**数以百万计的工程师和科学家使用 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、健康监控设备、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。
MATLAB 集成工作流
重大的工程和科学挑战需要广泛合作才能使想法付诸实施。沿途的每次交接都会增加错误和延迟。
MATLAB 会使从研究到生产的整个路径自动化。您可以：
MATLAB 还是基于模型的设计的关键部分，该设计用于多域仿真、物理和离散事件仿真以及验证和代码生成。探索 Simulink、Simscape和 Stateflow以了解更多关于基于模型的设计的信息。
MATLAB 算法和分析可以集成到企业应用中并部署在生产环境内。
科学软件网是一个以引进国外优秀科研软件，提供*软件服务的营业网站，网站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优秀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，还提供专业培训、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。
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 工具的较大意义在于——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。
**数以百万计的工程师和科学家使用 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、健康监控设备、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。
数学、图形、编程
MATLAB 平台为解决工程和科学问题进行了优化。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上较自然的计算数学表示方法。内置图形使得可视化和洞察数据变得简单易行。大量的预制工具箱库可让您即刻开始使用对您的应用领域至关重要的算 法。桌面环境鼓励试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部经过严格测试，并为相互协同工作而定制。
扩展、集成、部署
MATLAB 帮助您让想法追赶桌面的限制。您可以对大型数据集运行分析，并扩展到集群和云。MATLAB 代码可以与其他语言集成，从而允许您将算法和应用程序部署在 Web、企业和生产系统内。
常用工具箱
MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的**工具包。
MATLAB 工具箱经过专业开发、严格测试并拥有完善的帮助文档。
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。
使用先进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。
交互式探查并选择较重要的变量来估算 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。
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