matlab软件教程之实用教程

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硬件原型设计和实现
系统架构师和硬件可在每个任务中使用和共享相同的 Simulink 模型。这些硬件模型可自动生成可读、可综合的 HDL 代码 用于FPGA、SoC和ASIC实现。系统架构师可以使用常用的 FPGA 和软件定义无线电套件构建原型，硬件则可以将这些模型重新用于生产部署。

HDL 优化的 LTE IP 模块和经验证的参考应用程序可帮您提高 LTE 系统的性能并缩短开发时间。

测试和验证
MATLAB 和 Simulink 可在硬件实现之前自动执行测试，以验证你的设计功能。

将经验证的模型作为测试平台来验证硬件原型和生产实现。您可以使用一系列 SDR 硬件和射频仪器来测试设计；自动生成用于 ASIC 验证的 SystemVerilog 模型；并有效分析来自仿真、实验室测试和现场试验的大型数据集。

Signal processing is essential for a wide range of applications, from data science to real-time embedded systems. MATLAB® and Simulink® products make it easy to use ** processing techniques to explore and analyze time-series data, and they provide a unified workflow for the development of embedded systems and streaming applications.

With MATLAB and Simulink ** processing products, you can:

Acquire, measure, and analyze **s from many sources.
Design streaming algorithms for audio, smart sensor, instrumentation, and IoT devices.
Prototype, test, and implement DSP algorithms on PCs, embedded processors, SoCs, and FPGAs.

Acquire live data from individual instruments, cards, sensors, or internet of things approaches
Read or write stored data including **s, images, video, and ‘omics data from files, databases, spreadsheets, or via web access
Manage datasets too large to fit in memory
Model and simulate biological systems with an intuitive graphical interface or symbolic math
Refine your models with optimization, curve fitting, and parameter estimation
Design experiments and characterize results with frequentist or Bayesian statistics or machine learning
Report results
Scale up computing to multicore machines and GPUs, clusters and HPC centers, and the cloud
Collaborate and support teams with a range of deployment options including apps, desktop or web executables, and mobile devices
Deploy royalty-free integrations with third-party software and programming languages
Re-use code assets developed and shared by the global scientific community
Readily automate tasks into pipelines or processes using code that can be shared and evolved
MathWorks also provides training and consulting services to help you or your team become more proficient and complete projects faster.
Because MATLAB and Simulink® toolboxes have been trusted by the global science community for over 30 years, researchers and educators have created a large and diverse collection of domain-specific tools written in MATLAB.  Many of these tools are freely available at MathWorks File Exchange, GitHub, or the MathWorks Connections Program.

Simulink 用于 HDL 代码生成和验证 
*编写 HDL 代码即可探索、实现和验证 FPGA、SoC 或 ASIC 设计。
进行**层设计和探索，之后直接通过 MATLAB® 或 Simulink® 生成并验证 HDL，以用于 FPGA、ASIC 或片上系统 (SoC) 原型或生产项目。
为任意FPGA、ASIC 或 SoC 硬件生成优化且可读的 VHDL® 或 Verilog®
连接系统级设计与子系统级
使用高质量的硬件模型构建硬件子系统，用于数高质量、DSP、无线通信、控制和视觉处理
自动引导转换为**数，或为器件目标器件生成原生浮点运算
直接从 Simulink 和 MATLAB 部署至原型硬件并进行调试
算法模型和测试用例 可复用

图像处理和计算机视觉应用程序
直接在 MATLAB 中执行各种图像处理和计算机视觉任务，包括：
3D图像处理工作流程
对象检测、跟踪和识别
图像分割和配准
点云处理
立体视觉
与开源集成
直接与开源集成。您可以重复使用其他编程语言编写的代码，创建 MATLAB 支持的响应式，或使用直接从 MATLAB 生成的无差错嵌入式 C 代码进行硬件编程。
直接相机访问以及图像和视频导入
通过硬件支持包连接到相机。您可以从帧捕捉器、GigE Vision® 相机、DCAM 相机和更多设备中获取实时图像和视频。
MATLAB 支持标准数据和图像格式，您可以通过预置函数和应用程序访问您的数据。使用 ImageDatastore 导入和管理无法加载到内存的大数据集。
性能
使用多核 CPU 或 NVIDIA GPU 并行处理工作流程，而*重新编写算法。
在云端或您的浏览器中运行 MATLAB。利用 Parallel Computing Toolbox™，您可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群来解决计算和数据密集型问题。
部署
借助 MATLAB，您可以使用 C/C++ 和 HDL 代码；在 PC 硬件、FPGA 和 ASIC 上运行图像处理算法；开发成像系统。
MATLAB 的GPU Coder™生成优化的 CUDA® 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。您可以在 MATLAB 中使用生成的 CUDA 代码，加速 MATLAB 代码中计算量密集型部分。
，专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的**目标，我们会为此目标而不懈努力。
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