matlab怎么用 matlab 2020a 专业培训

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使用 Simulink 更快地设计电力变流器的数字控制器
使用 Simulink，您可以在同一个仿真环境中对模拟元件和数字元件建模。通过功率电路和控制器的闭环仿真，您可以在实现控制器之前评估和验证电压模式控制和电流模式控制等模式的选择。
在不同的逼真程度上对电力变流器进行建模：以平均模型验证系统动态特性，以行为模型验证开关特性，以及以详细非线性模型验证寄生参数和其他细节特性。通过使用 AC 频率扫描和系统辨识对开关变换器模型进行小信号分析来获得线性模型。然后可以使用经典控制理论进行模型分析与控制，比如使用波特图和根轨迹图的交互回路成形。
使用 Simulink 开发电池管理系统软件
对电子电路和集中参数电池组模型进行仿真。建立包含等价RC电路的电池组模型、电力电子器件以及各种负载与环境的模型。使用 Simulink 来设计、调优并测试调度、闭环和故障检测算法。
使用测试数据校准电池模型参数，并捕获电池化学反应、发热、老化和其他非线性特征。为荷电状态 (SoC) 设计了状态观测器，进行电量平衡和健康状态在线评估。在模型上运行 Monte Carlo 实验，使用蒙特卡洛方法对控制算法进行仿真，模拟所有操作条件和故障情形。

Embedded code generation is fundamentally changing the way engineers work. Instead of writing thousands of lines of code by hand, engineers are automatically generating their production code to increase productivity, improve quality, and foster innovation.
With MathWorks embedded code generation products, you can:
Design real-time applications targeting floating- or fixed-point processors
Generate C and C++ code from MATLAB® and Simulink®
Optimize code for specific processor architectures
Integrate generated code with hand-written software (legacy or specialized functionality)
Profile and verify embedded code on microcontrollers and DSPs
Address industry certification standards

在 GPU 上扩展 MATLAB 只需较少的代码更改
使用 500 多个支持 CUDA 的 MATLAB 函数，在 NVIDIA GPU 上运行 MATLAB 代码。使用工具箱中启用了 GPU 的函数，实现深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理等应用。Parallel Computing Toolbox 提供 gpuArray，这是一个具有关联函数的特殊数组类型，可让您直接从 MATLAB 在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算，而*学习低级 GPU 计算库。
工程师*编写任何额外代码即可使用 GPU 资源，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。
使用 parfor 和 spmd 等并行语言结构，可以在多个 GPU 上执行计算。在多个 GPU 上训练模型只需轻松调整训练选项。
借助 MATLAB，*任何额外 C 编程，还可以将您的现有 CUDA kernel集成到 MATLAB 应用程序。
部署从 MATLAB 生成的 CUDA 代码，使用 TensorRT 实现推理部署
使用 GPU Coder 从 MATLAB 代码生成优化的 CUDA 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。生成的代码自动调用优化的 NVIDIA CUDA 库，包括 TensorRT、cuDNN 和 cuBLAS，可在 NVIDIA GPU 上低延迟、高吞吐量地运行。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目，然后部署这些代码，从而可在 NVIDIA Volta®、NVIDIA Tesla®、NVIDIA Jetson® 和 NVIDIA DRIVE® 等 GPU 上运行。

MATLAB GPU 计算支持可适用
于运行NVIDIA CUDA 的GPU
在支持 NVIDIA CUDA 的GPU 上执行 MATLAB 计算
*成为 CUDA® 程序员，MATLAB® 即可让您能够使用 NVIDIA® GPU 来加速 AI、深度学习和其他计算密集型分析。使用 MATLAB 和 Parallel Computing Toolbox™，您可以：
直接在 MATLAB 中调用 NVIDIA GPU，有 500 多个内置函数可供使用。
使用 MATLAB worker 和 MATLAB Parallel Server™ 访问台式机、计算集群和云上的多GPU。
使用 GPU Coder™ 直接从 MATLAB 生成 CUDA 代码，以便部署到数据中心、云和嵌入式设备。
使用 GPU Coder 从 MATLAB 生成 NVIDIA TensorRT™ 代码，实现低延迟和高吞吐量的推理。
将 MATLAB AI 应用程序部署到配备 NVIDIA GPU的数据中心，与使用 MATLAB Production Server™ 的企业系统集成。
19年来，公司始终秉承专业、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。
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