Computational and Experimental Studies
Neuroscientists turn to MATLAB for a range of use cases:
MATLAB is used to analyze structural, functional, and simulated neural data at all scales, from individual synapses to the whole brain.
Experimental neuroscientists use MATLAB and Simulink to control experiments, including behavioral tasks, psychophysical data streams, and live control loops such as brain-computer interface (BCI) systems.
Computational neuroscientists use MATLAB to simulate neurons and brain circuits, uncovering basic principles and helping to explain and design experiments.
Explore MATLAB resources and recent features for neuroscience applications.
图像处理和计算机视觉应用程序
直接在 MATLAB 中执行各种图像处理和计算机视觉任务，包括：
3D图像处理工作流程
对象检测、跟踪和识别
图像分割和配准
点云处理
立体视觉
与开源集成
直接与开源集成。您可以重复使用其他编程语言编写的遗留代码，创建 MATLAB 支持的响应式，或使用直接从 MATLAB 生成的无差错嵌入式 C 代码进行硬件编程。
直接相机访问以及图像和视频导入
通过硬件支持包连接到相机。您可以从帧捕捉器、GigE Vision® 相机、DCAM 相机和更多设备中获取实时图像和视频。
MATLAB 支持标准数据和图像格式，您可以通过预置函数和应用程序访问您的数据。使用 ImageDatastore 导入和管理无法加载到内存的大数据集。
性能
使用多核 CPU 或 NVIDIA GPU 并行处理工作流程，而*重新编写算法。
在云端或您的浏览器中运行 MATLAB。利用 Parallel Computing Toolbox™，您可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群来解决计算和数据密集型问题。
部署
借助 MATLAB，您可以使用 C/C++ 和 HDL 代码；在 PC 硬件、FPGA 和 ASIC 上运行图像处理算法；开发成像系统。
MATLAB 的GPU Coder™生成优化的 CUDA® 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。您可以在 MATLAB 中使用生成的 CUDA 代码，加速 MATLAB 代码中计算量密集型部分。
MATLAB 图像处理和计算机视觉
使用 MATLAB® 和 Simulink® 可帮您深入了解图像和视频数据，开发算法，并探寻具体实施时的权衡取舍。
使用一套*的图像处理、计算机视觉和深度学习的参照标准算法来设计视觉解决方案。
通过可互操作的 API 和集成工具与使用 OpenCV、Python 和 C/C++的团队协作。
使用工作流程应用程序自动执行常规任务并加快算法探索。
加速NVIDIA GPU、云和数据中心资源上的算法，而*专业的编程或 IT 知识。
将算法部署到嵌入式设备，包括 NVIDIA GPU、Intel 处理器、 FPGA 以及基于 ARM 的嵌入式处理器。
可视化应用程序
从图像和视频中识别和提取有用信息。
立体可视化
使用 Volume Viewer 应用程序，以立体或以平面切片的形式查看3D立体数据。
视频查看器
选择您想要播放的电影或图像序列，跳到序列中的特定帧，或更改显示器的帧速率。
DICOM 浏览器
浏览一组 DICOM 文件，选择并导入到 MATLAB 中。
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