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。
MATLAB 实现深度学习
设计、构建和可视化卷积神经网络
只需要几行 MATLAB® 代码，*成为*，您就能构建深度学习模型。了解如何使用 MATLAB 帮助您执行深度学习任务。
易于访问较新的模型，包括 GoogLeNet、 VGG-16、 VGG-19、AlexNet、ResNet-50、ResNet-101 和 Inception-v3
。
加速 NVIDIA® GPU、云和数据中心资源上的算法，而*专门编程。
使用 MATLAB 应用程序和可视化工具，创建、修改和分析复杂的深度神经网络架构。
使用应用程序自动进行图像、视频和音频数据的真实值 (ground-truth) 标注。
处理来自 Caffe 和 TensorFlow-Keras 的模型。
MATLAB 支持 ONNX™，所以您可以使用 PyTorch 和 MxNet 之类的框架与同事协作。
MATLAB® and Simulink® enable automotive engineering organizations to accelerate vehicle development processes and to deliver vehicles that meet market requirements for safety, comfort, fuel economy, and performance.
Automotive engineers use MATLAB and Simulink to:
Run simulations to evaluate trade-offs and optimize designs
Develop and test perception, planning, and control algorithms
Validate requirements early through rapid prototyping
Generate code for prototyping or production, in floating or fixed-point, for MCUs, GPUs, SoCs and FPGA devices
Analyze test fleet and production vehicle data
Comply with AUTOSAR and ISO 26262 standards
Automated Driving and Advanced Driving Assistance Systems (ADAS)
Use MATLAB and Simulink to accelerate the development of automated driving functions including perception, planning, and control functions. Run simulations in Simulink to test, integrate, and tune these functions using programmatically generated scenes and maximize test coverage across various road, traffic, and environmental conditions without expensive prototype vehicles.
面向嵌入式系统的 MATLAB 和 Simulink
设计、编码和验证嵌入式系统
只需按一下按钮，您就可以使用 MATLAB® 和 Simulink® 生成代码并在硬件上运行代码。但是，编码只是其中一项任务 - 了解从原型设计到生产的过程中如何使用 MATLAB 和 Simulink 设计、编码和验证您的下一个嵌入式系统。您可以：
生成优化的 C、C++、CUDA、Verilog、VHDL 及结构化文本
使用浮点和**设计工具，在成本与性能之间做出权衡
使用在环测试，验证和分析生成的代码
符合各种标准的要求，例如 AUTOSAR、ISO 26262、DO-178、MISRA C 及 CERT C
使用硬件支持包附加组件，在 从 Arduino® 到 Zynq® 的流行电路板上进行原型设计
-/gjiiih/-
http://turntech8843.b2b168.com
