matlab解方程

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Faster Digital System Design
MATLAB and Simulink products can help improve the process for Signal Processing, FPGA, ASIC, and SoC semiconductor design. Engineers use an extensive library of ** processing algorithms, data visualization functions, and an interactive user interface which makes the development of digital systems faster than using lower level languages such as C or C++.
The fixed-point design capabilities of MATLAB and Simulink help engineers quickly evaluate algorithm and system design alternatives – a process that is otherwise difficult and time-consuming. Links to popular Verilog® and VHDL® simulators enable engineers to reuse system-level models as trusted test harnesses which saves significant time on test bench construction and debugging.

Neuroscientists use MATLAB® to process and analyze their data, drive their experiments, and simulate models of brain circuits. With MATLAB, you can:
Analyze neural time-series data from electrode ** recordings
Understand structural and functional image data from neuroimaging and microscopy studies
Use machine and deep learning to classify, predict, and cluster using models trained with neuroscience data
Process and generate live data streams, including brain-computer interface (BCI) and behavioral control systems
Create and share interactive neuroscience data stories

Behavioral Analog/Mixed-Signal Design
Modeling and simulating analog/mixed-** systems in circuit-level tools is time consuming and limits the number of design alternatives engineers can evaluate. By contrast, MATLAB and Simulink provide a higher level of design abstraction and faster modeling and simulation, which enables engineers to quickly evaluate numerous design options.
Semiconductor engineers use MATLAB and Simulink models as golden references when they create transistor-level circuit models. These MATLAB and Simulink models integrate with analog/mixed-** design tools such Cadence® Virtuoso® AMS Designer, and can also be used as behavioral verification models in production SystemVerilog test environments.

访问流数据和存档数据
使用 MATLAB 和大数据开发算法。MATLAB 支持众多来源的带时间戳的非结构化数据，包括云存储服务（例如 AWS S3、Azure Blob）、OPC UA、RESTful web services和数据库。通过集成 MATLAB 与 MQTT 等消息代理和 Kafka 等流媒体协议，处理连接资产的实时数据。
您可以使用内置功能轻松执行数据整理和清理，以替换缺失或错误的值、平滑数据，以及对齐使用不同时间戳格式的数据集。
开发分析、控制和优化算法
MATLAB 为物联网应用开发提供成千上万种函数，包括用于预测性维护、信号和图像处理、反馈和监督控制、优化以及机器学习的函数。
通过使用现有函数、对其进行自定义或创建自己的函数，使用 MATLAB 开发算法的速度远快于传统编程语言。同一算法适用于许多常见的物联网场景，包括流媒体或大数据。
科学软件网不定期举办各类公益培训和讲座，让您有更多机会免费学习和熟悉软件。
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