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**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。


Key Features
为什么选择 MATLAB？
MATLAB 是面向和科学家的简单和具生产力的软件。无论您要分析数据、开发算法还是创建模型，MATLAB 都提供了鼓励探索和发现的环境。它将语言与针对迭代式工程和科学工作流进行调整的桌面环境相结合。


MATLAB 精通数学
基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上自然的计算数学表示方法。MATLAB 中的线性代数就像教科书中的线性代数一样。这样可以简单直接地捕获您想                                                                                 法背后的数学概念，意味着您的代码更*编写、阅读和理解，而且更*维护。
您可以信任您的计算结果。MATLAB 深根于数值分析研究社区，因其无可挑剔的数值运算而广为人知。由 350 名组成的 MathWorks 团队每天都对 MATLAB 代码库运行数百万次的测试，不断验证其质量。
MATLAB 执行艰苦工作，确保您的代码快速运行。数算分布到您的计算机上的多个内核中，库调用经过高度优化，所有代码均即时编译。您可以通过将 for 循环更改为并行 for 循环或将标准数组更改为 GPU 或分布式数组来以并行方式运行您的算法。*更改代码，即可在可无限扩展的公共云或私有云上运行并行算法。
MATLAB 语言还提供了传统编程语言的功能，包括流控制、错误处理、面向对象编程、单元测试和源代码管理集成。

MATLAB® helps geoscientists understand the dynamics, preconditions, and trends related to Earth, the ocean, and the atmosphere. You can use MATLAB for projects such as studying climate change's impact on global coral reefs, analyzing seismic activity, or modeling water flow. MATLAB can help whether you’re collecting data from the field or from facilities such as IRIS's Data Managment Center.
Analyze and visualize your data using techniques such as statistics, ** processing, image processing, and mapping. With MATLAB, you can build and simulate models of past and future environmental events.
Work with a variety of data sources to access and analyze data from peer research, government- and university-funded data facilities, and other software packages. Synthesize flawed and large data, collaborate across universities and institutions, and access computing resources for large-scale analyses and simulations.
Explore community toolboxes and apps on File Exchange and GitHub®, where researchers often publish code artifacts tied to innovative scientific findings.

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.

在 GPU 上扩展 MATLAB 只需较少的代码更改
使用 500 多个支持 CUDA 的 MATLAB 函数，在 NVIDIA GPU 上运行 MATLAB 代码。使用工具箱中启用了 GPU 的函数，实现深度学习、机器学习、计算机视觉和信号处理等应用。Parallel Computing Toolbox 提供 gpuArray，这是一个具有关联函数的数组类型，可让您直接从 MATLAB 在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行计算，而*学习低级 GPU 计算库。
*编写任何额外代码即可使用 GPU 资源，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。
使用 parfor 和 spmd 等并行语言结构，可以在多个 GPU 上执行计算。在多个 GPU 上训练模型只需轻松调整训练选项。
借助 MATLAB，*任何额外 C 编程，还可以将您的现有 CUDA kernel集成到 MATLAB 应用程序。
部署从 MATLAB 生成的 CUDA 代码，使用 TensorRT 实现推理部署
使用 GPU Coder 从 MATLAB 代码生成优化的 CUDA 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。生成的代码自动调用优化的 NVIDIA CUDA 库，包括 TensorRT、cuDNN 和 cuBLAS，可在 NVIDIA GPU 上低延迟、高吞吐量地运行。将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目，然后部署这些代码，从而可在 NVIDIA Volta®、NVIDIA Tesla®、NVIDIA Jetson® 和 NVIDIA DRIVE® 等 GPU 上运行。
科学软件网不仅提供软件产品，更有多项附加服务免费提供，让您售后**！
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