如何使用matlab_matlab 2021a

科学软件网专注提供科研软件。截止目前，共代理千余款，软件涵盖各个学科。除了软件，科学软件网还提供课程，包含34款软件，66门课程。热门软件有：spss，stata，gams，sas，minitab，matlab，mathematica，lingo，hydrus，gms，pscad，mplus，tableau，eviews，nvivo，gtap，sequncher，simca等等。
**数以百万计的和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


技术计算语言
**数以百万计的和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


Key Features
为什么选择 MATLAB？
MATLAB 是面向和科学家的简单和具生产力的软件。无论您要分析数据、开发算法还是创建模型，MATLAB 都提供了鼓励探索和发现的环境。它将语言与针对迭代式工程和科学工作流进行调整的桌面环境相结合。


在针对您的工作方式所设计的桌面环境中分析数据和开发算法。


科学软件网是一个以引进国外科研软件，提供软件服务的营业，由天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供培训、视频课程（包含34款软件，64门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。


不管您是需要购买单款软件，还是制定整个实验室的购买方案，都可以提供。

使用 MATLAB 进行 FPGA、ASIC 及 SoC 开发
自动执行您的工作流程 — 从算法开发到硬件设计和验证
领域和硬件运用 MATLAB® 和 Simulink® 开发原型和生产应用程序，以部署到 FPGA、ASIC 和 SoC 设备。
在高抽象级别上使用 Simulink 进行数字、模拟和软件建模及仿真
使用自动导引转换为**运算，或为任意目标设备生成原生浮点运算
通过内存、总线和 I/O 建模分析硬件和软件架构
生成经过优化、可读且可跟踪的 VHDL® 或 Verilog®，用于数字逻辑中的实现
生成处理器优化的 C/C++ 代码，供嵌入式目标处理器使用
验证 HDL 仿真器或者连接 MATLAB 或 Simulink 测试平台的 FPGA 或 SoC 设备上运行的算法
MATLAB 和 Simulink 产品适用于各种应用，如交流电机控制、软件无线电和嵌入式视觉。

MATLAB® 代码可直接用于生产并安全地部署，与企业 IT 系统、数据源和运营技术集成。IT 部门可以跟工程团队合作：
在 Windows® 和 Linux® 上运行可靠、安全、可扩展的生产应用程序，可在本地或在 AWS® 和 Microsoft® Azure® 等公共云上部署。
使用行业标准安全机制对数据进行身份验证、授权访问和加密。 
直接集成到现有系统和数据，包括 Tableau®、TIBCO® Spotfire® 和 Power BI 等现代分析系统。
匹配现有DevOps流程和工具，使能够自行将其模型、算法和应用程序部署到生产系统，而*重新编码。
利用预置的行业特定 MATLAB 和 Simulink 工具箱，让用户能够快速开始工作。

MATLAB在数据科学中的应用：
Explore data; build machine learning models;
do predictive analytics
MATLAB® makes data science easy with tools to access and preprocess data, build machine learning and predictive models, and deploy models to enterprise IT systems.
Access data stored in flat files, databases, data historians, and cloud storage, or connect to live sources such as data acquisition hardware and financial data feeds
Manage and clean data using datatypes and preprocessing capabilities for programmatic and interactive data preparation, including apps for ground-truth labeling
Document data analysis with MATLAB graphics and the Live Editor notebook environment
Apply domain-specific feature engineering techniques for sensor, text, image, video, and other types of data
Explore a wide variety of modeling approaches using machine learning and deep learning apps
Fine-tune machine learning and deep learning models with automated feature selection and hyperparameter tuning algorithms
Deploy machine learning models to production IT systems, without recoding into another language
Automatically convert machine learning models to standalone C/C++ code
科学软件网为全国大多数高校提供过产品或服务，销售和售后团队，确保您售后**！
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