诚信代理_matlab 2020b_matlab序列号

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MATLAB 和 Simulink 在机器人领域的应用
将您的机器人构想和概念转变为自主系统，在现实环境里顺畅工作。
机器人研究人员和使用 MATLAB 和 Simulink，在同个软件环境下即可全部实现：设计和调优算法，对真实系统进行建模，并自动生成代码。
使用 MATLAB 和 Simulink，您能够：
使用您开发的算法连接并控制机器人。
开发跨硬件的算法并连接到机器人操作系统 (ROS)。
连接到各种传感器和作动器，以便您发送控制信号或分析多种类型的数据。
可采用多种语言，如 C/C++、VHDL/Verilog、结构化文本和 CUDA，为微控制器、FPGA、PLC 和 GPU 等嵌入式目标自动生成代码，从而摆脱手动编码。
使用预置的硬件支持包，连接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。
通过创建可共享的代码和应用程序，简化设计评审。
可利用代码，并与现**器人系统集成。

面向控制系统的 MATLAB 和 Simulink
设计、测试并实现控制系统
控制系统在所有开发阶段都会使用 MATLAB® 和 Simulink®  – 从对象建模到设计并调节控制算法和调度逻辑，一直到通过自动生成代码进行部署以及系统的验证、确认和测试。MATLAB 和 Simulink 可提供：
多域框图环境，用于创建对象动态模型、设计控制算法和运行闭环仿真
使用系统辨识或物理建模工具的对象建模
预置函数和交互式工具，用于在时间和频率域中分析**调量、上升时间、相位裕度、增益裕度以及其他性能和稳定性特性
根轨迹图、波特图、LQR、LQG、稳健控制、模型预测控制及其他设计和分析方法
自动调节 PID、增益调度和任意 SISO 和 MIMO 控制系统
调度逻辑的建模、设计和仿真，用于执行调度、模式开关以及故障检测、隔离与恢复 (FDIR)

为什么使用 MATLAB 实现深度学习？
互操作性
不再有框架基于 MATLAB 还是 Python 的选择题。使用 ONNX 导入和导出功能，MATLAB 支持与开源深度学习框架的互操作性。使用 MATLAB 工具的大意义在于——访问 Python 中没有的功能与预置函数及应用程序。
预处理应用程序
快速开始网络训练。使用特定领域应用程序快速预处理音频、视频和图像数据集。使用 Deep Network Designer 应用程序创建复杂的网络架构，或修改预训练网络以进行迁移学习，在训练之前可视化、检查并修复问题。
多平台部署
可随处部署深度学习模型，包括 CUDA、C 代码、企业系统或云。若在意性能，您可以利用 Intel® (MKL-DNN)、NVIDIA（TensorRT、cuDNN）和 ARM® (ARM Compute Library) 优化库生成代码，创建具有高性能推理速度的可部署模型。

Matlab在机电一体化的应用
Developing mechatronic systems requires integrating mechanical, electrical, control, and embedded software subsystems. Model-Based Design and MathWorks products enable you to design and simulate all of these domains in a single environment.
Through desktop and real-time simulations, you can:
Predict and optimize system performance
Understand and manage complex system interactions
Detect design inefficiencies and integration errors early during development
Verify and test mechatronic systems such as motor control using fewer hardware prototypes.
Eliminate manual coding errors by automatically generating code from the simulation model
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