matlab 2020a_matlab正版软件百科

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Electronics engineers rely on MATLAB® and Simulink® to develop smaller, more efficient devices that integrate audio, video, wireless communications, and other features. They use these tools to explore and validate algorithms and system-level designs in hours or days rather than weeks.
By capturing algorithmic and system models in MATLAB and Simulink products, engineers can collaborate more effectively across geographic boundaries and between Signal Processing, analog/mixed-**, and control logic design teams. With these productivity gains, companies can deliver innovative solutions faster.

HDL 就绪模型和示例
使用高层级模块构建设计，仿真算法的硬件实现并生成高质量的 HDL 代码。模块包括数学、三角学、数字信号处理、无线通信，以及视频和图像处理。您可以使用子系统级IP
进行 LTE 无线和视觉处理
Fixed-Point 简化操作
自动实现浮点到**的数据类型转换过程，以便FPGA硬件实现。在资源使用和度之间实现平衡。
如果您要实现高精度或高动态范围的计算，或者希望在转换为**之前生成原型，那么可以生成可综合、与目标无关的原生浮点 HDL。
自动执行 FPGA 和 SoC 原型开发
对于 Xilinx®、Intel®、Microsemi® 和 Speedgoat 等深受欢迎的 FPGA 和 SoC 原型开发平台，您只需按下一个按钮，即可生成设备编程所需的一切。原型可以作为立设备运行，也可以连接到 MATLAB 或 Simulink 进行激励和调试。之后，您可以将其重复用于任何 FPGA、ASIC 或 SoC 上的产品实现。 另外，您还可以为简单的编程设置定制的原型板。
重用模型和测试以进行验证
将 MATLAB Simulink 模型将，以及 Mentor Graphics® 或 Cadence® 仿真器中运行的手写或生成的 HDL 进行联合仿真。然后将这些模型和测试导出为适用于 UVM 或自定义验证环境的 SystemVerilog DPI-C 组件。

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®，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
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）。

Matlab具体有丰富的产品功能，并为您的应用或行业寻找适合的解决方案。
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