Model-Based Design enables medical device engineers to introduce and integrate agile approaches into their existing software development workflows by cleanly separating the design phase from the implementation steps.
Using Model-Based Design, you can:
Model and simulate algorithms and entire systems before implementation
Verify and validate the designs thoroughly at a higher-level abstraction
Prototype design and create proofs-of-concept by automatically generating C or HDL code
Produce customizable reports that can be used as evidence of regulatory compliance
Prove your code is safe under all possible run-time conditions using static analysis
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*和硬件工程师运用 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。
Rapid prototyping provides a fast and inexpensive way for control and ** processing engineers to verify designs early and evaluate design tradeoffs. MathWorks rapid prototyping products automate much of the time-consuming work involved by enabling you to:
Test new system designs and algorithms on hardware in real time
Perform design iterations in minutes rather than weeks
Focus on innovation
使用 MATLAB 实现机器学习
利用工程、生产和金融数据发现规律并构建预测模型
使用 MATLAB®，工程师和其他领域*部署了成千上万的应用程序，用于预测性维护、传感器分析、金融和通信电子。MATLAB 通过以下功能让机器学习的困难部分变得简单易行
点击式应用，可用于训练和比较模型
高级信号处理和特征提取技术
自动**参数调优和特征选择，可优化模型性能
能使用相同的代码规模处理大数据和集群
为嵌入式和高性能应用程序自动生成 C/C++ 代码
各种常用的分类、回归和聚类算法，用于监督式和无监督学习
对于大多数统计和机器学习计算，比开源工具执行速度更快
利用 MATLAB® tall 数组的强大功能和简易性，访问、探索和处理大数据及无法存入内存的数据（包括存储在 Spark™ 和 Hadoop® 上的数据）。
-/gjiiih/-
http://turntech8843.b2b168.com
