matlab 2021a_购买matlab软件以及培训

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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.

With MathWorks data acquisition products, you can access data from hardware such as data acquisition boards, test and measurement instruments, CAN bus interface devices, and imaging devices. You also have direct access to data from ODBC-compliant or JDBC-compliant databases, OPC servers, and several financial data servers.
MathWorks data acquisition products provide direct access to data to enable live visualization and analysis and streamline automation of repetitive tasks that require data from external sources.

Accelerate Analysis with High Performance Computing
MathWorks continues to accelerate large computations for big data problems by supporting the latest multithreaded hardware architectures. Using Parallel Computing Toolbox™, MATLAB Parallel Server™, and or MATLAB Production Server™, computer scientists and data analysts are getting answers faster than ever before by utilizing the high-performance computing power of multicore processors, GPUs, and compute farms.
Deploy and Integrate Data Analytics Models into Enterprise Applications
While MATLAB offers an environment for developing advanced data analysis and machine learning algorithms, these models and systems often must be deployed into the real world. MathWorks provides many different options for the deployment of MATLAB algorithms including generation of portable C/C++ code, compiled executables, web-based applications, or even integration to mobile apps.

使用 MATLAB 实现机器学习
利用工程、生产和金融数据发现规律并构建预测模型
使用 MATLAB®，和其他领域部署了成千上万的应用程序，用于预测性维护、传感器分析、金融和通信电子。MATLAB 通过以下功能让机器学习的困难部分变得简单易行
点击式应用，可用于训练和比较模型
信号处理和特征提取技术
自动**参数调优和特征选择，可优化模型性能
能使用相同的代码规模处理大数据和集群
为嵌入式和高性能应用程序自动生成 C/C++ 代码
各种常用的分类、回归和聚类算法，用于监督式和无监督学习
对于大多数统计和机器学习计算，比开源工具执行速度更快
利用 MATLAB® tall 数组的强大功能和简易性，访问、探索和处理大数据及无法存入内存的数据（包括存储在 Spark™ 和 Hadoop® 上的数据）。
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