将图形表示法和表格表示法（包括状态转换图、流程图、状态转换表和真值表）结合在一起，针对系统对事件、基于时间的条件以及外部输入信号的反应方式进行建模。通过使用状态图动画**显示模型中的活动状态和转移，来实现系统仿真行为的可视化。
，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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