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  • 产品参数包括哪些
    千次阅读
    2016-07-07 08:49:23

    一、分辨率(Resolution)

    视频分辨率是指视频成像产品所成图像的大小或尺寸,它的表达式为:“水平像素数*垂直像素数”。常见的图像分辨率有QCIF(176×144),CIF(352×288),D1(704×576),720P(1280×720),1080P(1920*1080)。摄像机成像的最大分辨率是由CCD或CMOS感光器件决定的。现在有些摄像机支持修改分辨率,是通过摄像机自带软件裁剪原始图像生成的。

    注:CMOS与CCD的区别

    1、成像过程

    CCD与CMOS图像传感器光电转换的原理相同,他们最主要的差别在于信号的读出过程不同;由于CCD仅有一个(或少数几个)输出节点统一读出,其信号输出的一致性非常好;而CMOS芯片中,每个像素都有各自的信号放大器,各自进行电荷-电压的转换,其信号输出的一致性较差。但是CCD为了读出整幅图像信号,要求输出放大器的信号带宽较宽,而在CMOS 芯片中,每个像元中的放大器的带宽要求较低,大大降低了芯片的功耗,这就是CMOS芯片功耗比CCD要低的主要原因。尽管降低了功耗,但是数以百万的放大器的不一致性却带来了更高的固定噪声,这又是CMOS相对CCD的固有劣势。

    2、集成性

    从制造工艺的角度看,CCD中电路和器件是集成在半导体单晶材料上,工艺较复杂,世界上只有少数几家厂商能够生产CCD晶元,如DALSA、SONY、松下等。CCD仅能输出模拟电信号,需要后续的地址译码器、模拟转换器、图像信号处理器处理,并且还需要提供三组不同电压的电源同步时钟控制电路,集成度非常低。而CMOS是集成在被称作金属氧化物的半导体材料上,这种工艺与生产数以万计的计算机芯片和存储设备等半导体集成电路的工艺相同,因此生产CMOS的成本相对CCD低很多。同时CMOS芯片能将图像信号放大器、信号读取电路、A/D转换电路、图像信号处理器及控制器等集成到一块芯片上,只需一块芯片就可以实现相机的的所有基本功能,集成度很高,芯片级相机概念就是从这产生的。随着CMOS成像技术的不断发展,有越来越多的公司可以提供高品质的CMOS成像芯片,包括:Micron、 CMOSIS、Cypress等。

    3. 速度

    CCD采用逐个光敏输出,只能按照规定的程序输出,速度较慢。CMOS有多个电荷-电压转换器和行列开关控制,读出速度快很多,大部分500fps以上的高速相机都是CMOS相机。此外CMOS 的地址选通开关可以随机采样,实现子窗口输出,在仅输出子窗口图像时可以获得更高的速度。

    4. 噪声

    CCD技术发展较早,比较成熟,采用PN结或二氧化硅(SiO2)隔离层隔离噪声,成像质量相对CMOS光电传感器有一定优势。由于CMOS图像传感器集成度高,各元件、电路之间距离很近,干扰比较严重,噪声对图像质量影响很大。随着CMOS电路消噪技术的不断发展,为生产高密度优质的CMOS图像传感器提供了良好的条件

    二、帧率(Frame Rate)

    一帧就是一副静止的画面,连续的帧就形成动画,如电影等。我们通常所说的帧数就是在1秒钟时间里传输的图片的帧数,通常用fps(Frames Per Second)表示。每一帧都是静止的图像,快速连续地显示帧便形成了运动的假象,还原了物体当时的状态。高帧率可以得到更流畅、更逼真的动画。每秒钟帧数 (fps) 愈多,所显示的动作就会愈流畅。一般来说,图像帧率设置为25fps或30fps已经足够。

    三、码率(Data Rate)。


    码率是指视频图像经过编码压缩后在单位时间内的数据流量,也叫码流,是视频编码中画面质量控制中最重要的部分。同样分辨率下,压缩比越小,视频图像的码率就越大,画面质量就越高。
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  • vue全家桶都有什么 全家桶,顾名思义,对于开发一个完整的中大型单页面应用项目所必须的所必须的... 是 Ant Design 的 Vue 实现,开发和服务于企业级后台产品。 elementUI 是基于 Vue 2.0 桌面端中后台组件库。

    vue全家桶都有什么

    全家桶,顾名思义,对于开发一个完整的中大型单页面应用项目所必须的所必须的插件和框架。
    注:此文章主要讲解vue-cli脚手架开发方式,主要介绍各插件安装方法及其功能特点,不介绍各插件的具体使用方式,具体使用方式详见其他详细介绍文章。

    一、vue-cli

    vue-cli也叫脚手架,官方定义为Vue.js 开发的标准工具!相比scirpt标签引入,脚手架具有如下特点:
    1)、功能丰富
    对 Babel、TypeScript、ESLint、PostCSS、PWA、单元测试和 End-to-end 测试提供开箱即用的支持。
    2)、易于扩展
    它的插件系统可以让社区根据常见需求构建和共享可复用的解决方案。
    3)、无需 Eject
    Vue CLI 完全是可配置的,无需 eject。这样你的项目就可以长期保持更新了。
    4)、CLI 之上的图形化界面
    通过配套的图形化界面创建、开发和管理你的项目。
    5)、即刻创建原型
    用单个 Vue 文件即刻实践新的灵感。
    6)、面向未来
    为现代浏览器轻松产出原生的 ES2015 代码,或将你的 Vue 组件构建为原生的 Web Components 组件。

    安装

    npm install -g @vue/cli
    # OR
    yarn global add @vue/cli
    
    //安装完成后创建一个项目,vue ui为图形化构建,相对简单(推荐)
    vue create my-project
    # OR
    vue ui
    
    二、vueRouter

    Vue Router 是 Vue.js 官方的路由管理器。它和 Vue.js 的核心深度集成,让构建单页面应用变得易如反掌。包含的功能有:

    1)嵌套的路由/视图表
    2)模块化的、基于组件的路由配置
    3)路由参数、查询、通配符
    4)基于 Vue.js 过渡系统的视图过渡效果
    5)细粒度的导航控制
    6)带有自动激活的 CSS class 的链接
    7)HTML5 历史模式或 hash 模式,在 IE9 中自动降级
    8)自定义的滚动条行为

    vueRouter 安装

    npm install vue-router
    //安装后在mainjs引入
    import VueRouter from 'vue-router'
    
    Vue.use(VueRouter)
    //具体使用方法详见另一篇文章,路由使用方法
    
    三、vuex

    Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式。它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。Vuex 也集成到 Vue 的官方调试工具 devtools extension,提供了诸如零配置的 time-travel 调试、状态快照导入导出等高级调试功能。

    什么情况下我应该使用 Vuex?
    Vuex 可以帮助我们管理共享状态,并附带了更多的概念和框架。这需要对短期和长期效益进行权衡。

    如果您不打算开发大型单页应用,使用 Vuex 可能是繁琐冗余的。确实是如此——如果您的应用够简单,您最好不要使用 Vuex。一个简单的 store 模式就足够您所需了。但是,如果您需要构建一个中大型单页应用,您很可能会考虑如何更好地在组件外部管理状态,Vuex 将会成为自然而然的选择。

    安装方法

    npm install vuex --save
    
    四、Axios

    Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库,可以用在浏览器和 node.js 中。
    特性
    1)从浏览器中创建 XMLHttpRequests
    2)从 node.js 创建 http 请求
    3)支持 Promise API
    4)拦截请求和响应
    5)转换请求数据和响应数据
    6)取消请求
    7)自动转换 JSON 数据
    8)客户端支持防御 XSRF

    安装方法

     npm install axios
    
    五、搭配UI框架如:iview、vant、elementUI

    iview 一套基于 Vue的高质量UI 组件库(分为小程序和pc端等不同版本);
    vant 轻量、可靠的移动端 Vue 组件库,是有赞开源的一套基于 Vue 2.0 的 Mobile 组件库,旨在更快、更简单地开发基于 Vue 的美观易用的移动站点。
    Ant Design Vue 是 Ant Design 的 Vue 实现,开发和服务于企业级后台产品。
    elementUI 是基于 Vue 2.0 桌面端中后台组件库。

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  • 显卡的性能看哪些参数

    千次阅读 2018-03-06 18:19:30
    所以,只要了解了本质,无论多么复杂多变的产品,都无法忽悠到我们,千万不要只凭一个参数来判断显卡性能。 (显存容量): 常见的容量有128M、256M、512M、896M、1G、2G等等。容量越大,能缓存的数据就越多。 ( ...
    显卡的性能由两个部分决定,一是核心,二是显存。

    核心和显存的关系就像电脑中的CPU与内存的关系。核心负责处理运算图形数据,而显存则负责缓存图形数据,核心在运算时要用到的数据都是在显存中调用的,所以显存的性能直接决定了核心调用数据的效率,间接影响了显卡的性能。
    当我们运行的3D游戏画面非常细腻时,其复杂的图形运算就需要性能强大的核心来应付,而这时候核心的数据吞吐量是非常巨大的,需要容量和带宽足够强大的显存来缓存这些数据。除了画质外,游戏在高分辨率下的图形运算量也是非常巨大的,所以在大尺寸显示器下玩游戏时,也同样需要性能强大的核心来应付,显存性能也同样要跟上。
    从上可知,显卡的核心是影响显卡性能的最大关键,而显存可视做核心的助手,对性能的影响相当于“微调”。

    很多初学者对显卡模棱两可,就依靠比较直观的显存容量来判断显卡性能,这个错误是非常严重的,以至于让奸商们用TC卡忽悠了不少初学者,让很多被骗的人在网上到处求助。

    下面列出判断显卡的几个要点:

    1。核心型号
    显卡的档次看的就是核心,毫不夸张的说,不管显存或其它参数差别如何巨大,核心差了一档,性能就差了一档,再强的显存也补不回来。比如GT240、HD5670、GTS250、HD5770等等都代表的是核心型号,只要能记住尽可能多的型号,就能非常方便的判断显卡的高低。当然,也可以参考本团提供的显卡性能排名表。

    2。核心参数
    参数有很多:
    (制作工艺):比如55纳米、40纳米等等。工艺越先进,功耗就越低,单位芯片面积下能容纳的晶体管就更多,就能做出越高规格的产品。通常来讲,越新的型号制造工艺就越先进。
    核心频率):比如575MHZ、630MHZ、700MHZ等等,频率越高,相同核心下性能就越强。
    流处理器数量):比如48个、96个、216个、800个等等,数量越多,性能越强。不过,N卡和A卡架构不同,相同性能的两个核心,A卡的流处理器数量是N卡的4-5倍,所以两家不能比较流处理器数量
    (流处理器频率):比如1400MHZ、700MHZ等等,频率越高,性能越强。不过,A卡和N卡架构有区别,N卡的流处理器频率一般是核心频率的两倍以上,而A卡的流处理器频率则与核心频率相同。

    3。显存参数
    显存的作用之前已经提到,越强的核心就需要越强的显存来辅助,当显存性能不足以辅助核心时,就会限制核心性能的发挥,反过来说,当显存性能超出核心需求时,对性能也不会有帮助,只会成为厂商甩掉库存的噱头,这就是为什么很多真实大显存的低端显卡,性能还是那么弱的原因。当然,无论核心搭配多么弱小的显存,其性能最多也只降两档,况且厂商也不可能给一块高成本的核心搭配太弱的显存的。所以如果有人拿1G显存的GT220跟你换256M显存的GT240,你千万别换,否则会被人当傻瓜的。
    下面说说显存的性能。
    显存的性能由两个因素决定,一是容量,二是带宽。
    容量很好理解,它的大小决定了能缓存多少数据,当核心弱小时,它的容量没有意义,因为绝大多数的空间都是空闲的。而带宽方面,可理解为显存与核心交换数据的通道,带宽越大,数据交换越快。所以很多时候显存带宽对性能的影响要比容量大得多。
    另外,很多人以为带宽就是位宽,这是不对的。带宽其实由频率和位宽两个因素所决定,计算公式为:带宽=频率X位宽/8。举个例子,两块核心和显存容量相同的显卡,卡1的显存为DDR3 1600MHz频率和128位宽;卡2的显存为DDR2 800MHZ频率和256位宽。看上去两者显存参数不同,但通过公式计算得出,两者都是25.6G/S的带宽,性能是相同的。再举个例子,两块核心相同的显卡,卡1的显存为128位宽、GDDR5 4000MHZ频率;卡2的显存为256位宽、DDR3 1600MHZ频率,看上去卡2的位宽要大得多,但通过计算得知,卡1的带宽是64G/S,卡2的带宽只有51G/S,性能是卡1要强。
    所以,只要了解了本质,无论多么复杂多变的产品,都无法忽悠到我们,千万不要只凭一个参数来判断显卡性能。

    (显存容量):
    常见的容量有128M、256M、512M、896M、1G、2G等等。容量越大,能缓存的数据就越多。
    显存频率):
    一般有DDR2、DDR3、GDDR3GDDR5等几个类型,GDDR5的频率最高,等效频率能达到4GHZ以上。DDR2频率最慢,有些甚至只有667MHZ。
    显存位宽):
    一般有64bit、128bit、256bit、448bit、512bit等几种。位宽越大,制造难度就越大,成本也就越高,所以很多时候厂商宁可选择低位宽与高频率的组合,这样在保证性能的同时还能降低成本(常见于新架构产品中)。

    了解了以上要点后,我们基本能判断显卡的高低了。
    市场上会有一些1G大容量显存的显卡,价格便宜,非常吸引那些只懂看显存的初学者,其实检测后你会发现,这些显卡的核心都是清一色的低端型号(比如G210、GT220、GT520、GT610、HD6450、HD5450等等),也就是说,不管其它参数有多强,它终究只是“垃圾”一块,到这一步我们已经可以不用再往下查了。只有当它的核心足够我们需要的时候,才有查看其它参数的必要,比如你要通杀网络游戏,并且还要玩一些单机大作,那么HD6750或GTS450以上级别的核心是必需的,低于这个级别的核心无论其它参数有多高,性能都无法应付你的需求
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  • 本文整理了MATLAB2022a各个产品,概述每个产品的功能,便于更好的了解和学习MATLAB。
    MATLAB产品概述

    文章目录

    MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。【百度百科】

    MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室),软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。【百度百科】

    MATLAB配备了很多工具箱,安装MATLAB时,可以选择自己需要的产品进行个性化安装。当然,直接安装所有产品是最稳妥的选择,唯一一点不好的地方就是完整安装需要30G+存储空间。

    下面将对各个产品的功能进行概述。


    1 MATLAB

    科学计算语言


    全世界数以百万计的工程师和科学家都在使用 MATLAB® 分析和设计改变着我们的世界的系统和产品。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上表示计算数学最自然的方式。可以使用内置图形轻松可视化数据和深入了解数据。欢迎您使用桌面环境进行试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部进行了严格测试,可彼此配合工作。

    MATLAB 可帮助您不仅仅将自己的创意停留在桌面。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,使您能够在 Web、企业和生产系统中部署算法和应用程序。
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    2 Simulink

    仿真和基于模型的设计。


    Simulink是一个模块图环境,用于多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统级设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。Simulink 提供图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器,能够进行动态系统建模和仿真。Simulink 与 MATLAB® 相集成,这样您不仅能够在 Simulink 中将 MATLAB 算法融入模型,还能将仿真结果导出至 MATLAB 做进一步分析。
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    3 5G Toolbox(5G工具箱)

    模拟、分析和测试5G通信系统。


    5G Toolbox™ 为5G新型无线电(NR)通信系统的建模、仿真和验证提供符合标准的功能和参考示例。工具箱支持链路级模拟、黄金参考验证、一致性测试和测试波形生成。

    使用该工具箱,您可以配置、模拟、测量和分析端到端5G NR通信链路。您可以修改或自定义工具箱函数,并将其用作实现5G系统和设备的参考模型。

    工具箱提供了功能和参考示例,帮助您描述上行链路和下行链路基带规范,并模拟射频设计和干扰源对系统性能的影响。您可以使用无线波形发生器应用程序以编程方式或交互方式生成波形并定制测试台。通过这些波形,您可以验证您的设计、原型和实现是否符合3GPP 5G NR规范。

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    4 Aerospace Blockset(航空区块集)

    对航天飞行器动力学进行建模、仿真和分析


    Aerospace Blockset™ 提供Simulink®参考示例和模块,用于建模、模拟和分析高保真飞机和航天器平台。它包括飞行器动力学、飞行环境的验证模型,以及飞行员行为、执行器动力学和推进的模块。内置的航空航天数学运算、坐标系和空间变换让您可以表示飞机和航天器的运动和方向。要检查模拟结果,可以将二维和三维可视化块连接到模型。

    Aerospace Blockset为构建可重复使用的车辆平台模型提供了标准模型架构。这些平台模型可以支持飞行和任务分析;概念研究;详细的任务设计;制导、导航和控制(GNC)算法开发;软件集成测试;以及自主飞行、雷达和通信应用的硬件在环(HIL)测试。
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    5 Aerospace Toolbox(航空航天工具箱)

    使用参考标准和模型分析和可视化航天器运动


    Aerospace Toolbox™ 提供基于标准的工具和功能,用于分析航空航天飞行器的运动、任务和环境。它包括航空航天数学运算、坐标系和空间变换,以及用于解释飞行数据的经验证的环境模型。工具箱还包括2D和3D可视化工具以及用于观察车辆运动的标准驾驶舱仪器。

    对于飞行器,可以将数据概要(Datcom)文件直接导入MATLAB®以表示飞行器空气动力学。空气动力学可以与参考参数相结合,定义飞机配置和动力学,用于控制设计和飞行品质分析。

    Aerospace Toolbox允许您设计和分析由卫星和地面站组成的场景。您可以从轨道元素或双线元素集传播卫星轨迹,载入卫星和星座星历表,执行任务分析任务(如视线访问),并将场景视为地面轨道或地球仪。
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    6 Antenna Toolbox(天线工具箱)

    设计、分析和可视化天线单元和天线阵列


    Antenna Toolbox™ 为天线元件和阵列的设计、分析和可视化提供功能和应用程序。可以使用具有参数化几何图形、任意平面结构或STL文件描述的自定义三维结构的预定义元素设计独立天线并构建天线阵列。

    Antenna Toolbox使用电磁解算器,包括矩量法(MoM),计算阻抗、电流分布、效率以及近场和远场辐射方向图。要改进天线设计,可以使用手动方法或工具箱中提供的优化方法。天线几何结构和分析结果可以在2D和3D中可视化。该工具箱允许您将天线阵列模式集成到无线系统中,以模拟波束形成和波束控制算法。阻抗分析结果可用于设计与射频前端集成的匹配网络。您可以在大型平台(如车辆或飞机)上安装天线,并分析结构对天线性能的影响。可以导入STL和Gerber文件以分析预先存在的结构,也可以导出它们以共享或制作设计。site viewer使您能够使用各种传播模型(包括光线跟踪)在3D地形图上可视化天线覆盖范围。
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    7 Audio Toolbox(音频工具箱)

    设计和分析语音、声学和音频处理系统


    Audio Toolbox™ 提供用于音频处理、语音分析和声学测量的工具。它包括处理音频信号(如均衡和时间拉伸)的算法,估计声音信号指标(如响度和清晰度)的算法,以及提取音频特征(如MFCC和音调)的算法。它还提供先进的机器学习模型,包括i-vectors,以及预训练的深度学习网络,包括VGGish和CREPE。工具箱应用程序支持实时算法测试、脉冲响应测量和信号标记。工具箱为ASIO提供流接口™, CoreAudio和其他声卡;MIDI设备;以及生成和托管VST和音频单元插件的工具。

    使用Audio Toolbox,您可以导入、标记和增强音频数据集,以及提取特征以训练机器学习和深度学习模型。提供的预训练模型可以应用于音频记录,以便进行高级语义分析。

    您可以实时制作音频处理算法的原型,或者通过将低延迟音频流到声卡或从声卡中流出来运行自定义的声学测量。您可以将算法转换为音频插件,在数字音频工作站等外部主机应用程序中运行,从而验证算法。插件托管允许您将外部音频插件用作常规MATLAB®对象。
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    8 Automated Driving Toolbox(自动驾驶工具箱)

    设计、模拟和测试ADAS和自动驾驶系统


    Automated Driving Toolbox™ 提供用于设计、模拟和测试ADAS和自动驾驶系统的算法和工具。您可以设计和测试视觉和激光雷达感知系统,以及传感器融合、路径规划和车辆控制器。可视化工具包括鸟瞰图和传感器覆盖范围、探测和跟踪范围,以及视频、激光雷达和地图的显示。工具箱允许您导入和使用高清实时地图数据和ASAM OpenDRIVE®道路网络。

    使用地面真相标签应用程序,您可以自动标记地面真相,以训练和评估感知算法。对于感知、传感器融合、路径规划和控制逻辑的硬件在环(HIL)测试和桌面模拟,您可以生成和模拟驾驶场景。可以在真实感3D环境中模拟相机、雷达和激光雷达传感器输出,并在2.5D模拟环境中模拟传感器对物体和车道边界的检测。

    Automated Driving Toolbox为常见ADA和自动驾驶功能提供参考应用示例,包括前向碰撞警告、自动紧急制动、自适应巡航控制、车道保持辅助和泊车代客泊车。该工具箱支持快速原型和半实物仿真测试的C/C++代码生成,支持传感器融合、跟踪、路径规划和车辆控制器算法。
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    9 AUTOSAR Blockset(AUTOSAR区块集)

    AUTOSAR软件的设计与仿真


    AUTOSAR Blockset 提供应用程序和区块,用于使用Simulink®模型开发AUTOSAR经典和自适应软件。您可以使用AUTOSAR Component Designer应用程序设计Simulink模型并将其映射到软件组件。或者,区块集允许您通过从AUTOSAR XML(ARXML)文件导入软件组件和组成描述,为AUTOSAR生成新的Simulink模型。

    AUTOSAR Blockset为AUTOSAR库例程和基本软件(BSW)服务(包括NVRAM和诊断)提供块和构造。通过模拟BSW服务和应用软件模型,您可以在不离开Simulink的情况下验证AUTOSAR ECU软件。

    AUTOSAR Blockset允许您在Simulink中创建AUTOSAR体系结构模型(需要System Composer)™). 在AUTOSAR体系结构模型中,您可以编写软件组合、组件和接口。可以添加模拟行为,包括基本软件服务组件。或者,您可以通过ARXML文件往返(导入和导出)软件描述。

    AUTOSAR Blockset支持C和C++生产代码生成(使用嵌入式编码器®)。它符合ISO 26262标准(带有IEC认证套件)的使用要求。
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    10 Bioinformatics Toolbox(生物信息学工具箱)

    阅读、分析和可视化基因组和蛋白质组数据


    Bioinformatics Toolbox™ 为下一代测序(NGS)、微阵列分析、质谱和基因本体提供算法和应用程序。使用工具箱功能,您可以从标准文件格式(如SAM、FASTA、CEL和CDF)以及在线数据库(如NCBI基因表达综合数据库和GenBank®)读取基因组和蛋白质组数据。您可以使用序列浏览器、空间热图和聚类图来探索和可视化这些数据。工具箱还提供了用于检测峰值、缺失数据插补值和选择特征的统计技术。

    您可以组合工具箱功能来支持常见的生物信息学工作流。你可以使用芯片序列数据来识别转录因子;分析RNA序列数据以识别差异表达基因;识别微阵列数据中的拷贝数变异和SNP;并利用质谱数据对蛋白质图谱进行分类。
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    11 Bluetooth Toolbox(蓝牙工具箱)

    模拟、分析和测试蓝牙通信系统


    MathWorks Bluetooth®工具箱提供基于标准的工具,用于设计、模拟和验证蓝牙通信系统。它支持测试波形生成、黄金参考验证和蓝牙网络建模。

    使用 Bluetooth Toolbox,您可以配置、模拟和分析端到端蓝牙通信链路。您可以创建并重用测试台,以验证您的设计、原型和实现是否符合蓝牙标准,包括蓝牙低能(LE)和蓝牙经典。通过对蓝牙协议栈的多层进行建模,还可以评估共存、干扰、定位和LE音频场景。
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    12 Communications Toolbox(通讯工具箱)

    设计和模拟通信系统的物理层


    Communications Toolbox™ 为通信系统的分析、设计、端到端仿真和验证提供算法和应用程序。工具箱算法,包括信道编码、调制、MIMO和OFDM,使您能够构建和模拟基于标准或定制设计的无线通信系统的物理层模型。

    Communications Toolbox 提供了波形发生器应用程序、星座图和眼图、误码率以及其他分析工具和范围,用于验证您的设计。这些工具使您能够生成和分析信号,可视化信道特征,并获得性能指标,如误差向量幅度(EVM)。工具箱包括SISO和MIMO统计和空间信道模型。频道配置文件选项包括瑞利、Rician和WINNER II型号。它还包括射频损伤,包括射频非线性和载波偏移以及补偿算法,包括载波和符号定时同步器。这些算法使您能够真实地建模链路级别规范,并补偿信道降级的影响。

    使用带有射频仪器或硬件支持包的通信工具箱,您可以将发射机和接收机模型连接到无线电设备,并通过空中测试验证您的设计。
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    13 Computer Vision Toolbox(计算机视觉工具箱)

    设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统


    Computer Vision Toolbox™ 提供用于设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统的算法、功能和应用程序。可以执行对象检测和跟踪,以及特征检测、提取和匹配。您可以为单摄像机、立体摄像机和鱼眼摄像机自动化校准工作流。对于3D视觉,工具箱支持视觉和点云SLAM、立体视觉、运动结构和点云处理。计算机视觉应用程序自动化地面真相标记和摄像机校准工作流程。

    您可以使用深度学习和机器学习算法(如YOLO v2、SSD和ACF)来训练自定义对象检测器。对于语义和实例分割,可以使用深度学习算法,如U-Net和Mask R-CNN。工具箱提供了对象检测和分割算法,用于分析太大而无法放入内存的图像。通过预训练模型,可以检测人脸、行人和其他常见对象。

    您可以通过在多核处理器和GPU上运行算法来加速算法。工具箱算法支持C/C++代码生成,以便与现有代码、桌面原型和嵌入式视觉系统部署集成。
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    14 Control System Toolbox(控制系统工具箱)

    设计和分析控制系统


    Control System Toolbox™ 提供用于系统分析、设计和调整线性控制系统的算法和应用程序。可以将系统指定为传递函数、状态空间、零极点增益或频率响应模型。应用程序和功能,比如阶跃响应图和波特图,可以让你在时域和频域中分析和可视化系统行为。

    可以使用交互技术(如Bode loop shaping和根轨迹法)调整补偿器参数。工具箱自动调谐SISO和MIMO补偿器,包括PID控制器。补偿器可以包括跨越多个反馈回路的多个可调谐块。您可以调整增益计划控制器,并指定多个调整目标,例如参考跟踪、干扰抑制和稳定裕度。您可以通过验证上升时间、超调量、稳定时间、增益和相位裕度以及其他要求来验证您的设计。
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    15 Curve Fitting Toolbox(曲线拟合工具箱)

    使用回归、插值和平滑将曲线和曲面拟合到数据


    Curve Fitting Toolbox™ 提供用于将曲线和曲面拟合到数据的应用程序和功能。工具箱允许您执行探索性数据分析、预处理和后处理数据、比较候选模型和删除异常值。您可以使用提供的线性和非线性模型库进行回归分析,或指定自己的自定义方程。该库提供优化的解算器参数和启动条件,以提高拟合质量。工具箱还支持非参数建模技术,例如样条曲线、插值和平滑。

    创建拟合后,可以应用多种后处理方法进行绘图、插值和外推;估计置信区间;计算积分和导数。
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    16 Data Acquisition Toolbox(数据获取工具箱)

    连接到数据采集卡、设备和模块


    Data Acquisition Toolbox™ 提供用于配置数据采集硬件、将数据读入MATLAB®和Simulink®以及将数据写入DAQ模拟和数字输出通道的应用程序和功能。工具箱支持多种DAQ硬件,包括美国国家仪器公司的USB、PCI、PCI Express®、PXI®和PXI Express设备™ 和其他供应商。

    工具箱应用程序允许您以交互方式设置数据采集接口,并将其配置到您的硬件。然后,您可以生成等效的MATLAB代码来自动化数据采集。工具箱功能使您能够灵活地控制DAQ设备的模拟输入、模拟输出、计数器/计时器和数字I/O子系统。您可以访问特定于设备的功能,并同步从多个设备获取的数据。

    您可以在获取数据时对其进行分析,也可以将其保存以供后期处理。您还可以根据分析结果自动化测试并对测试设置进行迭代更新。
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    17 Database Toolbox(数据库工具箱)

    与关系数据库和非关系数据库交换数据


    Database Toolbox™ 提供用于与关系数据库和非关系数据库交换数据的函数和应用程序。它通过在数据库和MATLAB®数据类型之间自动转换来实现这种交换。

    Database Toolbox支持任何符合ODBC或JDBC的关系数据库。它还为Apache提供NoSQL支持™ Cassandra®、MongoDB®和Neo4j®。MySQL®和PostgreSQL提供了本机接口。

    使用Database Explorer应用程序,您可以在不编写代码的情况下探索关系数据,然后生成MATLAB代码以自动化或操作数据库工作流。对于大型数据工作流,您可以拆分SQL查询并并行化数据访问(使用并行计算工具箱)™ MATLAB并行服务器™).
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    18 Datafeed Toolbox(数据输入工具箱)

    从数据服务提供商处访问财务数据


    Datafeed Toolbox™ 提供对金融数据、新闻和社交媒体数据以及交易系统的访问。您可以从MATLAB®建立连接,以检索历史、日内或实时数据流,然后执行分析、开发模型和金融交易策略,并创建反映金融和市场行为的可视化。

    您可以使用MATLAB中的流式和基于事件的数据来构建自动交易策略,通过行业标准或专有交易执行平台对市场事件做出反应。工具箱包括用于分析交易成本、访问交易和报价定价数据、定义订单类型和执行订单的功能。

    支持的数据提供商包括Bloomberg®、FRED®、Haver Analytics®、Quandl®、Twitter®和Refinitiv™. 受支持的交易执行平台包括彭博EMSX、Trading Technologies®X_TRADER®、Wind Data Feed Services(WDS)和CQG®。
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    19 DDS Blockset(DDS区块集)

    设计和模拟DDS应用


    DDS Blockset提供应用程序和区块,用于建模和模拟发布或订阅数据分发服务(DDS)中间件的软件应用程序。区块集包括一个DDS字典,可用于在Simulink®中管理、创建和编辑DDS定义。您可以将DDS规范作为XML文件导入,以创建一个框架Simulink模型,作为开发DDS应用程序算法的起点。

    DDS Blockset提供用于向DDS发布和订阅样本的区块,包括相应的服务质量(QoS)。它与RTI Connext DDS和eProsima Fast DDS堆栈完全集成。

    DDS Blockset从Simulink模型(使用嵌入式编码器®)生成C++代码和XML文件。
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    20 Deep Learning HDL Toolbox(深度学习HDL工具箱)

    在FPGA和SOC上原型化并部署深度学习网络


    Deep Learning HDL Toolbox™ 提供在FPGA和SOC上原型化和实施深度学习网络的功能和工具。它提供预构建的比特流,用于在受支持的Xilinx®和Intel®FPGA及SoC设备上运行各种深度学习网络。通过分析和评估工具,您可以通过探索设计、性能和资源利用的权衡来定制深度学习网络。

    Deep Learning HDL Toolbox使您能够自定义深度学习网络的硬件实现,并生成可移植、可合成的Verilog®和VHDL®代码,以便部署在任何FPGA上(使用HDL编码器™ 和Simulink®)。
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    21 Deep Learning Toolbox(深度学习工具箱)

    设计、训练和分析深度学习网络


    Deep Learning Toolbox™ 提供了一个用于通过算法、预训练模型和 App 来设计和实现深度神经网络的框架。您可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆 (LSTM) 网络对图像、时间序列和文本数据执行分类和回归。您可以使用自动微分、自定义训练循环和共享权重来构建网络架构,如生成对抗网络 (GAN) 和孪生网络。使用深度网络设计器,您能够以图形方式设计、分析和训练网络。试验管理器可帮助您管理多个深度学习试验,跟踪训练参数,分析结果,并比较不同试验的代码。您可以可视化层激活,并以图形方式监控训练进度。

    您可以通过 ONNX™ 格式与 TensorFlow™ 和 PyTorch 交换模型,并从 TensorFlow-Keras 和 Caffe 导入模型。该工具箱支持使用 DarkNet-53、ResNet-50、NASNet、SqueezeNet 和许多其他预训练模型进行迁移学习。

    您可以在单 GPU 或多 GPU 工作站(安装了 Parallel Computing Toolbox™)上加快训练速度,或扩展到集群和云,包括 NVIDIA®  GPU Cloud 和 Amazon EC2® GPU 实例(安装了 MATLAB® Parallel Server™)。
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    22 DSP HDL Toolbox(DSP HDL工具箱)

    为FPGA、ASIC和SOC设计数字信号处理应用程序


    DSP HDL Toolbox™ 为开发无线、雷达、音频和传感器处理等信号处理应用程序提供预先验证、硬件就绪的Simulink®模块和子系统。它包括用于连接MATLAB®和Simulink的模板以及参考示例。

    使用工具箱,您可以为DSP算法建模、探索和模拟硬件架构选项。IP块支持串行和并行处理的实现,因此您可以探索资源使用率、功率和每秒千兆采样(GSPS)吞吐量性能之间的设计空间。

    工具箱算法让您可以用VHDL®和Verilog®生成可读的、可合成的代码(使用HDL编码器)™). 您还可以从使用这些算法的设计(使用HDL Verifier)生成SystemVerilog DPI验证组件™).
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    23 DSP System Toolbox(DSP 系统工具箱)

    设计和模拟流信号处理系统


    DSP System Toolbox™ 提供用于在MATLAB®和Simulink®中设计、模拟和分析信号处理系统的算法、应用程序和范围。您可以为通信、雷达、音频、医疗设备、物联网和其他应用程序的实时DSP系统建模。

    使用DSP系统工具箱,您可以设计和分析FIR、IIR、多速率、多级和自适应滤波器。您可以将来自变量、数据文件和网络设备的信号流传输到系统开发和验证中。时间范围、频谱分析仪和逻辑分析仪允许您动态地可视化和测量流信号。对于桌面原型设计和嵌入式处理器部署,包括ARM®Cortex®体系结构,工具箱支持C/C++代码生成。它还支持位精度定点建模和从滤波器、FFT、IFFT和其他算法生成HDL代码。

    算法可用作MATLAB函数、系统对象和Simulink块。
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    24 Econometrics Toolbox(计量经济学工具箱)

    使用统计时间序列方法对金融和经济系统进行建模和分析


    Econometrics Toolbox™ 提供用于分析和建模时间序列数据的功能和交互式工作流。它为模型选择提供了广泛的可视化和诊断,包括自相关和异方差、单位根和平稳性、协整、因果关系和结构变化的测试。您可以使用各种建模框架来估计、模拟和预测经济系统,这些框架既可以使用Econometric Modeler应用程序以交互方式使用,也可以使用工具箱中提供的函数以编程方式使用。这些框架包括回归、ARIMA、状态空间、GARCH、多元VAR和VEC以及切换模型。工具箱还提供了贝叶斯工具,用于开发从新数据中学习的时变模型。
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    25 Embedded Coder(嵌入式编码器)

    生成针对嵌入式系统优化的 C 和 C++ 代码


    Embedded Coder® 为大规模生产中使用的嵌入式处理器生成可读、紧凑且快速的 C 和 C++ 代码。它对 MATLAB® Coder™ 和 Simulink® Coder 进行了高级优化,以精确控制生成的函数、文件和数据。这些优化可以提高代码效率,简化与现有代码、数据类型和标定参数的集成。您可以结合使用第三方开发工具编译可执行文件,以在您的嵌入式系统或快速原型构建板上实现即交即用式部署。

    Embedded Coder 对 AUTOSAR、MISRA C® 和 ASAP2 软件标准提供内置支持。它还提供可追溯性报告和代码文档,以及支持 DO178、IEC 61508 和 ISO 26262 软件开发的自动化软件验证。Embedded Coder 代码是可移植的,并且可以在任何处理器上编译和执行。此外,它还为特定硬件提供具有高级优化和设备驱动程序的支持包。
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    26 Filter Design HDL Coder(滤波器设计HDL编码器)

    为定点滤波器(fixed-point filters)生成HDL代码


    Filter Design HDL Coder™ 生成可合成、可移植的VHDL®和Verilog®代码,用于在FPGA或ASIC上实现使用MATLAB®设计的定点滤波器。它自动创建VHDL和Verilog测试台,用于模拟、测试和验证生成的代码。
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    27 Financial Instruments Toolbox(金融工具工具箱)

    设计、定价和对冲复杂金融工具


    Financial Instruments Toolbox™ 提供定价、建模、对冲和分析现金流、固定收益证券和衍生工具(包括权益、利率、信贷和能源工具)的功能。对于利率工具,您可以计算各种工具类型的价格、收益率、利差和敏感性值,包括可转换债券、抵押贷款支持证券、国库券、债券、掉期、上限、下限和浮动利率票据。对于衍生工具,您可以使用二项式树、三项式树、移位SABR、Heston、蒙特卡罗模拟和其他模型计算价格、隐含波动率和价格。您还可以连接Numerix®CrossAsset Integration Layer,对固定收益证券、场外衍生品、结构性产品和可变年金产品进行估值和风险管理。
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    28 Financial Toolbox(金融工具箱)

    分析金融数据并开发金融模型


    Financial Toolbox™ 提供了可用于对金融数据进行数学建模和统计分析的函数。您可以在考虑到换手率、交易成本、半连续约束以及最小或最大资产数量的情况下对投资组合进行分析、回测和优化。该工具箱可用于评估风险、对信用评分卡建模、分析收益率曲线、对固定收益工具和欧式期权定价,以及衡量投资业绩。

    您可以使用随机微分方程 (SDE) 工具来对各种随机过程进行建模和模拟。您可以使用时间序列分析函数在包含缺失数据的情况下执行变换或回归,并在不同交易日历和计日规则之间进行转换。
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    29 Fixed-Point Designer(定点设计器)

    定点和浮点算法的建模和优化


    Fixed-Point Designer™ 提供用于在嵌入式硬件上优化和实现定点和浮点算法的数据类型和工具。其中包括定点和浮点数据类型以及特定于目标的数值设置。使用 Fixed-Point Designer,您可以执行定点位真的目标感知仿真。然后,在硬件上实现设计之前,您可以测试和调试量化效应,如溢出和精度损失。

    Fixed-Point Designer 提供 App 和工具,用于分析双精度算法并将它们转换为精度降低的浮点或定点。优化工具使您能够选择满足数值精度要求和目标硬件约束的数据类型。为了高效实现,您可以用硬件最优模式(如压缩查找表)来代替计算成本高昂的设计构造。

    C 和 HDL 生产代码可以直接从您的定点和浮点优化模型中生成。
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    30 Fuzzy Logic Toolbox(模糊逻辑工具箱)

    模糊逻辑系统的设计与仿真


    Fuzzy Logic Toolbox™ 提供MATLAB®函数、应用程序和Simulink®模块,用于分析、设计和模拟基于模糊逻辑的系统。该产品指导您完成模糊推理系统的设计步骤。提供了许多常用方法的函数,包括模糊聚类和自适应神经模糊学习。

    工具箱允许您使用简单的逻辑规则对复杂的系统行为建模,然后在模糊推理系统中实现这些规则。您可以将其用作独立的模糊推理机。或者,您可以在Simulink中使用模糊推理块,并在整个动态系统的综合模型中模拟模糊系统。
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    31 Global Optimization Toolbox(全局优化工具箱)

    解决多个最大值、多个最小值和非光滑优化问题


    Global Optimization Toolbox提供了一些函数,可以搜索包含多个最大值或最小值的问题的全局解决方案。工具箱求解器包括代理、模式搜索、遗传算法、粒子群、模拟退火、多阶段和全局搜索。在目标函数或约束函数连续、不连续、随机、不含导数或包含模拟或黑箱函数的优化问题中,可以使用这些解算器。对于具有多个目标的问题,可以使用遗传算法或模式搜索解算器识别帕累托前沿。

    可以通过调整选项来提高解算器的效率,对于适用的解算器,还可以自定义创建、更新和搜索功能。您可以将自定义数据类型与遗传算法和模拟退火解算器结合使用,来表示标准数据类型不容易表达的问题。使用“混合函数”选项,可以通过在第一个解算器之后应用第二个解算器来改进解决方案。
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    32 GPU Coder(GPU编码器)

    为NVIDIA GPU生成CUDA代码


    GPU Coder™ 从MATLAB®代码和Simulink®模型生成优化的CUDA®代码。生成的代码包括CUDA内核,用于深度学习、嵌入式视觉和信号处理算法的可并行部分。为了获得高性能,生成的代码调用优化的NVIDIA®CUDA库,包括TensorRT、cuDNN、Cuft、cuSolver和cuBLAS。这些代码可以作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目中,并且可以为嵌入NVIDIA Jetson®、NVIDIA DRIVE®和其他平台的台式机、服务器和GPU进行编译。您可以在MATLAB中使用生成的CUDA来加速深度学习网络和算法的其他计算密集型部分。GPU编码器允许你将手写的CUDA代码整合到你的算法和生成的代码中。

    当与Embedded Coder®一起使用时,GPU编码器允许您通过软件在环(SIL)和处理器在环(PIL)测试验证生成代码的数值行为。
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    33 HDL Coder(HDL编码器)

    为FPGA和ASIC设计生成VHDL和Verilog代码


    HDL Coder™ 从MATLAB®函数、Simulink®模型和Stateflow®图表生成可移植、可合成的VHDL®和Verilog®代码。生成的HDL代码可用于FPGA编程或ASIC原型设计。

    HDL Coder提供了一个工作流顾问,可以自动化Xilinx®、Microsemi®和Intel®FPGA的编程。您可以控制HDL体系结构和实现,突出显示关键路径,并生成硬件资源利用率估计。HDL Coder提供Simulink模型与生成的Verilog和VHDL代码之间的可追溯性,从而为遵守DO-254和其他标准的高完整性应用程序提供代码验证。

    可通过IEC认证套件(适用于ISO 26262和IEC 61508)获得对行业标准的支持。
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    34 HDL Verifier(HDL验证器)

    使用HDL模拟器和FPGA板测试并验证Verilog和VHDL


    HDL Verifier™ 用于测试和验证FPGA、ASIC和SOC的Verilog®和VHDL®设计。您可以使用与HDL模拟器的联合仿真,根据在MATLAB®或Simulink®中运行的测试台验证RTL。这些测试台可以与FPGA和SoC开发板一起使用,以验证硬件中的HDL实现。

    HDL Verifier提供用于调试和测试Xilinx®和Intel®主板上的FPGA实现的工具。您可以使用MATLAB编写和读取内存映射寄存器,以便在硬件上测试设计。你可以在设计中插入探针,设置触发条件,将内部信号上传到MATLAB中进行可视化和分析。

    HDL Verifier生成用于RTL测试台的验证模型,包括通用验证方法(UVM)测试台。这些模型在支持SystemVerilog直接编程接口(DPI)的模拟器中本机运行。
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    35 Image Acquisition Toolbox(图像获取工具箱)

    从行业标准硬件获取图像和视频


    Image Acquisition Toolbox™ 提供将摄像头连接到MATLAB®和Simulink®的功能和模块。它包括一个MATLAB应用程序,可以让你以交互方式检测和配置硬件属性。然后,您可以生成等效的MATLAB代码,以便在未来的会话中自动获取。工具箱支持采集模式,如循环处理、硬件触发、后台采集和跨多个设备同步采集。

    Image Acquisition Toolbox 支持所有主要标准和硬件供应商,包括USB3 Vision、GigE Vision®和GenICam™ GenTL。您可以连接机器视觉摄像头和帧抓取器,以及高端科学和工业设备。
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    36 Image Processing Toolbox(图像处理工具箱)

    执行图像处理、可视化和分析


    Image Processing Toolbox™ 为图像处理、分析、可视化和算法开发提供了一套全面的参考标准算法和工作流 App。您可以使用深度学习和传统图像处理技术执行图像分割、图像增强、去噪、几何变换和图像配准。工具箱支持处理二维、三维和任意大的图像。

    Image Processing Toolbox App 可让您自动完成常见的图像处理工作流。您可以交互方式分割图像数据、比较图像配准技术,以及对大型数据集进行批量处理。利用可视化函数和 App,您可以探查图像、三维体和视频;调整对比度;创建直方图;以及对感兴趣的区域 (ROI) 执行操作。

    您可以通过在多核处理器和 GPU 上运行算法来提高算法的执行速度。许多工具箱函数支持桌面原型和嵌入式视觉系统部署的 C/C++ 代码生成。
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    37 Industrial Communication Toolbox(工业通讯工具箱)

    通过OPC UA、Modbus、MQTT和其他工业协议交换数据


    Industrial Communication Toolbox™ 直接从MATLAB®和Simulink®访问实时和历史工业工厂数据。您可以从分布式控制系统、监控和数据采集系统以及可编程逻辑控制器等设备读取、写入和记录OPC统一体系结构(UA)数据。您还可以直接从OSIsoft®PI服务器访问工厂和制造数据,并将这些数据用于过程监控、过程改进和预测性维护应用。

    您可以使用符合OPC UA、OPC数据访问(DA)和OPC经典历史数据访问(HDA)标准的实时服务器和数据历史记录中的数据。通过OPC UA进行通信时,您可以使用各种安全模式、加密算法和用户身份验证方法安全地连接到OPC UA服务器。

    工具箱包括Simulink模块,可用于在线监控建模和执行硬件在环控制器测试。在MATLAB和Simulink中,您可以通过建立与工厂的安全OPC UA连接来验证算法,并为IIoT应用程序建立连接的数字双模型。工具箱还支持通过Modbus和MQTT协议与边缘设备和云服务器进行通信。
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    38 Instrument Control Toolbox(仪表控制工具箱)

    控制测试和测量仪器,并与计算机外围设备进行通信


    Instrument Control Toolbox™ 可以将MATLAB®直接连接到示波器、函数生成器、信号分析仪、电源和分析仪器等仪器。工具箱通过IVI和VXIplug&play等仪器驱动程序,或通过GPIB、VISA、TCP/IP和UDP等常用通信协议上基于文本的SCPI命令,连接到您的仪器。您还可以从测试设备中控制和获取数据,而无需编写代码。

    有了Instrument Control Toolbox,您可以在MATLAB中生成数据发送到仪器,或将数据读入MATLAB进行分析和可视化。您可以自动化测试、验证硬件设计,并基于LXI、PXI和AXIe标准构建测试系统。

    工具箱提供了对TCP/IP、UDP、I2C、SPI和Bluetooth®串行协议的内置支持,用于从MATLAB与其他计算机和印刷电路板(PCB)进行远程通信。
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    39 Lidar Toolbox(激光雷达工具箱)

    设计、分析和测试激光雷达处理系统


    Lidar Toolbox™ 提供用于设计、分析和测试激光雷达处理系统的算法、功能和应用程序。您可以执行对象检测和跟踪、语义分割、形状拟合、激光雷达注册和障碍物检测。工具箱提供了用于激光雷达相机交叉校准的工作流和应用程序。

    该工具箱允许您从Velodyne®激光雷达传输数据,并读取Velodyne和IBEO激光雷达传感器记录的数据。Lidar Viewer应用程序可实现Lidar点云的交互式可视化和分析。您可以使用机器学习和深度学习算法(如PointPillars、SqueezeSegV2和PointNet++)来训练检测、语义分割和分类模型。Lidar Labeler应用程序支持手动和半自动标记Lidar点云,用于培训深度学习和机器学习模型。

    Lidar工具箱为感知和导航工作流提供了Lidar处理参考示例。大多数工具箱算法支持C/C++代码生成,以便与现有代码、桌面原型和部署集成。

    40 LTE Toolbox(LTE工具箱)

    模拟、分析和测试LTE和LTE Advanced无线通信系统的物理层


    LTE Toolbox™ 为LTE、LTE Advanced和LTE Advanced Pro通信系统的设计、模拟和验证提供符合标准的功能和应用程序。该工具箱加速LTE算法和物理层(PHY)开发,支持黄金参考验证和一致性测试,并支持测试波形生成。

    使用工具箱,您可以配置、模拟、测量和分析端到端通信链路。您还可以创建并重用一致性测试台,以验证您的设计、原型和实现是否符合LTE标准。

    使用带有射频仪器或硬件支持包的LTE工具箱,您可以将发射机和接收机模型连接到无线电设备,并通过空中传输和接收验证您的设计。
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    41 Mapping Toolbox(测图工具箱)

    分析和可视化地理信息


    Mapping Toolbox™ 提供用于转换地理数据和创建地图显示的算法和功能。您可以在地理环境中可视化数据,通过60多个地图投影构建地图显示,并将各种来源的数据转换为一致的地理坐标系。

    Mapping Toolbox 支持管理地理数据的完整工作流。可以从各种文件格式和web地图服务器导入矢量和光栅数据。工具箱允许您使用修剪、插值、重采样、坐标变换和其他技术处理和自定义数据。数据可以与来自多个源的底图图层组合在一个地图显示中。可以以shapefile、GeoTIFF和KML等文件格式导出数据。
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    42 MATLAB Coder

    从 MATLAB 代码生成 C 和 C++ 代码


    MATLAB® Coder™ 可从 MATLAB 代码生成适用于各种硬件平台(从桌面计算机系统到嵌入式硬件)的 C 和 C++ 代码。它支持大多数 MATLAB 语言和广泛的工具箱。您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的工程中。生成的代码是可读且可移植的。您可以将它与现有 C 和 C++ 代码及库的关键部分结合使用。您还可以将生成的代码打包为 MEX 函数以在 MATLAB 中使用。

    与 Embedded Coder® 结合使用时,MATLAB Coder 可提供代码自定义、特定于目标的优化、代码可追溯性以及软件在环 (SIL) 和处理器在环 (PIL) 验证。

    要将 MATLAB 程序部署为独立应用程序,请使用 MATLAB Compiler™。要生成与其他编程语言集成的软件组件,请使用 MATLAB Compiler SDK™。
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    43 MATLAB Compiler(MATLAB编译器)

    从MATLAB程序构建独立的可执行文件和web应用程序


    MATLAB Compiler™ 使您能够将MATLAB程序作为独立应用程序和web应用程序共享。使用MATLAB编译器,您还可以将MATLAB程序打包并部署为MapReduce和Spark™ 大数据应用程序和Microsoft®Excel®外接程序。最终用户可以使用MATLAB Runtime免费运行应用程序。

    要提供对MATLAB web应用程序的基于浏览器的访问,可以使用MATLAB编译器附带的MATLAB web App Server开发版本托管它们。MATLAB程序可以打包成软件组件,以便与其他编程语言(使用MATLAB编译器SDK)集成™). MATLAB生产服务器支持企业系统的大规模部署™.
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    44 MATLAB Compiler SDK(MATLAB编译器SDK)

    从MATLAB程序构建软件组件


    MATLAB®Compiler SDK™ 扩展了MATLAB编译器的功能™ 要构建C/C++共享库,请使用Microsoft®。NET程序集、Java®类、Python®包和基于Docker®容器的MATLAB程序微服务。这些组件可以与自定义应用程序集成,然后部署到桌面、web和企业系统。

    MATLAB Compiler SDK包括MATLAB生产服务器的开发版本™ 用于在将应用程序代码和Excel®加载项部署到web应用程序和企业系统之前进行测试和调试。

    使用MATLAB Compiler SDK中的软件组件创建的应用程序可以与不需要MATLAB的用户免费共享。这些应用程序使用MATLAB运行时,这是一组共享库,可以执行已编译的MATLAB应用程序或组件。
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    45 MATLAB Report Generator(MATLAB®报告生成器)

    从MATLAB应用程序设计并自动生成报告


    MATLAB®Report Generator™ 提供将报告功能集成到MATLAB应用程序中的函数和API。您可以开发以PDF、Microsoft®Word、Microsoft PowerPoint®和HTML生成报告的程序。MATLAB Report Generator使您能够从MATLAB代码中动态捕获结果和数字,并将这些结果记录在单个报告中,以便与组织中的其他人共享。您可以使用预先构建的、可自定义的Word和HTML模板,或基于组织的模板和标准的设计报告。
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    46 Mixed-Signal Blockset(混合信号块集)

    设计、分析和模拟模拟和混合信号系统

    Mixed-Signal Blockset™ 提供用于设计和验证混合信号集成电路(IC)的组件和损伤模型、分析工具和测试台。

    您可以在不同的抽象级别对PLL、数据转换器和其他系统进行建模。这些模型可以与复杂的DSP算法和控制逻辑一起用于模拟混合信号组件。您可以自定义模型,以包括噪声、非线性、抖动和量化效果等损伤。使用可变步长Simulink®解算器进行快速系统级模拟,可以调试实现并识别设计缺陷,而无需在晶体管级模拟IC。

    使用混合信号分析仪应用程序,您可以分析、识别混合信号数据的趋势,并将其可视化。Cadence Virtuoso ADE MATLAB集成选项允许您将电路级仿真结果的数据库导入MATLAB®。或者,您可以导入SPICE网表,并使用从IC设计中提取的寄生元素创建或修改线性、时不变电路。区块集为后处理模拟结果提供分析功能,以验证规格、拟合特性和报告测量结果。
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    47 Model Predictive Control Toolbox(模型预测控制工具箱)

    模型预测控制器的设计与仿真


    Model Predictive Control Toolbox™ 提供函数、应用程序和Simulink®模块,用于使用线性和非线性模型预测控制(MPC)设计和模拟控制器。工具箱允许您指定植物和干扰模型、范围、约束和权重。通过运行闭环仿真,可以评估控制器性能。

    可以通过在运行时更改控制器的权重和约束来调整控制器的行为。工具箱提供可部署的优化解算器,还允许您使用自定义解算器。为了控制非线性对象,可以实现自适应、增益调度和非线性MPC控制器。对于具有快速采样率的应用程序,工具箱允许您从常规控制器生成显式模型预测控制器或实现近似解决方案。

    对于快速原型和嵌入式系统实现,包括部署优化求解器,工具箱支持C代码和IEC 61131-3结构化文本生成。
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    48 Motor Control Blockset(电机控制区块集)

    设计并实现电机控制算法


    Motor Control Blockset™ 提供Simulink®模块,用于创建和调整无刷电机的磁场定向控制和其他算法。模块包括Park和Clarke变换、无传感器观测器、磁场削弱、空间矢量发生器和FOC自动调谐。您可以使用区块集中包含的电机和逆变器模型在闭环仿真中验证控制算法。

    blockset参数估计工具在电机硬件上运行预定义的测试,以准确估计定子电阻、d轴和q轴电感、反电动势、惯性和摩擦。您可以将这些电机参数值合并到闭环仿真中,以分析控制器设计。

    参考示例演示如何在桌面模拟中验证控制算法,并生成支持生产实现所需执行率的紧凑C代码。参考示例还可用于实现区块集支持的电机控制硬件套件的算法。
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    49 Navigation Toolbox(导航工具箱)

    设计、模拟和部署自主导航算法


    Navigation Toolbox™ 为运动规划、同步定位和映射(SLAM)以及惯性导航提供算法和分析工具。工具箱包括可定制的基于搜索和采样的路径规划器,以及用于验证和比较路径的指标。您可以创建二维和三维地图表示,使用SLAM算法生成地图,并使用SLAM map builder应用程序以交互方式可视化和调试地图生成。工具箱提供用于定位的传感器模型和算法。您可以模拟和可视化IMU、GPS和车轮编码器传感器数据,并调整多传感器姿态估计的融合滤波器。

    为自动驾驶、机器人和消费电子应用提供了参考示例。您可以通过将导航算法直接部署到硬件(使用MATLAB®编码器)来测试它们™ 或Simulink®编码器)。
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    50 Optimization Toolbox(优化工具箱)

    求解线性优化、二次优化、锥优化、整数优化和非线性优化问题


    Optimization Toolbox™ 提供了多个函数,这些函数可在满足约束的同时求出可最小化或最大化目标的参数。该工具箱包含适用于下列各项的求解器:线性规划 (LP)、混合整数线性规划 (MILP)、二次规划 (QP)、二阶锥规划 (SOCP)、非线性规划 (NLP)、约束线性最小二乘、非线性最小二乘和非线性方程。

    您可以用函数和矩阵来定义优化问题,也可以通过指定反映底层数学关系的变量表达式来定义。您可以使用目标函数和约束函数的自动微分来更快地获得更准确的解。

    您可以使用该工具箱提供的求解器求连续和离散问题的最优解,执行权衡分析,并将优化方法融入算法和应用中。该工具箱允许您执行设计优化任务,包括参数估计、分量选择和参数调整。它使您能够在投资组合优化、能源管理和交易以及生产规划等应用中找到最优解。
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    51 Parallel Computing Toolbox(并行计算工具箱)

    在多核计算机、GPU和计算机集群上执行并行计算


    Parallel Computing Toolbox™ 允许您使用多核处理器、GPU和计算机群集解决计算和数据密集型问题。循环、特殊数组类型和并行数值算法的高级构造使您能够在不使用CUDA或MPI编程的情况下并行化MATLAB®应用程序。工具箱允许您在MATLAB和其他工具箱中使用支持并行的函数。您可以使用Simulink®工具箱并行运行模型的多个模拟。程序和模型可以在交互和批处理模式下运行。

    通过在本地运行的workers(MATLAB计算引擎)上执行应用程序,工具箱可以让您充分利用多核台式机的处理能力。在不更改代码的情况下,您可以在集群或云上运行相同的应用程序(使用MATLAB并行服务器)™). 您还可以使用MATLAB Parallel Server工具箱来执行矩阵计算,这些计算太大,无法放入一台机器的内存中。
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    52 Partial Differential Equation Toolbox(偏微分方程工具箱)

    用有限元分析法解偏微分方程


    Partial Differential Equation Toolbox™ 提供使用有限元分析求解结构力学、热传递和一般偏微分方程(PDE)的函数。

    可以执行线性静态分析来计算变形、应力和应变。对于结构动力学和振动建模,工具箱提供了直接时间积分求解器。可以通过执行模态分析来分析零部件的结构特征,以找到固有频率和振型。您可以对传导为主的热传递问题建模,以计算温度分布、热通量和通过表面的热流率。您还可以解决标准问题,如扩散、静电学和静磁学,以及自定义PDE。

    偏微分方程工具箱允许您从STL或网格数据导入二维和三维几何图形。可以使用三角形和四面体元素自动生成网格。你可以用有限元法求解偏微分方程,并对结果进行后处理以探索和分析。在这里插入图片描述

    53 Phased Array System Toolbox(相控阵系统工具箱)

    设计和仿真传感器阵列和波束形成系统


    Phased Array System Toolbox™ 提供算法和应用程序,用于设计和模拟无线通信、雷达、声纳、声学和医学成像应用中的传感器阵列和波束形成系统。可以对主动和被动阵列(包括子阵列和任意几何体)的行为进行建模和分析。这些阵列可以发射和接收模拟信号,用于波束形成和信号处理算法设计。

    对于5G和LTE蜂窝、卫星通信和WLAN通信系统,您可以设计多波束和电子可控天线。工具箱包括用于模拟大规模MIMO和毫米波系统的混合和全数字波束形成架构的算法。可以模拟多径衰落环境来测试波束形成天线阵列的性能。

    对于雷达、声纳和声学系统设计,工具箱包括用于波束形成、空时自适应处理(STAP)、波达方向(DOA)估计、匹配滤波和信号检测的信号处理算法。工具箱还提供连续和脉冲波形,可用于生成测试信号和模拟目标回波、干扰和传播效果。

    对于模拟加速或桌面原型,工具箱支持C代码生成。参考示例提供了从Simulink®模型生成HDL代码的工作流。在这里插入图片描述

    54 Powertrain Blockset(动力总成区块集)

    对汽车动力传动系统进行建模和仿真


    Powertrain Blockset™ 提供汽车动力系统的完整组装参考应用模型,包括汽油、柴油、混合动力和电力系统。它包括一个用于模拟发动机子系统、变速箱总成、牵引电机、电池组和控制器模型的组件库。动力总成区块集还包括用于虚拟测试的测功机模型。MDF文件支持为数据导入的校准工具提供了基于标准的接口。

    Powertrain Blockset提供了一个标准模型体系结构,可以在整个开发过程中重用。您可以使用它进行设计权衡分析和组件大小调整、控制参数优化以及硬件在环测试。可以通过使用自己的数据参数化参考应用程序中的组件,或者用自己的模型替换子系统来自定义模型。在这里插入图片描述

    55 Predictive Maintenance Toolbox(预测性维护工具箱)

    设计并测试状态监测和预测性维护算法


    Predictive Maintenance Toolbox™ 用于管理传感器数据、设计条件指示器,并估计机器的剩余使用寿命(RUL)。

    工具箱提供了一些功能和一个交互式应用程序,用于使用基于数据和基于模型的技术(包括统计、光谱和时间序列分析)探索、提取和排列特征。通过使用频率和时频方法从振动数据中提取特征,可以监控旋转机器的健康状况。要估计机器的故障时间,可以使用生存、相似性和基于趋势的模型来预测RUL。
    您可以组织和分析从本地文件、云存储和分布式文件系统导入的传感器数据。您可以标记Simulink®模型生成的模拟故障数据。工具箱包括电机、齿轮箱、电池和其他机器的参考示例,这些机器可用于开发定制的预测性维护和状态监测算法。

    要操作您的算法,您可以生成用于部署到边缘的C/C++代码,或者创建用于部署到云的生产应用程序。
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    56 Radar Toolbox(雷达工具箱)

    设计、模拟和测试多功能雷达系统


    Radar Toolbox包括用于设计、模拟、分析和测试多功能雷达系统的算法和工具。参考示例为实施机载、陆基、舰载和汽车雷达系统提供了起点。雷达工具箱支持多种工作流,包括需求分析、设计、部署和现场数据分析。

    您可以使用雷达设计器应用程序在雷达方程级别交互执行链接预算分析和评估设计权衡。工具箱包括发射器、接收器、传播通道、目标、干扰器和杂波的模型。您可以使用概率模型和I/Q信号级模型模拟不同抽象级别的雷达。您可以使用工具箱中提供的信号和数据处理算法,处理从这些模型或从雷达系统收集的数据生成的检测。你可以设计在拥挤的射频共享频谱环境中工作的认知雷达。对于汽车应用,工具箱允许您在概率和基于物理的级别对雷达传感器建模,并模拟数据,包括微多普勒特征和对象列表。

    对于模拟加速或快速原型,工具箱支持C代码生成。
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    57 Reinforcement Learning Toolbox(强化学习工具箱)

    使用强化学习设计和培训策略


    Reinforcement Learning Toolbox™ 为使用强化学习算法(包括DQN、PPO、SAC和DDPG)的培训策略提供应用程序、功能和Simulink®块。您可以使用这些策略为资源分配、机器人技术和自治系统等复杂应用程序实现控制器和决策算法。

    工具箱允许您使用深度神经网络或查找表来表示策略和价值函数,并通过与MATLAB®或Simulink中建模的环境的交互来训练它们。您可以评估工具箱中提供的单代理或多代理强化学习算法,也可以开发自己的算法。你可以尝试超参数设置,监控培训进度,并通过应用程序或编程方式交互模拟经过培训的代理。为了提高训练性能,模拟可以在多个CPU、GPU、计算机集群和云(带有并行计算工具箱)上并行运行™ MATLAB并行服务器™).

    通过ONNX™ 模型格式,现有策略可以从TensorFlow等深度学习框架中导入™ Keras和PyTorch(带深度学习工具箱)™). 您可以生成优化的C、C++和CUDA®代码,以便在微控制器和GPU上部署经过培训的策略。工具箱包括帮助您入门的参考示例。
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    58 Requirements Toolbox(需求工具箱)

    编写、链接和验证设计和测试的需求


    Requirements Toolbox™ 允许您在MATLAB®或Simulink®中编写、链接和验证需求。您可以使用带有自定义属性的富文本创建需求,也可以从需求管理工具导入它们。

    您可以将需求链接到MATLAB代码、系统生成器™ 或Simulink模型和测试。工具箱分析可追溯性,以确定实施或测试中的差距。设计突出显示和可追溯性矩阵总结了多个工件之间存在的链接,并指导您解决任何差距。当需求发生变化时,链接的工件会突出显示,您可以使用可追溯性图确定受影响的上游和下游工件。Simulink设计生成的代码包括代码注释,用于记录实现需求的地方,以协助评审。

    您可以使用需求表形式化需求,并分析它们的一致性、完整性和正确性。需求透视图使您能够查看和管理需求以及设计。与Simulink一起使用时,可以通过简单的拖放创建指向块的链接。

    可通过IEC认证套件(适用于ISO 26262和IEC 61508)和DO认证套件(适用于DO-178)获得对行业标准的支持。在这里插入图片描述

    59 RF Blockset(射频区块集)

    Design and simulate RF systems


    RF Blockset™ (原名SimRF)™) 提供Simulink®模型库和模拟引擎,用于设计射频通信和雷达系统。

    RF Blockset允许您模拟RF收发器和前端。您可以对非线性射频放大器建模,以估计增益、噪声、偶数阶和奇数阶互调失真,包括记忆效应。对于射频混频器,您可以预测图像抑制、互易混频、本振相位噪声和直流偏移。射频模型可以使用数据表规格或测量数据(如多端口S参数)进行表征。它们可用于精确建模自适应架构,包括自动增益控制(AGC)、数字预失真(DPD)算法和波束形成。

    RF Budget Analyzer应用程序允许您自动生成收发器模型和测量测试台,以验证性能并设置电路包络多载波模拟。

    使用RF Blockset,您可以在不同的抽象级别上模拟RF系统。电路包络模拟可以对具有任意拓扑的网络进行高保真、多载波模拟。等效基带库支持单载波级联系统的快速、离散时间仿真。在这里插入图片描述

    60 RF PCB Toolbox(射频电路板工具箱)

    对印刷电路板进行电磁分析


    RF PCB Toolbox™ 提供用于设计、分析和可视化高速和射频多层印刷电路板(PCB)的功能和应用程序。可以设计具有参数化或任意几何图形的组件,包括分布式被动结构,如迹线、折弯和过孔。使用频域矩量法和其他EM技术,可以对耦合、色散和寄生效应进行建模。

    通过RF PCB工具箱,RF板、模块、MMIC和SIP的设计师可以预测PCB性能,并验证制造的PCB是否符合规格。对于射频和天线设计师,工具箱提供了分布式滤波器、耦合器、分路器、匹配网络和Gerber文件生成的参数化模型。对ODB++的工具箱支持,以及来自Cadence®Allegro®、Mentor Expedition、Altium®和Zuken的数据库,使信号完整性工程师能够分析PCB布局的高速部分。在这里插入图片描述

    61 RF Toolbox(射频工具箱)

    设计、建模和分析射频组件网络


    RF Toolbox™ 提供用于设计、建模、分析和可视化射频(RF)组件网络的功能、对象和应用程序。工具箱支持无线通信、雷达和信号完整性项目。

    RF Toolbox可用于构建RF组件的网络,如滤波器、传输线、匹配网络、放大器和混频器。可以使用测量数据(如触摸屏文件、网络参数或物理属性)指定组件。工具箱提供分析、操作和可视化射频数据的功能。你可以分析S参数;在S、Y、Z、T和其他网络参数之间转换;并使用矩形图、极坐标图和Smith®图表显示射频数据。您还可以取消嵌入、检查和实施无源性,并计算组延迟和相位延迟。

    RF Budget Analyzer应用程序允许您根据噪声、功率和非线性分析收发器链,并生成RF区块集™ 电路包络仿真模型。使用rational function fitting方法,您可以对背板、互连和线性组件进行建模,并将其导出为Simulink®块、SPICE网表或Verilog®A模块,用于时域模拟。在这里插入图片描述

    62 Risk Management Toolbox(风险管理工具箱)

    开发风险模型并进行风险模拟


    Risk Management Toolbox™ 为信贷、保险和市场风险的数学建模和模拟提供功能和交互式工作流。您可以对违约概率(PD)、违约风险敞口(EAD)、违约损失(LGD)以及预期信用损失(ECL)计算执行终身信用建模。您可以评估公司和消费者信用风险,创建信用记分卡,估计违约概率,执行信用组合分析,并对模型进行回溯测试,以评估潜在的财务损失。工具箱允许您使用预测器筛选工具识别重要的记分卡变量,并使用Binning Explorer应用程序自动或手动为信用记分卡设置bin变量。它还包括用于量化和分析保险风险的死亡率和未付索赔模型。可以使用回溯测试和模拟工具评估市场风险,以评估风险价值(VaR)和预期缺口(ES)。在这里插入图片描述

    63 Robotics System Toolbox(机器人系统工具箱)

    设计、模拟、测试和部署机器人应用程序


    Robotics System Toolbox™ 提供用于设计、模拟、测试和部署机械手和移动机器人应用程序的工具和算法。对于机械手,工具箱包括用于碰撞检查、路径规划、轨迹生成、正向和反向运动学以及使用刚体树表示的动力学的算法。对于移动机器人,它包括用于映射、定位、路径规划、路径跟踪和运动控制的算法。工具箱允许您构建测试场景,并使用提供的参考示例来验证常见问题 工业机器人 应用。它还包括一个商用工业机器人模型库,可以导入、可视化、模拟并与参考应用程序一起使用。

    您可以通过结合提供的运动学和动力学模型来开发功能机器人原型。工具箱允许您通过直接连接到Gazebo机器人技术模拟器来共同模拟您的机器人应用程序。要在硬件上验证您的设计,您可以连接到机器人平台,如Kinova Gen3和Universal Robots UR series Robots,并生成和部署代码(使用MATLAB®编码器)™ 或Simulink®编码器)。
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    64 Robust Control Toolbox(鲁棒控制工具箱)

    不确定对象的鲁棒控制器设计


    Robust Control Toolbox™ 提供功能和模块,用于在存在设备不确定性的情况下分析和调整控制系统的性能和鲁棒性。可以通过将标称动力学与不确定元素(如不确定参数或未建模动力学)相结合来创建不确定模型。您可以分析电厂模型不确定性对控制系统性能的影响,并确定不确定因素的最坏情况组合。H∞和mu合成技术可以让您设计控制器,最大限度地提高鲁棒稳定性和性能。

    工具箱会自动调整SISO和MIMO控制器,以适应具有不确定性的对象模型。控制器可以包括分散的固定结构控制器,具有跨越多个反馈回路的多个可调块。
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    65 ROS Toolbox(ROS工具箱)

    设计、模拟和部署基于ROS的应用程序


    ROS Toolbox提供了一个连接MATLAB®的接口 和Simulink® 使用机器人操作系统(ROS和ROS 2),可以创建ROS节点网络。工具箱包括MATLAB函数和Simulink模块,用于导入、分析和回放rosbag文件中记录的ROS数据。您还可以连接到实时ROS网络以访问ROS消息。

    工具箱允许您通过桌面模拟和连接外部机器人模拟器(如Gazebo)来验证ROS节点。ROS工具箱支持C++代码生成(使用Simulink编码器™), 使您能够从Simulink模型自动生成ROS节点,并部署到模拟或物理硬件。支持Simulink外部模式,可以在模型在硬件上运行时查看消息和更改参数。
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    66 Satellite Communications Toolbox(卫星通信工具箱)

    模拟、分析和测试卫星通信系统和链路


    Satellite Communications Toolbox提供基于标准的工具,用于设计、模拟和验证卫星通信系统和链路。该工具箱使您能够对卫星轨道进行建模和可视化,并执行链路分析和访问计算。您还可以与射频组件和地面站接收器一起设计物理层算法,生成测试波形,并执行黄金参考设计验证。

    使用该工具箱,您可以配置、模拟、测量和分析端到端卫星通信链路。您还可以创建和重用测试,以验证您的设计、原型和实现是否符合卫星通信和导航标准,包括DVB-S2X、DVB-S2、CCSDS和GPS。
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    67 Sensor Fusion and Tracking Toolbox(传感器融合与跟踪工具箱)

    设计、模拟和测试多传感器跟踪和定位系统


    Sensor Fusion and Tracking Toolbo™ 包括用于设计、模拟和测试系统的算法和工具,这些系统融合来自多个传感器的数据,以保持态势感知和定位。参考示例为监视和自主系统(包括机载、星载、陆基、舰载和水下系统)的多目标跟踪和传感器融合开发提供了起点。

    你可以融合来自真实世界传感器的数据,包括主动和被动雷达、声纳、激光雷达、EO/IR、IMU和GPS。您还可以从虚拟传感器生成合成数据,以在不同场景下测试您的算法。工具箱包括多目标跟踪器和估计过滤器,用于评估结合了网格级、检测级和目标或轨道级融合的体系结构。它还提供了包括OSPA和GOSPA在内的指标,用于根据地面实况场景验证性能。

    对于模拟加速或快速原型,工具箱支持C代码生成。
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    68 SerDes Toolbox(SerDes工具箱)

    设计SerDes系统并生成高速数字互连的IBIS-AMI模型


    SerDes Toolbox™ 提供一个MATLAB®和Simulink®模型库以及一组分析工具和应用程序,用于设计和验证序列化/反序列化器(SerDes)系统或高速内存物理设备,如DDR5。

    使用SerDes Designer应用程序,您可以使用统计分析快速设计有线通信链路。该应用程序提供了参数化模型和算法,让您可以探索各种均衡器配置,以提高信道性能。您可以评估眼图、浴缸曲线和频道运营裕度(COM)等指标,包括抖动和串扰的影响。

    使用基于MATLAB的构建块(如CTLE、DFE、FFE和CDR),您可以使用数据表或测量数据描述所选的体系结构,并模拟控制和自适应算法。典型应用(如PCIe、USB、以太网和DDR)的白盒示例提供了参考设计,您可以将其用作自己设计的基础。

    SerDes工具箱支持自动生成用于统计分析和时域模拟的双IBIS-AMI模型。这些模型可与第三方信道模拟器一起用于系统集成和验证。
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    69 Signal Integrity Toolbox(信号完整性工具箱)

    模拟和分析高速串行和并行链路


    Signal Integrity Toolbox™ 提供用于设计高速串行和并行链路的功能和应用程序。您可以生成涵盖多个参数的实验,提取设计指标,并可视化波形和结果。通过分析发射机、接收机和信道的相互作用,可以预测运营利润率和链路性能。

    工具箱支持符合标准的IBIS-AMI模型,用于统计和时域模拟,以分析均衡和时钟恢复。您可以使用多端口S参数数据、IBIS、HSPICE和分析模型来描述信道。

    Signal Integrity Toolbox允许您分析波形和眼图,并测量通道质量,同时观察ISI、抖动和噪声等影响。您可以在频域中分析信道的插入损耗、回波损耗和串扰,并验证是否符合行业标准,包括IEEE 802.3、OIF、PCIe和DDR。

    在布局之前,您可以在成本、性能、可靠性和法规遵从性方面权衡并优化并行和串行链路。然后,可以对系统进行布局后验证,并将模拟结果与测量数据关联起来。
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    70 Signal Processing Toolbox(信号处理工具箱)

    执行信号处理和分析


    Signal Processing Toolbox™ 提供了一些函数和 App,用来分析、预处理及提取均匀和非均匀采样信号的特征。该工具箱包含可用于滤波器设计和分析、重采样、平滑处理、去趋势和功率谱估计的工具。该工具箱还提供了提取特征(如变化点和包络)、寻找波峰和信号模式、量化信号相似性以及执行 SNR 和失真等测量的功能。您还可以对振动信号执行模态和阶次分析。

    使用信号分析器,您可以:在时域、频域和时频域同时预处理和分析多个信号,而无需编写代码;探查长信号;以及提取感兴趣的区域。通过滤波器设计工具,您可以从多种算法和响应中进行选择来设计和分析数字滤波器。这两个 App 都生成 MATLAB® 代码。
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    71 SimBiology

    对生物系统进行建模、模拟和分析


    SimBiology®提供用于建模、模拟和分析动态系统的应用程序和编程工具,重点关注定量系统药理学(QSP)、生理药代动力学(PBPK)和药代动力学/药效学(PK/PD)应用程序。您可以使用SimBiology框图编辑器以交互方式构建模型,也可以使用MATLAB®语言以编程方式构建模型。您的模型可以从头开始创建、作为SBML格式的文件导入,或者基于SimBiology中提供的模型示例构建。

    SimBiology提供了各种技术来分析基于ODE的模型,其复杂性和规模不等。你可以通过模拟来评估目标的可行性,预测药物的有效性和安全性,并确定最佳的给药方案。您可以使用局部和全局敏感性分析确定关键路径和参数,并通过运行参数扫描来评估生物可变性。要估计参数,可以使用非线性回归和非线性混合效应技术拟合数据,并执行非房室分析(NCA)。
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    72 SimEvents

    对离散事件系统进行建模和仿真


    SimEvents®提供离散事件模拟引擎和组件库,用于分析事件驱动的系统模型,优化延迟、吞吐量和数据包丢失等性能特征。队列、服务器、交换机和其他预定义块使您能够为调度和通信建模路由、处理延迟和优先级。

    通过SimEvents,您可以研究任务计时和资源使用对分布式控制系统、软件和硬件体系结构以及通信网络性能的影响。您还可以对与预测、产能规划和供应链管理相关的决策进行运筹学研究。
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    73 Simscape

    多域物理系统的建模与仿真


    Simscape™ 使您能够在Simulink®环境中快速创建物理系统的模型。使用Simscape,您可以基于与方框图和其他建模范例直接集成的物理连接构建物理组件模型。通过将基本组件组装到示意图中,可以对电机、桥式整流器、液压执行器和制冷系统等系统进行建模。Simscape附加产品提供更复杂的组件和分析功能。

    Simscape帮助您开发控制系统并测试系统级性能。您可以使用基于MATLAB®的Simscape语言创建自定义组件模型,该语言支持基于文本的物理建模组件、域和库的创作。您可以使用MATLAB变量和表达式参数化模型,并在Simulink中为物理系统设计控制系统。为了将模型部署到其他仿真环境,包括硬件在环(HIL)系统,Simscape支持C代码生成。
    在这里插入图片描述

    74 Simscape Driveline(Simscape 传动系统)

    对旋转和平移机械系统进行建模和仿真


    Simscape ™ Driveline™ 提供用于建模和模拟旋转和平移机械系统的零部件库。它包括蜗轮、丝杠和发动机、轮胎、变速箱和变矩器等车辆部件的模型。可以使用这些组件对直升机传动系、工业机械、汽车传动系和其他应用中的机械动力传输进行建模。可以使用Simscape系列产品中的组件将电气、液压、气动和其他物理系统集成到模型中。

    Simscape Driveline帮助您开发控制系统并测试系统级性能。您可以使用基于MATLAB®的Simscape语言创建自定义组件模型,该语言支持基于文本的物理建模组件、域和库的创作。您可以使用MATLAB变量和表达式参数化模型,并在Simulink®中为物理系统设计控制系统。为了将模型部署到其他仿真环境,包括硬件在环(HIL)系统,Simscape Driveline支持C代码生成。在这里插入图片描述

    75 Simscape Electrical

    对电子、机电和电力系统进行建模和仿真


    Simscape ™ Electrical™ (原名SimPowerSystems™ and SimElectronics®)提供用于建模和模拟电子、机电和电力系统的组件库。它包括用于机电驱动、智能电网和可再生能源系统等应用的半导体、电机和组件的模型。您可以使用这些组件来评估模拟电路体系结构,开发带有电力驱动的机电系统,并分析电网级别的电力生成、转换、传输和消耗。

    Simscape Electrical帮助您开发控制系统并测试系统级性能。您可以使用MATLAB®变量和表达式参数化模型,并在Simulink®中为电气系统设计控制系统。可以使用Simscape系列产品中的组件将机械、液压、热力和其他物理系统集成到模型中。为了将模型部署到其他仿真环境,包括硬件在环(HIL)系统,Simscape Electrical支持C代码生成。

    Simscape Electrical是与Hydro-Québec of Montreal合作开发的。在这里插入图片描述

    76 Simscape Fluids

    对流体系统进行建模和仿真


    Simscape ™ Fluids™ 提供用于建模和模拟流体系统的组件库。它包括液压泵、阀门、执行器、管道和热交换器的模型。您可以使用这些组件来开发流体动力系统,如前装载机、动力转向和起落架驱动系统。Simscape流体还可以帮助您开发发动机冷却、齿轮箱润滑和燃油供应系统。可以使用Simscape系列产品中的组件将机械、电气、热力和其他物理系统集成到模型中。

    Simscape Fluids可帮助您开发控制系统并测试系统级性能。您可以使用基于MATLAB®的Simscape语言创建自定义组件模型,该语言支持基于文本的物理建模组件、域和库的创作。您可以使用MATLAB变量和表达式参数化模型,并在Simulink®中为液压系统设计控制系统。为了将模型部署到其他仿真环境,包括硬件在环(HIL)系统,Simscape Fluids支持C代码生成。在这里插入图片描述

    77 Simscape Multibody

    多体机械系统的建模与仿真


    Simscape ™ Multibody™ 为三维机械系统(如机器人、车辆悬架、施工设备和飞机起落架)提供多体仿真环境。可以使用表示实体、关节、约束、力元素和传感器的块对多体系统建模。Simscape Multibody为整个机械系统建立并求解运动方程。可以将完整的CAD部件(包括所有质量、惯性、关节、约束和三维几何图形)导入到模型中。通过自动生成的三维动画,可以可视化系统动力学。

    Simscape Multibody帮助您开发控制系统并测试系统级性能。您可以使用MATLAB®变量和表达式参数化模型,并在Simulink®中为多体系统设计控制系统。可以使用Simscape系列产品中的组件将液压、电气、气动和其他物理系统集成到模型中。为了将模型部署到其他仿真环境,包括硬件在环(HIL)系统,Simscape Multibody支持C代码生成。在这里插入图片描述

    78 Simulink 3D Animation(Simulink 3D动画)

    在虚拟现实环境中可视化动态系统行为


    Simulink®3DAnimation™ 将Simulink模型和MATLAB®算法链接到虚拟现实场景中的三维图形对象。可以通过在桌面或实时模拟期间更改位置、旋转、缩放和其他对象属性来设置虚拟世界的动画。您还可以在虚拟世界中感知碰撞和其他事件,并将它们反馈到MATLAB和Simulink算法中。来自虚拟摄像机的视频可以流式传输到Simulink进行处理。

    Simulink 3DAnimation包括用于渲染和与虚拟场景交互的编辑器和查看器。使用3D World Editor,可以导入CAD和URDF文件格式,以及从3D对象组合的作者详细场景。3D世界可以使用立体视觉进行身临其境的观察。您可以将多个3D场景视图合并到MATLAB图形中,并使用力反馈操纵杆、空间鼠标或其他硬件设备与虚拟世界交互。Simulink 3D动画支持X3D,这是一种ISO标准文件格式和运行时体系结构,用于表示3D场景和对象并与之通信。
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    79 Simulink Check()

    测量设计质量、跟踪验证活动并验证是否符合标准


    Simulink® Check™ 会分析您的模型、需求和测试,以对设计质量和标准合规性进行评估。它提供行业认可的检查和指标,用于标识开发过程中违反建模标准和规范的情况。支持的高完整性软件开发标准包括 ISO 26262、DO-178C、DO-254、IEC 61508、ISO 25119、IEC 62304 和 MathWorks 咨询委员会 (MAB) 指导规范。Simulink Check 还支持安全编码标准,如 CERT C、CWE 和 ISO/IEC TS 17961。您可以创建自定义检查,以确保符合您自己的标准或规范。编辑时检查可在您编辑时识别合规性问题。

    Simulink Check 提供了规模和复杂度等指标,用来评估设计的状态和质量。模型测试仪表板合并了基于需求的测试活动数据,用以跟踪测试状态。您可以使用自动模型重构更换建模克隆件,降低设计复杂度,并识别可重用的内容。还可以使用模型切片器工具来隔离模型中有问题的行为,并生成简化模型以用于调试。

    对行业标准的支持可通过 IEC Certification Kit (for ISO 26262 and IEC 61508) 和 DO Qualification Kit (for DO-178) 获得。
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    80 Simulink Code Inspector(Simulink代码检查器)


    81 Simulink Coder(Simulink编码器)

    从 Simulink 和 Stateflow 模型中生成 C 和 C++ 代码


    Simulink® Coder™(以前称为 Real-Time Workshop®)从 Simulink 模型、Stateflow® 图和 MATLAB® 函数中生成并执行 C 和 C++ 代码。生成的源代码可用于实时和非实时应用程序,包括仿真加速、快速原型和硬件在环测试。您可以使用 Simulink 调整和监测生成的代码,或在 MATLAB 和 Simulink 之外运行代码以及与代码交互。
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    82 Simulink Compiler(Simulink 编译器)

    将仿真共享为独立的可执行文件、web应用程序和功能样机单元(FMUs)


    Simulink®Compiler™ 使您能够将Simulink模拟作为独立的可执行文件共享。您可以通过打包编译的Simulink模型和用于设置、运行和分析仿真的MATLAB®代码来构建可执行文件。独立可执行文件可以是使用MATLAB图形和使用MATLAB App Designer设计的UI的完整模拟应用程序。要与外部仿真环境进行联合仿真,可以生成符合功能样机接口(FMI)标准的独立功能样机单元(FMU)二进制文件。

    为了提供对已部署仿真的基于浏览器的访问,您可以创建一个web应用程序,并使用MATLAB web app Server托管它™. Simulink仿真可以打包成软件组件,以便与其他编程语言集成(使用MATLAB编译器SDK)™). MATLAB生产服务器支持企业系统的大规模部署™.

    要从Simulink生成C和C++源代码,请使用Simulink Compiler™.在这里插入图片描述

    83 Simulink Control Design(Simulink控制设计)

    线性化模型并设计控制系统


    Simulink®Control Design™ 允许您设计和分析在Simulink中建模的控制系统。您可以自动调整任意SISO和MIMO控制架构,包括PID控制器。PID自动调谐可以部署到嵌入式软件中,用于实时自动计算PID增益。对于控制器必须适应不断变化的设备条件的应用,还可以实现无模型极值搜索控制和模型参考自适应控制。

    您可以找到工作点,并在各种工作条件下计算Simulink模型的精确线性化。Simulink Control Design提供了一些工具,可以让您在不修改模型的情况下计算基于仿真的频率响应。在这里插入图片描述

    84 Simulink Coverage

    测量模型和生成代码中的测试覆盖率


    Simulink®Coverage™ 执行模型和代码覆盖率分析,测量模型和生成代码中的测试完整性。它应用行业标准度量,如决策、条件、修改的条件/决策覆盖率(MCDC)和关系边界覆盖率,以评估模型、软件在环(SIL)和处理器在环(PIL)中模拟测试的有效性。您可以使用缺失的覆盖率数据来查找测试中的差距、缺失的需求或意外的功能。

    Simulink Coverage生成交互式报告,显示您的模型、C/C++S函数、MATLAB®函数以及嵌入式Coder®生成的代码的执行量。您可以在块和子系统中突出显示覆盖率结果,以可视化测试中的差距。为了评估测试的完整性,您可以从多个测试运行中积累覆盖率数据,并查看通过单元和系统测试实现的覆盖率。覆盖率结果可以追溯到需求和测试。您可以应用过滤器从覆盖范围中排除块,并证明报告中缺少覆盖范围。在这里插入图片描述

    85 Simulink Design Optimization(Simulink设计优化)

    分析模型灵敏度并调整模型参数


    Simulink®Design Optimization™ 提供用于分析和调整模型参数的函数、交互式工具和块。您可以确定模型的灵敏度,使模型适合测试数据,并对其进行调整以满足需求。使用蒙特卡罗模拟和实验设计等技术,您可以探索设计空间并计算参数对模型行为的影响。

    Simulink设计优化可帮助您提高模型精度。您可以预处理测试数据,自动估计模型参数,如摩擦系数和空气动力系数,并验证估计结果。

    为了改善系统设计特性,如响应时间、带宽和能耗,您可以联合优化物理设备参数和算法或控制器增益。这些参数可以调整以满足时域和频域要求,例如超调量和相位裕度,以及自定义要求。在这里插入图片描述

    86 Simulink Design Verifier(Simulink设计验证程序)

    识别设计错误,证明需求符合性,并生成测试


    Simulink®Design Verifier™ 使用形式化方法识别模型中隐藏的设计错误。它检测模型中导致整数溢出、死逻辑、数组访问冲突和被零除的块。它可以正式验证设计是否满足功能要求。对于每个设计错误或需求冲突,它都会生成一个模拟测试用例以进行调试。

    Simulink Design Verifier为模型覆盖率和定制目标生成测试用例,以扩展现有的基于需求的测试用例。这些测试用例驱动您的模型满足条件、决策、修改的条件/决策(MCDC)和自定义覆盖目标。除了覆盖率目标,您还可以指定自定义测试目标,以自动生成基于需求的测试用例。在这里插入图片描述

    87 Simulink Desktop Real-Time(Simulink实时桌面)

    在计算机上实时运行Simulink模型


    Simulink®Desktop Real-Time™ 为在Windows®或Mac笔记本电脑或台式机上执行Simulink模型提供实时内核。它包括连接到一系列I/O设备的库块。您可以使用计算机创建和调整实时系统,用于快速原型或半实物仿真。

    Simulink Desktop Real Time支持在Simulink中以较低采样率进行连接IO模式模拟的实时性能,并支持在Simulink中使用Simulink编码器进行内核运行模式模拟的较高采样率™.
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    88 Simulink PLC Coder(Simulink PLC 编码器)

    为PLC和PAC生成IEC 61131-3结构化文本和梯形图


    Simulink®PLC Coder™ 从Simulink模型、Stateflow®图表和MATLAB®函数生成独立于硬件的IEC 61131-3结构化文本和梯形图。结构化文本以PLCopen XML和广泛使用的集成开发环境(IDE)支持的其他文件格式生成,包括3S智能软件解决方案CODESYS、Rockwell Automation®Studio 5000、Siemens®TIA Portal和OMRON®Sysmac®Studio。梯形图以Rockwell Automation Studio 5000支持的文件格式生成。因此,您可以编译应用程序并将其部署到许多可编程逻辑控制器(PLC)和可编程自动化控制器(PAC)设备上。

    Simulink PLC Coder生成测试台,帮助您使用PLC和PAC IDE以及模拟工具验证结构化文本和梯形图。它还提供具有静态代码度量和模型与代码之间的双向可跟踪性的代码生成报告。可通过IEC认证套件(适用于IEC 61508和IEC 61511)获得对行业标准的支持。在这里插入图片描述

    89 Simulink Real-Time(实时Simulink )

    执行快速控制原型和硬件在环测试


    Simulink® Real-Time™ 和Speedgoat®只需点击一下,即可让您从模拟到快速控制原型(RCP)和硬件在环(HIL)测试。这些产品通过MATLAB®和Simulink连接到电子控制单元和物理系统。

    您可以直接从Simulink模型或使用MATLAB API和App Designer创建、控制和检测在Speedgoat实时目标计算机上运行的实时应用程序。您可以模拟和测试控制设计以及电动机、电动汽车和动力系统、风力涡轮机、电源转换器、电池管理系统、机器人和操纵器、自治系统和其他设备的动力学。在这里插入图片描述

    90 Simulink Report Generator(Simulink 报告生成器)

    根据Simulink模型和状态流程图设计并自动生成报告


    Simulink®Report Generator™ 提供函数和API,使您能够在报告中包括方框图、Stateflow®图表、MATLAB®函数块、真值表、数据字典和其他模型元素。您可以设计和生成PDF、Microsoft®Word、Microsoft PowerPoint®和HTML格式的报告。您可以生成标准报告,如系统设计描述,以及包含设计工件(如生成的代码、需求跟踪、文档和测试结果)的自定义报告。也可以包括DO-178、ISO 26262、IEC 61508和相关行业标准的工件。

    Simulink Report Generator使您能够创建web视图,以便在没有Simulink许可证的情况下从web浏览器查看、导航和共享Simulink模型。可以在HTML代码生成、需求、覆盖率和其他类型的报告中嵌入模型web视图。
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    91 Simulink Test(Simulink 测试)

    开发、管理和执行基于仿真的测试


    Simulink®Test™ 提供工具,用于编写、管理和执行基于模拟的系统测试,包括模型测试、生成的代码测试、模拟或物理硬件测试。它包括模拟、基线和等效测试模板,允许您使用软件在环(SIL)、处理器在环(PIL)和实时硬件在环(HIL)模式执行功能测试、单元测试、回归测试和背靠背测试。

    使用Simulink Test,您可以创建非侵入性测试线束,以隔离被测组件。您可以使用基于文本的语言定义基于需求的评估,并以各种格式指定测试输入、预期输出和公差,包括Microsoft®Excel®。Simulink测试包括一个测试序列块,用于构建复杂的测试序列和评估,以及一个用于管理和执行测试的测试管理器。观察器块允许您访问设计中的任何信号,而无需更改模型或模型接口。大型测试集可以并行或在连续集成系统上组织和执行。

    您可以将测试跟踪到需求(使用需求工具箱)™) 并从Simulink coverage生成包含测试覆盖率信息的报告™.在这里插入图片描述

    92 SoC Blockset(SoC 区块集)

    设计、评估和实施SoC硬件和软件架构


    SoCBlockset™ 提供Simulink®模块和可视化工具,用于对ASIC、FPGA和片上系统(SoC)的硬件和软件体系结构进行建模、仿真和分析。您可以使用内存模型、总线模型和I/O模型构建系统架构,并与算法一起模拟架构。

    SoCBlockset允许您使用生成的测试流量或真实I/O数据模拟内存、内部和外部连接,以及调度和操作系统效果。您可以快速探索不同的系统架构,估计硬件和软件分区的接口复杂性,并评估软件性能和硬件利用率。

    SoCBlockset为Xilinx®和Intel®FPGA设备和SoC平台导出参考设计,包括Zynq®-7000、UltraScale+™, 以及英特尔SoC FPGA。这些参考设计可用于Xilinx和Intel设计工具。
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    93 Spreadsheet Link(电子表格链接)

    使用Microsoft Excel中的MATLAB


    Spreadsheet Link™ 将Excel®电子表格软件与MATLAB®工作区连接,使您能够从Excel电子表格访问MATLAB环境。通过电子表格链接软件,您可以利用熟悉的Excel界面在MATLAB和Excel之间交换数据,同时访问MATLAB的计算速度和可视化功能。
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    94 Stateflow(状态流)

    使用状态机与流程图对决策逻辑进行建模和仿真


    Stateflow® 提供了一种图形语言,包括状态转移图、流程图、状态转移表和真值表。您可以使用 Stateflow 来说明 MATLAB® 算法和 Simulink® 模型如何响应输入信号、事件和基于时间的条件。

    Stateflow 使您能够设计和开发监控、任务调度、故障管理、通信协议、用户界面和混合系统。

    使用 Stateflow,您可以对组合和时序决策逻辑进行建模,使其可作为 Simulink 模型中的模块进行仿真,或作为 MATLAB 中的对象来执行。图形动画使您能够在执行逻辑时对其进行分析和调试。编辑时和运行时检查可确保在实现前具有设计一致性和完整性。
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    95 Statistics and Machine Learning Toolbox(统计和机器学习工具箱)

    使用统计信息和机器学习来分析数据并为数据建模


    Statistics and Machine Learning Toolbox™ 提供了用于描述数据、分析数据以及为数据建模的函数和 App。您可以使用描述性统计量、可视化和聚类进行探索性数据分析,对数据进行概率分布拟合,生成进行蒙特卡罗模拟的随机数,以及执行假设检验。回归和分类算法允许您使用分类和回归学习器以交互方式,或使用 AutoML 以编程方式从数据做出推断并构建预测模型。

    对于多维数据分析和特征提取,工具箱提供主成分分析 (PCA)、正则化、降维和特征选择方法,使您能够识别具有最佳预测能力的变量。

    工具箱提供有监督、半监督和无监督的机器学习算法,包括支持向量机 (SVM)、提升决策树、k-均值和其他聚类方法。您可以应用部分依赖图和 LIME 等可解释性方法,并自动生成 C/C++ 代码用于嵌入式部署。许多工具箱算法可用于太大而无法放入内存的数据集。在这里插入图片描述
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    96 Symbolic Math Toolbox(符号数学工具箱)

    执行符号数学计算


    Symbolic Math Toolbox™ 提供用于求解、绘制和操作符号数学方程的函数。您可以创建、运行和共享符号数学代码。在MATLAB®Live Editor中,您可以获得符号工作流的下一步建议。工具箱提供常用数学领域的功能,如微积分、线性代数、代数和微分方程、方程简化和方程操作。

    Symbolic Math Toolbox允许您分析性地执行微分、积分、简化、变换和方程求解。可以执行标注计算并在单位之间转换。您的计算可以通过分析或使用可变精度算法来执行,结果以数学排版显示。

    您可以将符号工作作为实时脚本与其他MATLAB用户共享,或将其转换为HTML、Word、LaTex或PDF文档。您可以生成MATLAB函数、Simulink®函数块和Simscape™ 直接从符号表达式中导出方程式。
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    97 System Composer(系统编写器)

    设计和分析系统和软件架构


    System Composer™ 支持基于模型的系统工程和软件体系结构建模的体系结构规范和分析。使用System Composer,您可以在优化架构模型的同时分配需求,然后可以在Simulink®中设计和模拟架构模型。

    由组件和接口组成的体系结构模型可以直接编写、从其他工具导入或从Simulink设计的体系结构元素填充。您可以使用多个体系结构模型描述您的系统,并通过模型到模型的分配在它们之间建立直接关系。行为可以在序列图、状态图或Simulink模型中捕获。您可以定义和模拟组件功能的执行顺序,并从软件体系结构模型(使用Simulink和Embedded Coder®)生成代码。

    要调查特定的设计或分析问题,可以创建模型的自定义实时视图。体系结构模型可用于分析需求、通过刻板印象捕获属性、执行权衡研究,以及生成规范和接口控制文档(ICD)。
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    98 System Identification Toolbox(系统识别工具箱)

    根据测量的输入输出数据创建线性和非线性动态系统模型


    System Identification Toolbox™ 提供MATLAB®函数、Simulink®块和一个应用程序,用于根据测量的输入输出数据构建动态系统的数学模型。它允许您创建和使用动态系统的模型,这些动态系统不容易根据第一原理或规范建模。您可以使用时域和频域输入输出数据来识别连续时间和离散时间传递函数、过程模型和状态空间模型。工具箱还提供嵌入式在线参数估计算法。

    工具箱提供了识别技术,如最大似然法、预测误差最小化(PEM)和子空间系统识别。为了表示非线性系统动力学,可以使用小波网络、树划分和S形网络非线性来估计Hammerstein-Weiner模型和非线性ARX模型。工具箱执行灰箱系统识别,以估计用户定义模型的参数。您可以在Simulink中使用已识别的模型进行系统响应预测和工厂建模。工具箱还支持时间序列数据建模和时间序列预测。
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    99 Text Analytics Toolbox(文本分析工具箱)

    分析和建模文本数据


    Text Analytics Toolbox™ 提供用于预处理、分析和建模文本数据的算法和可视化。使用工具箱创建的模型可用于情绪分析、预测性维护和主题建模等应用。

    Text Analytics Toolbox包括用于处理来自设备日志、新闻提要、调查、运营商报告和社交媒体等来源的原始文本的工具。您可以从流行的文件格式中提取文本,预处理原始文本,提取单个单词,将文本转换为数字表示,以及构建统计模型。

    使用LSA、LDA和单词嵌入等机器学习技术,可以从高维文本数据集中找到集群并创建特征。使用文本分析工具箱创建的功能可以与其他数据源的功能相结合,以构建利用文本、数字和其他类型数据的机器学习模型。在这里插入图片描述

    100 ThingSpeak

    物联网平台与MATLAB分析


    ThingSpeak是一个物联网分析平台服务,允许您聚合、可视化和分析云中的实时数据流。你可以向ThingSpeak发送数据™ 从您的设备上,创建实时数据的即时可视化,并使用Twitter®和Twilio®等web服务发送警报。通过ThingSpeak中的MATLAB®analytics,您可以编写和执行MATLAB代码来执行预处理、可视化和分析。ThingSpeak使工程师和科学家能够在不设置服务器或开发web软件的情况下对物联网系统进行原型设计和构建。在这里插入图片描述

    101 UAV Toolbox(UAV工具箱)

    设计、模拟和部署无人机应用程序


    UAV Toolbox为设计、模拟、测试和部署无人机(UAV)和无人机应用程序提供工具和参考应用程序。你可以设计自主飞行算法、无人机任务和飞行控制器。Flight Log Analyzer应用程序可让您以交互方式分析3D飞行路径、遥测信息以及来自常见飞行日志格式的传感器读数。

    对于自主飞行算法和飞行控制器的桌面模拟和半实物(HIL)测试,您可以生成和模拟无人机场景。可以在真实感3D环境或2.5D模拟环境中模拟相机、激光雷达、IMU和GPS传感器输出。

    UAV工具箱为常见的UAV用途提供了参考应用示例,例如使用多旋翼UAV的自动无人机包交付。该工具箱支持C/C++代码生成,用于快速原型设计、半实物仿真测试和独立部署到Pixhawk®Autopilot等硬件。在这里插入图片描述

    102 Vehicle Dynamics Blockset(车辆动力学区块集)

    在虚拟3D环境中建模和仿真车辆动力学


    Vehicle Dynamics Blockset™ 提供完全组装的参考应用程序模型,模拟3D环境中的驾驶操作。可以使用预先构建的场景来可视化道路、交通标志、树木、建筑物和车辆周围的其他对象。您可以使用自己的数据或用自己的模型替换子系统来自定义参考模型。区块集包括一个组件库,用于模拟推进、转向、悬架、车身、制动器和轮胎。

    Vehicle Dynamics Blockset提供了一个标准模型体系结构,可以在整个开发过程中使用。它支持行驶和操控分析、底盘控制开发、软件集成测试和硬件在环测试。通过将车辆动力学模型与3D环境集成,您可以测试ADAS和自动驾驶感知、规划和控制软件。这些模型可以让您通过标准驾驶操作(如双车道变换)或自定义场景来测试车辆。在这里插入图片描述

    103 Vehicle Network Toolbox()

    使用 CAN、J1939 和 XCP 协议与车载网络通信


    Vehicle Network Toolbox™ 提供 MATLAB® 函数和 Simulink® 模块,用于发送、接收、编码和解码 CAN、CAN FD、J1939 和 XCP 报文。通过该工具箱,您可以使用行业标准 CAN 数据库文件识别和解析特定信号,然后使用 CAN Explorer 和 CAN FD Explorer 可视化解码后的信号。使用 A2L 描述文件,您可以通过 CAN 或以太网上的 XCP 连接到 ECU。您可以访问存储在 MDF 文件中的报文和测量数据。

    该工具箱可简化与车载网络的通信,使您能够监控、筛选和分析实时 CAN 总线数据,或记录和录制报文以便以后分析和重播。您可以在虚拟 CAN 总线上模拟报文流或连接到实时网络或 ECU。Vehicle Network Toolbox 支持 Vector、Kvaser、PEAK-System 和 NI® 提供的 CAN 接口设备。
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    104 Vision HDL Toolbox(Vision HDL 工具箱)

    为FPGA和ASIC设计图像处理、视频和计算机视觉系统


    Vision HDL Toolbox™ 为FPGA和ASIC上视觉系统的设计和实现提供像素流算法。它提供了一个设计框架,支持多种接口类型、帧大小和帧速率。工具箱中的图像处理、视频和计算机视觉算法使用适合HDL实现的体系结构。

    工具箱算法的设计目的是在VHDL®和Verilog®中生成可读、可合成的代码(使用HDL编码器)™). 生成的HDL代码经FPGA验证适用于高达8k分辨率的帧大小和高帧速率(HFR)视频。
    工具箱功能以MATLAB®函数、系统对象和Simulink®块的形式提供。在这里插入图片描述

    105 Wavelet Toolbox(小波工具箱)

    利用小波分析和合成信号和图像


    Wavelet Toolbox™ 提供用于分析和合成信号和图像的应用程序和功能。您可以检测异常、变化点和瞬变等事件,并对数据进行去噪和压缩。小波和其他多尺度技术可用于分析不同时间和频率分辨率的数据,并将信号和图像分解为不同的分量。您可以使用小波技术来降维,并从信号和图像中提取鉴别特征,以训练机器和深度学习模型。

    使用Wavelet Toolbox,您可以交互式地去噪信号,执行多分辨率和小波分析,并生成MATLAB®代码。工具箱包括用于连续和离散小波分析、小波包分析、多分辨率分析、小波散射和其他多尺度分析的算法。

    许多工具箱函数支持C/C++和CUDA®代码生成,用于桌面原型设计和嵌入式系统部署。在这里插入图片描述

    106 Wireless HDL Toolbox(无线HDL工具箱)

    为FPGA、ASIC和SOC设计并实现5G和LTE通信子系统


    Wireless HDL Toolbox™ (原LTE HDL Toolbox™) 为开发基于5G、LTE和自定义OFDM的无线通信应用程序提供预先验证、硬件就绪的Simulink®模块和子系统。它包括参考应用程序、IP块和基于帧和基于样本的处理之间的网关。

    您可以修改参考应用程序,以便集成到自己的设计中。工具箱算法的HDL实现经过优化,可以有效地利用资源,提高原型制作或在FPGA、ASIC和SoC设备上进行生产部署的性能。

    工具箱算法的设计目的是在VHDL®和Verilog®中生成可读、可合成的代码(使用HDL编码器)™). 对于5G、LTE和定制的基于OFDM的设计的空中测试,您可以将发射机和接收机模型连接到无线电设备(带有通信工具箱)™ 硬件支持包)。
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    107 Wireless Testbench(无线测试台)

    在SDR硬件上实时探索和测试无线参考应用程序


    Wireless Testbench™ 提供可在现成软件定义无线电(SDR)硬件(如USRP)上运行的参考应用程序™ 使用空中信号进行高速数据传输、捕获和频谱监测。

    使用MATLAB®命令行指令,您可以连接到支持的SDR硬件,配置和执行预构建的FPGA比特流作为参考应用程序,并执行实时测量。

    使用可配置的前导检测器,您可以定义一个触发器,仅捕获感兴趣的信号,以便在MATLAB中进行离线分析。
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    108 WLAN Toolbox(无线局域网工具箱)

    模拟、分析和测试WLAN通信系统


    WLAN Toolbox™ 为无线局域网通信系统的设计、仿真、分析和测试提供符合标准的功能。它包括IEEE®802.11标准系列的可配置物理层波形。它还提供发射机、信道建模和接收机操作,包括信道编码、调制、空间流映射和MIMO接收机。

    工具箱提供了参考设计,以帮助您执行基带链路级模拟和多节点系统级模拟。您可以使用无线波形发生器应用程序以编程方式或交互方式生成波形并定制测试台。您可以生成和解析常见的MAC帧。您还可以执行信号测量,例如信道功率、频谱掩码和占用带宽,并为WLAN通信链路的端到端模拟创建测试台。

    你可以研究射频设计和干扰对系统性能的影响。使用带有射频仪器或硬件支持包的WLAN工具箱,您可以将发射机和接收机模型连接到无线电设备,并通过无线传输和接收验证您的设计。
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    MATLAB最新帮助文档

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