matlab对数函数

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探索如何使用 MATLAB 进行大数据、机器学习和生产分析。

MATLAB 和 Simulink 助力金属、材料和采矿
流程使用 MATLAB® 和 Simulink® 分析实时传感器数据，实施控制策略，并基于大数据和机器学习创建预测性维护系统。
MATLAB 和 Simulink 帮助采矿：
通过在高速传感器数据上应用数值技术来开发预测性维护系统
使用机器学习和历史数据来解决流程问题
使用数据建模来改进流程性能
采用数字化而非依赖于数据科学家或 IT 人员
仿真故障数据
传统上，根据传感器收集来的数据优化采矿厂和流程。
但是，传感器数据并不总适用于机器中多种可能的故障模式 。相反，您可以通过创建机器模型并仿真故障操作条件来使用仿真数据呈现故障。
Simulink 和 Simscape™ 让您构建可根据物理组件和动态描述其行为的机器模型。您可以通过修改参数值、注入故障和更改模型动态呈现机器的不同故障模式。
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB 可以帮助您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指示器和估算旋转钻井设备的剩余使用寿命。
您可以使用 Signal Processing Toolbox™ 自动控制回路的性能，远程确定管道中的腐蚀或点蚀程度，以及检测管道泄漏的位置和数量。

设计和仿真调度逻辑
Stateflow 能够对控制系统中的调度逻辑进行建模、设计和模拟，以安排控制器的运转、控制系统的操作模式并执行故障检测、隔离与恢复 (FDIR)。
使用图形编辑器以状态机或流程图的形式构建逻辑。还可以将图形表示法和表格表示法（包括状态转换图、流程图、状态转换表和真值表）结合在一起，针对系统对事件、基于时间的条件以及外部输入信号的反应方式进行建模。通过使用状态图动画**显示模型中的活动状态和转移，来实现系统仿真行为的可视化。
将设计部署到嵌入式控制器
控制系统算法经过设计之后，便可以加以优化以便进行实施。您可以使用**算法设计的**数据类型属性，为实施做好准备。在闭环桌面仿真过程中验证控制算法之后，通过自动生成 C、结构化文本或 HDL 代码，将它们部署到生产微控制器、PLC 和 FPGA。
可以继续测试和验证控制系统。通过在嵌入式控制器上运行控制算法，以及在连接到控制器上的目标计算机上实时运行对象模型，来执行硬件在环 (HIL) 测试。可以使用形式化验证方法进一步验证和测试控制系统。

**数以百万计的和科学家使用 MATLAB? 来分析和设计可改变世界的系统和产品。MATLAB 广泛应用于汽车主动安全系统、行星际宇宙飞船、健康设备、智能电网和 LTE 蜂窝网络。它用于机器学习、信号处理、图像处理、计算机视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。


数学、图形、编程
MATLAB 平台为解决工程和科学问题进行了优化。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上自然的计算数学表示方法。内置图形使得可视化和洞察数据变得简单易行。大量的预制工具箱库可让您即刻开始使用对您的应用领域至关重要的算 法。桌面环境鼓励试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部经过严格测试，并为相互协同工作而定制。


扩展、集成、部署
MATLAB 帮助您让想法追赶桌面的限制。您可以对大型数据集运行分析，并扩展到集群和云。MATLAB 代码可以与其他语言集成，从而允许您将算法和应用程序部署在 Web、企业和生产系统内。


常用工具箱
MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的工具包。
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