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  • MathWorks 产品版本14中的转变 The following products have been renamed or restructured for Release 14. 以下产品已经版本14中改名或改组。 Note For details, see Products

    MathWorks Products in Transition for Release 14

    MathWorks 产品在版本14中的转变

    The following products have been renamed or restructured for Release 14.

    以下产品已经在版本14中改名或改组。

    Note    For details, see Products in Transition for Release 14 on the MathWorks Web site. 

    注意:描述,在MathWorks网站上查阅版本14产品的转变。

    一、DSP Blockset Renamed

    DSP调整模块改名

    The DSP Blockset has been renamed. The new name is the Signal Processing Blockset.

    DSP Blockset(调整模块)已经改名。新的名称是Signal Processing Blockset (信号处理调整模块)

    二、Fixed-Point Blockset Replaced

    Fixed-Point Blockset(操纵点调整模块)更换。

    The Fixed-Point Blockset has been replaced by two new products, Fixed-Point Toolbox and Simulink® Fixed Point. This product restructuring reflects the broad expansion of fixed-point capabilities in MATLAB® and Simulink. The Fixed-Point Toolbox introduces fixed-point operations to the MATLAB language and Simulink Fixed Point enables fixed-point capabilities across much of the Simulink product family. 

    Fixed-Point Blockset (操纵点调整模块)已经更换为两个新产品,Fixed-Point Toolbox(操纵点工具箱)和Simulink Fixed Pointsimulink操纵点)。这个产品反映了操纵点在MATLABSimulink中广阔的发展力量。Fixed-Point Toolbox(操纵点工具箱)包括fixed-point operations (操纵点运筹学)应用在MATLAB语言和Simulink Fixed Point Simulink 操纵点)允许操纵点能量与Simulink 许多产品种类交叉。

     See the release notes for Simulink Fixed Point and the Fixed-Point Toolbox for details.

    查阅Simulink Fixed PointSimulink操纵点)和Fixed-Point Toolbox(操纵点工具箱)的细节内容。

    三、Filter Design Toolbox Changed

    Filter Design Toolbox(滤波器筹划工具箱)更改

    The Quantizer object and its associated methods have been moved from the Filter Design Toolbox to the Fixed-Point Toolbox, a new product that introduces fixed-point capabilities for verifying your fixed-point designs in MATLAB. 

    编码器物体和它的连带方法从Filter Design Toolbox(滤波器筹划工具箱移动到Fixed-Point Toolbox(操纵点工具箱),一个新产品包括fixed-point capabilities(操纵点运筹学)在MATLAB中核对你的操纵点目的。

    For details, see the Filter Design Toolbox release notes.

    详情请查阅Filter Design Toolbox(滤波器筹划工具箱)的版本记录。

    四、MATLAB COM Builder Renamed

    MATLAB COM Builder 改名

    The MATLAB COM Builder product has been renamed. The new name is MATLAB Builder for COM.

    MATLAB COM Builder 产品已经改名。新的名称是MATLAB Builder for COM

    五、MATLAB Excel Builder Renamed

    MATLAB Excel Builder 改名

    The MATLAB Excel Builder product has been renamed. The new name is MATLAB Builder for Excel.

    MATLAB Excel Builder 产品已经改名。新的名称是MATLAB Builder for Excel.

    六、MATLAB Link for Code Composer Studio Development Tools Renamed

    MATLAB Link for Code Composer Studio Development ToolsMATLAB 链接到代码设计者工作室工具箱)改名

    The MATLAB Link for Code Composer Studio® Development Tools product has been renamed. The new name is Link for Code Composer Studio Development Tools.

    MATLAB Link for Code Composer Studio Development ToolsMATLAB链接到代码设计者工作室发展工具箱)产品已经改名。新的名称是Link for Code Composer Studio Development Tools(链接到代码设计者工作室发展工具箱)。

    七、Nonlinear Control Design Blockset Renamed

    Nonlinear Control Design Blockset (非线性控制筹划调整模块)改名

    The Nonlinear Control Design Blockset has been renamed. The new name is Simulink Response Optimization.

    Nonlinear Control Design Blockset(非线性控制筹划调整模块)已经改名。新的名称是Simulink Response OptimizationSimulink 响应优化)。

    八、Simulink Performance Tools and Requirements Management Interface Changed

    Simulink Performance Tools 和口径管理接口改变

    Release 14 splits the product formerly known as the Simulink Performance Tools into two new products: Simulink Accelerator and Simulink Validation and Verification. The Simulink Accelerator product consists of the Simulink Accelerator and Profiler. The Simulink Verification and Validation product includes the Model Coverage Tool and the Requirements Management Interface (no longer being offered as a separate product).

    版本14以前著名的Simulink产品分为两个新产品:Simulink AcceleratorSimulink 加速器)和Simulink Validation and VerificationSimulink 有效凭证)。Simulink 加速器产品包括Simulink AcceleratorSimulink 加速器)和ProfilerSimulink Verification and Validation 产品包括Model Coverage ToolRequirements Management Interface (不再以分开的产品提供)。

    九、MATLAB Runtime Server

    MATLAB 运行时间服务器

    The MATLAB Runtime Server is no longer supported because its functionality is encompassed by the new MATLAB Compiler 4.0. If you developed applications that worked with the MATLAB Runtime Server, you can now compile those applications with the MATLAB Compiler into stand-alone executables and deploy them to your users. The MATLAB Compiler's MATLAB Component Runtime (MCR) facility provides the complete set of computational and graphical capabilities of MATLAB.

    MATLAB运行时间爱你服务器不再支持因为它的机制被MATLAB 编译程序4.0所包含。如果你的应用程序应用在MATLAB 运行时间服务器上,你能够现在在MATLAB编辑器上编写那些独立执行的应用程序,并部署到你的用户。MATLAB编辑器的MATLAB部件运行时间(MCR)设备提供完全的计算和结构式调整。

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  • The MathWorks 宣布发布 Simulink Fixed Point 6。作为 Simulink 产品家族中的重大升级产品,Simulink Fixed Point 6具有设计、仿真定点系统并生成优化执行代码的功能,同时创造更高效的工作流程。  Simulink Fixed...
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  • 该系统使用有限状态机(FSM)进行建模,该状态机仅从USRP时钟派生的时钟周期上进行转换,从而允许时隙同步操作,从而消除了对外部时钟的需求。 此外,该模型有助于创建基于状态操作的系统设计,其中相同的节点...
  • 有一些等待条和进度条告诉最终... busyVibe 对话框提供了一个对话框,其中包含 MathWorks 徽标的动画,表明 MATLAB 正在忙于工作。 可以通过编程方式更改关联的消息,以使最终用户了解 MATLAB 当前正在忙于处理的任务。
  • 我们使用有限状态机(FSM)对系统进行建模,该状态机仅从USRP时钟派生的时钟周期上进行转换,从而允许时隙同步操作,从而消除了对外部时钟的需求。 此外,该模型有助于创建基于状态操作的系统设计,其中相同的节点...
  • 模型的独立测试或仿真运行分配到多个处理器,因为 SystemTest 2 可以无缝地配合Distributed Computing Toolbox (分布式计算工具箱, The MathWorks的另一款产品)进行工作。SystemTest 2 的功能增强极大地减少了测试...
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  • 并提供了大量的内置函数,从而被广泛地应用于科学计算丶控制系统丶信息处理等领域的分析丶仿真和设计工作,而且利用 MATLAB 产品的开放式结构,可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充,从而不断深化对问题认识的...
  •  该功能还扩展了其他 MathWorks 工具中现有的并行计算支持,包括更新模型和运行仿真等计算型密集设计任务,可提高与大型应用程序配合工作时的整体效率。 这一速度的提高主要通过 Real-Time Workshop 代码生成工具来...
  • The MathWorks 宣布发布 Simulink Fixed Point 6。作为 Simulink 产品家族中的重大升级产品,Simulink Fixed Point 6具有设计、仿真定点系统并生成优化执行代码的功能,同时创造更高效的工作流程。  Simulink Fixed...
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  • 这通过软件设计和实现到目标生产代码展示了一个工作流去系统要求。 它包括遵循这些标准所需的开发步骤、验证步骤和证据。
  • 雷达系统不断估计安装其上的车辆与其前方车辆之间的距离,并两者变得太近时向驾驶员发出警报。下图阐释了FMCW雷达基本原理。 fb称为拍频 接收信号是发送信号的时间延迟副本,其中延迟与范围有关。因为信号总是...

    FMCW雷达更小,功耗更低,通常用于汽车自适应巡航系统(ACC),这种雷达通常占据77 GHz左右的频段。雷达系统不断估计安装在其上的车辆与其前方车辆之间的距离,并在两者变得太近时向驾驶员发出警报。下图阐释了FMCW雷达基本原理。
    在这里插入图片描述
    fb称为拍频
    接收信号是发送信号的时间延迟副本,其中延迟与范围有关。因为信号总是扫过频带,所以在扫描期间的任何时刻,频率差是发送信号和接收信号之间的常数。通常称为拍频。由于扫描是线性的,因此可以从拍频中获得时间延迟,然后将延迟转换为范围。
    在ACC设置中,雷达需要监测的最大范围大约为200米,系统需要能够区分两个相距1米的目标。根据这些要求,可以计算波形参数。

    fc = 77e9;(设置射频频率)
    c = 3e8;(光速)
    lambda = c / fc;(波长)
    

    可以基于信号行进到明确的最大范围所需的时间来计算扫描时间。通常,对于FMCW雷达系统,扫描时间应至少为往返时间的5到6倍。此示例使用因子5.5。

    range_max = 200;
    tm = 5.5 * range2time(range_max,c);
    

    可以根据距离分辨率确定扫描带宽,并使用扫描带宽和扫描时间计算扫描斜率。

    range_res = 1;
    bw = range2bw(range_res,c);(该公式在我收藏的另一个博客中)
    sweep_slope = bw / tm;(斜率为扫描带宽除以周期)
    

    由于FMCW信号通常占用大量带宽,因此将采样率盲目地设置为带宽的两倍通常会强调A / D转换器硬件的能力。为了解决这个问题,人们通常可以选择较低的采样率。这里可以考虑两件事:

    1、对于复杂的采样信号,采样率可以设置为与带宽相同。
    2、FMCW雷达使用嵌入在信号中的拍频来估计目标范围。雷达需要检测的最大拍频是对应于最大范围的拍频和最大多普勒频率之和。因此,采样率只需要是最大拍频的两倍。

    fr_max = range2beat(range_max,sweep_slope,c);
    

    此外,旅行车的最高速度约为230公里/小时。因此,最大多普勒频移和最大拍频可以被计算为

    v_max = 230 * 1000/3600;
    fd_max = speed2dop(2 * v_max,lambda);
    
    fb_max = fr_max + fd_max;
    

    该示例采用最大拍频和带宽的两倍的较大采样率。
    下表总结了雷达参数。

    系统参数值

    工作频率(GHz)77
    最大目标范围(m)200
    范围分辨率(m)1
    最大目标速度(km / h)230
    扫描时间(微秒)7.33
    扫描带宽(MHz)150
    最大拍频(MHz)27.30
    采样率(MHz)150

    利用上述所有信息,可以设置雷达系统中使用的FMCW波形。

    波形=相位.FMCWWaveform('SweepTime',tm,'SweepBandwidth',bw,...... 
        'SampleRate',fs);
    

    这是一种上扫描线性FMCW信号,通常称为锯齿形状。可以检查所生成信号的时频图。

    sig = waveform();
    副区(211); 情节(0:1 / FS:TM-1 / fs的,真实的(SIG));
    xlabel('Time(s)'); ylabel('Amplitude(v)');
    标题('FMCW信号'); 轴紧 ;
    副区(212); 谱图(sig,32,16,32,fs,'yaxis');
    标题('FMCW信号频谱图');
    

    在这里插入图片描述
    目标模型
    ACC雷达的目标通常是在它前面的汽车。这个例子假设目标汽车在雷达前方50米处沿着x轴以96公里/小时的速度移动。
    根据[1],汽车的雷达截面可以根据雷达和目标车之间的距离来计算。

    car_dist = 43;
    car_speed = 96 * 1000/3600;
    car_rcs = db2pow(min(10 * log10(car_dist)+5,20));
    
    cartarget = phased.RadarTarget('MeanRCS',car_rcs,'PropagationSpeed',c,...... 
        'OperatingFrequency',fc);
    carmotion = phased.Platform('InitialPosition',[car_dist; 0; 0.5],... 
        'Velocity',[car_speed; 0; 0]);
    

    假设传播模型是自由空间。

    信道= phased.FreeSpace('PropagationSpeed',C,... 
        'OperatingFrequency',FC,'采样率',FS 'TwoWayPropagation',TRUE);
    

    雷达系统设置
    雷达系统的其余部分包括发射器,接收器和天线。此示例使用[1]中提供的参数。请注意,此示例仅模拟主要组件,并忽略其他组件(如耦合器和混合器)的效果。另外,为了简单起见,假设天线是各向同性的,并且天线的增益包括在发射器和接收器中。

    ant_aperture = 6.06e-4;                         平方米的 
    百分比ant_gain = aperture2gain(ant_aperture,lambda);  %以dB为单位
    
    tx_ppower = db2pow(5)* 1e-3;                     瓦特% 
    tx_gain = 9 + ant_gain;                           %以dB为单位
    
    rx_gain = 15 + ant_gain;                          以dB为单位的% 
    rx_nf = 4.5;                                    %以dB为单位
    
    发送器= phased.Transmitter('PeakPower',tx_ppower,'Gain',tx_gain);
    receiver = phased.ReceiverPreamp('Gain',rx_gain,'NoiseFigure',rx_nf,...... 
        ' SampleRate ',fs);
    

    汽车雷达通常安装在车辆上,因此它们通常处于运动状态。此示例假设雷达沿x轴以100 km / h的速度行驶。因此目标车辆以4公里/小时的相对速度接近雷达。

    radar_speed = 100 * 1000/3600;
    radarmotion = phased.Platform('InitialPosition',[0; 0; 0.5],... 
        'Velocity',[radar_speed; 0; 0]);
    

    雷达信号模拟
    正如前面部分中简要提到的,FMCW雷达通过检查去啁啾信号中的拍频来测量范围。为了提取该频率,通过将接收信号与发送信号混合来执行去啁啾操作。在混合之后,去啁啾信号仅包含对应于目标范围的各个频率分量。

    另外,即使可以从单次扫描中提取多普勒信息,也经常在多次扫描中提取多普勒频移,因为在一个脉冲内,多普勒频率与拍频无法区分。为了测量距离和多普勒,FMCW雷达通常执行以下操作:
    波形发生器产生FMCW信号。
    发射器和天线放大信号并将信号辐射到空间。
    信号传播到目标,被目标反射,然后返回雷达。
    接收天线收集信号。
    接收到的信号被解除并保存在缓冲器中。
    一旦一定数量的扫描填充缓冲器,就在范围和多普勒中执行傅里叶变换以提取拍频以及多普勒频移。然后可以使用这些结果估计目标的范围和速度。范围和多普勒也可以显示为图像,并直观地指示目标在范围和速度域中的位置。
    下一节将模拟上述过程。模拟总共64次扫描,并在最后生成范围多普勒响应。

    在模拟过程中,频谱分析仪用于显示每个接收扫描的频谱以及其去耦对应物。

    RNG(2012);
    Nsweep = 64;
    xr = complex(零(波形.SampleRate * waveform.SweepTime,Nsweep));
    
    对于 m = 1:Nsweep
         %更新雷达和目标位置
        [radar_pos,radar_vel] = radarmotion(waveform.SweepTime);
        [tgt_pos,tgt_vel] = carmotion(waveform.SweepTime);
    
        %发送FMCW波形
        sig = waveform();
        txsig =发射器(sig);
    
        %传播信号并反射目标
        txsig = channel(txsig,radar_pos,tgt_pos,radar_vel,tgt_vel);
        txsig = cartarget(txsig);
    
        %Dechirp收到雷达回程
        txsig = receiver(txsig);
        dechirpsig = dechirp(txsig,sig);
    
        %可视化频谱
        specanalyzer([txsig dechirpsig]);
    
        xr(:,m)= dechirpsig;
    结束
    
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  • 37年前的1984年,MathWorks公司美国加州成立。成立的第14个年头,销售额就达到了一个亿美金。如今MathWorks公司全球有超过5000名员工分布34个办公室,2020年的销售额已达12亿美金。众所周知,MathWorks手握...

    在这里插入图片描述
    37年前的1984年,MathWorks公司在美国加州成立。在成立的第14个年头,销售额就达到了一个亿美金。如今MathWorks公司在全球有超过5000名员工分布在34个办公室,2020年的销售额已达12亿美金。众所周知,MathWorks手握MATLAB和Simulink两大知名软件,其应用遍及汽车、飞机、电子、半导体、新能源及生物制药等行业。MATLAB是一个算法开发、数据分析、可视化的编程环境,许多行业客户会用MATLAB进行机器学习、图像处理、大数据分析等工作。Simulink是一个图形化界面,很多行业客户会使用Simulink去构建他的控制算法策略,包括被控对象进行整个系统级的测试、仿真,最后一键生成代码。

    当前MathWorks有500万的用户,分布在全球超过190个国家和地区。MathWorks用户主要是全球来自各行各业的科学家和工程师,他们不一定需要精通编程,只需深耕自身的专业知识,即可通过MATLAB/Simulink提供的工具箱和图形化模块实现相应的系统构架和算法设计。

    事实证明,重复造轮子是一种非常低效的开发方式,比如开源做机器学习或者深度学习的算法,开发者能用Python进行开发,但是使用开源工具需要开发者对编程知识有更深入的了解,并且在开发过程中也会遇到各种各样的难题。

    而 MATLAB 和 Simulink 有一个非常完整的生态,从数据准备到算法开发,再到测试和优化,到最后的代码生成和部署嵌入式系统。无论是深度学习模型和机器学习模型,只有将其部署到生产端作为一个产品上才有意义,否则只是一种理论的研究。

    近日,CSDN采访到了MathWorks中国区总经理曹新康及中国区行业市场经理李靖远,聊聊关于MATLAB的定位、生态构建与未来趋势。

    开放共生:深耕教育,开放合作

    在5G技术背景下,MATLAB作为商业性数学软件,抓住开源机遇,从三个方面构建自己开放共生的生态圈。

    首先,目前MathWorks已经构建了一个很大的基于MATLAB的生态圈。MathWorks有自己的MATLAB File Exchange,以及在GitHub上开源了超过20万个代码库,MATLAB忠实拥趸在上面发布的关于这个行业的源代码库。除此之外,MATLAB有自己的Online Community,这里面有大家贡献的各种各样的模型、算法,涉及到各行各业。对于开发者来讲,在Online Community里搜索他需要的资源,再用MathWorks的工具做调整和开发,可以更快地开展工作。中国就有超过190万的用户,就是在这个Community之上。同时,MathWorks在全球有超过500家全球合作伙伴,都可以基于MATLAB构建它的产品体系。

    其次,MathWorks扎根教育,教育行业是MathWorks长期以来最关注的行业,MathWorks在全球有超过三分之一的人力资源以及投入是在教育行业。目前在全球有超过6500家的高校在使用MATLAB校园版软件,国内大部分985或者211学生也都是MathWorks的正版用户。除此之外,MathWorks还在国内外教育行业支持各种学生竞赛,比如冠名赞助国内的大学生F1、大学生方程式汽车赛,除此之外,MathWorks还支持全国最大的数学建模大赛、研究生电子竞技大赛。MathWorks希望通过其在行业领域的经验,让高校学生了解到行业的发展趋势,从而真正实现产学研结合落地,构建高校领域的开发者生态圈。

    第三个方面是多领域合作,MathWorks已广泛和全球各行业的超500家企业进行深度合作,通过MathWorks的服务给客户提供深度的合作,帮助客户一块去建立这些控制系统,包括建立它的算法,从而在MATLAB生态环境基础之上开发他们的产品。

    未来趋势:云端转型与拓展版图

    无论是对于企业还是开发者个人而言,总会面临一些问题,从开发者角度来说安装软件费时且占内存,使用软件需跨设备使用,而从企业角度来说,还存在IT设施成本和数据储存成本过高等问题。以上这些问题,都可以通过云端解决。

    MathWorks早在五年前就往云端转型,目前提供的MATLAB Mobile和 MATLAB Online ,包括Simulink图形化界面都是基于云端的,AWS和Azure两家云端都已经部署完成。云端不仅不占开发者设备内存,且不需要跨设备使用,而且大大降低了IT设施成本和数据储存成本。再说到国内,因为AWS和Azure服务器在国外,而国内很多云服务的供应商也找到MathWorks,云服务供应商希望提供的一方面是生产制造云端化的体系,另外一方面也是针对科研产品研发的云端化体系。

    除了上云,MathWorks还在拓宽行业触角,其下的产品已经涉及到20多个传统和新兴行业领域。在传统行业方面,MathWorks有四大行业强项,包括汽车,航空航天、通讯半导体、重型机械,除此之外,像电力、油气、金融、机器人、医疗等新兴行业也包含在其中。未来,MathWorks还将继续拓宽行业合作,构建更多元更开放的生态圈。

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  • 并提供了大量的内置函数,从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作,而且利用 MATLAB 产品的开放式结构,可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充,从而不断深化对问题认识的...
  • 开发AUTOSAR兼容的嵌入式软件,AUTOSAR应用开发介绍 AUTOSAR的工作流程 - 从下往上:从Simulink已有模型起步 - 从上往下:从软件组件描述文件起步  AUTOSAR中的标定和测量  结论和方向
  • 工程师现在无需手工编码即可自动将Simulink模型的独立测试或仿真运行分配到多个处理器,因为SystemTest 2可以无缝地配合Distributed Computing Toolbox(分布式计算五金|... The MathWorks的另一款产品)进行工作...
  • 然而,MATLAB几年前就已经加入了深度学习的功能,而MATLAB与Simulink的结合,更是进一步扩展了MathWorks在AI领域的使用范围。 例如,MathWorks推出的2020a版本,就更新了用于深度学习的扩展AI功能,工程师可以...

    作者 | 阿司匹林

    AI正在快速发展,并在更多的领域落地。对于MATLAB和Simulink的开发商MathWorks来说,把握AI的机会,显得尤为重要。

    不少人对MATLAB等的印象依然停留在学校期间学习的高级线性代数解题器的阶段。然而,MATLAB在几年前就已经加入了深度学习的功能,而MATLAB与Simulink的结合,更是进一步扩展了MathWorks在AI领域的使用范围。

    例如,MathWorks推出的2020a版本,就更新了用于深度学习的扩展AI功能,工程师可以在更新的Deep Network Designer应用程序中训练神经网络,在新的Experiment Manager应用程序中管理多个深度学习实验,并从更多的网络选项中进行选择以生成深度学习代码。

    MathWorks首席战略师Jim Tung

    近日,MathWorks首席战略师Jim Tung为我们分享了AI发展的5大趋势:

    1、AI会成为工程师和科学家的应用主流

    2、AI将结合工程、计算机科学、数据科学和IT技术,形成跨学科、多领域平台

    3、AI模型的可解释性和可视化将进一步提高

    4、仿真和测试将采用3D技术,使效果变得更加真实

    5、越来越多的AI模型将部署到低功耗、低成本的嵌入式设备上

    此外,Jim Tung也谈到了MathWorks在AI领域的定位和优势,包括对用户的友好,全平台的工具链,以及相关的落地应用。

    数据为本:利用仿真测试还原场景数据

    在训练AI算法之前,第一步是就是准备数据,然后通过数据清洗,提取的特征值来进行模型训练。可以说,提取原始数据,确保数据可用于构造准确、高效而有意义的模型,是最关键的步骤之一,数据很大程度上决定了算法的效果。事实上,准备数据的阶段会占用AI项目的绝大部分精力。

    但是,标记数据和图像既乏味又费时,而且很多数据很难获取,不仅会耗费大量的人力物力,甚至会对系统产生破坏性影响。在这两种情况下,自动化技术对于如期完成工作至关重要。

    因此,我们可以通过仿真来获取这些数据。例如,在自动驾驶系统中,MathWorks去年推出的RoadRunner,主要就是用来设计自动驾驶的3D场景。利用 RoadRunner工具箱可以很方便地搭建道路、城市工况等模拟场景,而且Roadrunner还可以很方便地和 Simulink、MATLAB的算法相结合,实现自动驾驶的仿真和测试,生成训练模型所需要的数据,这些适用于自适应巡航控制、车道保持辅助和自动紧急制动等多种场景。

    此外,Simulink 还可以生成已知故障工况的故障数据。例如在风力发电厂中,开发者可以将合成故障数据添加到风力发电机测得的真实数据中,就可以优化系统模型,以获得准确的未来设备故障预测器。

    此外,在数据预处理方面,利用  MATLAB 的高级函数,可以同步不同的时序、用插值替换离群值、过滤含噪信号、将原始文本分割成单词等,而借助绘图和实时编辑器,则可以实现快速可视化数据,理解内在趋势并发现数据质量问题。此外,MATLAB 也可以自动进行图像、视频和音频数据的真实值 (ground-truth) 标注,以此来缩短数据处理时间。

    可以说,MathWorks提供的一系列工具,可以帮助开发者很好地解决数据收集和数据处理的问题。

    安全为重:如何破解深度学习可解释性?

    虽然AI的应用越来越广泛,但是由于深度学习是个“黑匣子”,因此往往缺乏可解释性。例如,通过人工智能算法可以识别出图像的类别,但是它不能清晰地解释为什么这样判断,或者是通过哪些特征作为判断依据。

    因此,AI界一个日益重要的领域就是模型的可解释性,特别是航天航空、汽车等对高安全要求很高的系统,就需要模型解释如何以及为什么来做出这些特定的决策。

    MathWorks专门为模型可视化所提供了一些特殊的功能,通过这些可视化方法和特征标识,工程师或者是科学家可以清晰地知道,哪些特征值被用来决定做出最后的决策,从而提升模型的可解释性。

    据Jim Tung介绍,MathWorks正在和EUROCAE、CSAE国际汽车工程协会等组织,一起制定能够适合人工智能的新的认证标准系统,以此来满足高安全性系统的要求。

    用户友好:从开发到部署,打通全流程工具链

    AI落地是一个系统性的工程,它包含了准备数据、创建模型、设计运行模型的系统、部署到硬件或企业系统等多个环节

    MathWorks 公司中国区高级应用工程师陈建平曾表示,目前大多数的MathWorks用户可能并非专业的程序员,但是他们本身具有丰富的工业知识,这一点与开源软件的目标用户其实是非常不同的。因此,为了降低门槛,MathWorks在用户友好上下了很大的功夫。

    MathWorks按照工业应用的顺序将各种相关的功能整合在一起,形成一套完整的流程工具。而开源框架考虑更多的是如何做好其中的一个点。比如Tensorflow关注于深度学习,Caffe 关注于卷积处理等。在一些场景下,开源工具可能在某个单一的点上做得非常好,但是 MATLAB 会更贴近工业应用,它覆盖了工程上从数据采集、整理、分析到产品发布的各个重要环节,这一点其他开源工具是无法做到的。

    Jim Tung则表示,MathWorks提供的是一个完整的工具链,而不是某一点,一个从需求分析,到系统设计,到建模,到仿真,到测试,到自动代码生成等等一系列完整的工具链。

    此外,MathWorks所提供的并不是一个单单的工具种类,而是一个AI平台,可以把更多的基于其它工具的AI算法统一集成到MATLAB,进行仿真、测试等等。

    在部署方面,AI 模型需要部署到 CPU、GPU 或 FPGA 等芯片设备上,而在功耗和内存更少的处理器上部署AI模型,需要模型压缩、权重修剪和量化等技术。

    为了解决这一问题,MathWorks最近也推出了一款无需编码就能量化深度学习网络的工具,帮助开发者自动生成GPU、CPU和FPGA等代码,以便于部署带有预处理和后处理的AI模型。

    虽然相比起其他AI领域的各种开源工具,MathWorks出镜率较低,但是为专门面向不擅长编程的、具有工业背景的科研用户量身定制,而且又定位于实际工业场景的应用,相信未来MathWorks会推动更多的AI应用在AI领域落地。

     

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