Matlab

Phân tích dữ liệu thăm dò

• Từ dữ liệu cảm biến chuỗi thời gian đến hình ảnh đến văn bản, kiểu dữ liệu MATLAB giảm đáng kể thời gian cần thiết để xử lý dữ liệu.
• Các hàm cấp cao giúp dễ dàng đồng bộ hóa chuỗi thời gian khác nhau, thay thế các ngoại lệ bằng các giá trị được nội suy, lọc các tín hiệu nhiễu, tách văn bản thô thành các từ và nhiều hơn nữa.
• Nhanh chóng trực quan hóa dữ liệu của bạn để hiểu xu hướng và xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu với các lô và Trình chỉnh sửa trực tiếp.

Ứng dụng học máy

• Chọn từ một loạt các thuật toán phân loại và hồi quy phổ biến, so sánh các mô hình dựa trên số liệu tiêu chuẩn và xuất các mô hình đầy triển vọng để phân tích và tích hợp thêm.
• Nếu viết mã, bạn có thể sử dụng tối ưu hóa siêu tham số được tích hợp vào các chức năng đào tạo mô hình, do đó bạn có thể nhanh chóng tìm thấy các tham số tốt nhất để điều chỉnh mô hình của mình.

Triển khai đa nền tảng

• Triển khai các mô hình học máy ở bất cứ đâu bao gồm mã C / C ++, mã CUDA ® , hệ thống CNTT cho doanh nghiệp hoặc đám mây.
• Khi hiệu suất hoạt động, bạn có thể tạo mã C độc lập từ mã MATLAB của mình để tạo các mô hình có thể triển khai với tốc độ dự đoán hiệu suất cao.
• Bạn cũng có thể xuất các mô hình học máy để sử dụng trong Simulink ® hoặc triển khai các mô hình sang MATLAB Production Server ™ để tích hợp với web, cơ sở dữ liệu và các ứng dụng doanh nghiệp.

Thuật toán và tạo IP

• Các ứng dụng và mã tùy chỉnh trong hộp công cụ MATLAB giúp bạn nhanh chóng khám phá các lựa chọn thay thế thiết kế, thử nghiệm với dữ liệu trực tiếp và phân tích kết quả mô phỏng và đo lường.
• Bạn có thể sử dụng các thuật toán MATLAB mà bạn tạo để xây dựng các hệ thống tuân thủ tiêu chuẩn, mô hình RF và các thành phần ăng ten, và tự động hóa việc tạo mẫu và triển khai phần cứng.

Thiết kế hệ thống dựa trên tiêu chuẩn

• MATLAB cung cấp hỗ trợ toàn diện, được ghi chép đầy đủ cho các tiêu chuẩn 3GPP và lớp vật lý 802.11 (PHY), do đó bạn không cần phải duy trì các trình giả lập độc quyền hoặc dựa vào môi trường kiểm tra hộp đen.
• Sử dụng các hộp công cụ và ứng dụng để tạo và phân tích tín hiệu, đo lường hiệu suất ở cấp độ liên kết và tạo các mô hình tham chiếu vàng để xác minh sự phù hợp tiêu chuẩn.
• Tùy chỉnh các chức năng của hộp công cụ để tăng tốc triển khai của riêng bạn và khám phá các công nghệ 5G , LTE và WLAN mới nhất.

Thiết kế cơ sở, RF và ăng ten

• Các kỹ sư cơ sở, RF và ăng-ten có thể sử dụng các mô phỏng đa miền để giúp họ thiết kế các công nghệ không dây thế hệ tiếp theo như mảng MIMO khổng lồ, kiến trúc chùm tia lai , và bộ thu phát RF thích ứng và mặt trước vô tuyến.
• Kết hợp các mô hình mức độ cao và độ trung thực cao để mô phỏng thực tế các tương tác thành phần, nhanh chóng đánh giá sự đánh đổi thiết kế và phân tích tác động hiệu suất của các lựa chọn thiết kế.
• Bao gồm các tham số S và các phép đo RF khác trong mô phỏng hệ thống của bạn.

Tạo mẫu và thực hiện phần cứng

• Kiến trúc sư hệ thống và kỹ sư phần cứng có thể sử dụng và chia sẻ cùng một mô hình Simulink cho từng nhiệm vụ của họ.
• Các mô hình chính xác phần cứng này có thể tự động tạo mã HDL có thể đọc, tổng hợp để triển khai FPGA, SoC và ASIC.
• Các kiến ​​trúc sư hệ thống có thể xây dựng các nguyên mẫu với các bộ phát thanh và phần mềm vô tuyến được xác định bằng phần mềm và các kỹ sư phần cứng có thể tái sử dụng các mô hình đó để triển khai sản xuất.
• Các khối IP 5G NR và LTE được tối ưu hóa HDL và các ứng dụng tham chiếu đã được xác minh giúp bạn rút ngắn thời gian phát triển cho các ứng dụng phần cứng dựa trên tiêu chuẩn.

Kiểm tra và xác minh

• MATLAB giúp bạn tự động kiểm tra để xác minh rằng các chức năng thiết kế của bạn trước khi triển khai nó trong phần cứng.
• Sử dụng các mô hình được xác nhận làm bàn thử nghiệm để xác minh các nguyên mẫu phần cứng và triển khai sản xuất.
• Bạn có thể kiểm tra các thiết kế bằng một loạt các thiết bị RF và phần cứng SDR.
• Tự động Cách tạo Dạng sóng 5G cho Xác minh SystemVerilog bằng Hộp công cụ 5G để xác minh ASIC.
• Phân tích hiệu quả các bộ dữ liệu lớn từ mô phỏng, thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và thử nghiệm thực địa.

Chuẩn bị và gắn nhãn hình ảnh, chuỗi thời gian và dữ liệu văn bản

• MATLAB giảm đáng kể thời gian cần thiết để xử lý trước và gắn nhãn bộ dữ liệu với các ứng dụng dành riêng cho miền cho dữ liệu âm thanh, video, hình ảnh và văn bản.
• Đồng bộ hóa chuỗi thời gian khác nhau, thay thế các ngoại lệ bằng các giá trị được nội suy, hình ảnh gỡ lỗi và lọc các tín hiệu nhiễu.
• Sử dụng các ứng dụng tương tác để gắn nhãn, cắt và xác định các tính năng quan trọng và thuật toán tích hợp để giúp tự động hóa quá trình ghi nhãn.

Thiết kế, đào tạo và đánh giá mô hình

• Bắt đầu với một bộ đầy đủ các thuật toán và mô hình dựng sẵn, sau đó tạo và sửa đổi các mô hình học sâu bằng ứng dụng Deep Network Designer.
• Kết hợp các mô hình học tập sâu cho các vấn đề cụ thể theo miền mà không phải tạo kiến ​​trúc mạng phức tạp từ đầu.
• Sử dụng các kỹ thuật để tìm siêu âm mạng tối ưu và Parallel Computing Toolbox ™ và GPU NVIDIA hiệu suất cao để tăng tốc các thuật toán chuyên sâu tính toán này.
• Sử dụng các công cụ trực quan trong MATLAB và các kỹ thuật như Grad-CAM và độ nhạy của tắc để hiểu rõ hơn về mô hình của bạn.

Mô phỏng và tạo dữ liệu tổng hợp

• Dữ liệu cho các mô hình chính xác là rất quan trọng và MATLAB có thể tạo thêm dữ liệu khi bạn không có đủ các kịch bản phù hợp.
• Kiểm tra thuật toán trước khi dữ liệu có sẵn từ các cảm biến bằng cách tạo dữ liệu tổng hợp từ Simulink, một phương pháp thường được sử dụng trong các hệ thống lái xe tự động.

Ứng dụng hình ảnh và trực quan hóa

• Sử dụng các ứng dụng MATLAB để khám phá dữ liệu của bạn một cách tương tác và tự động tạo mã MATLAB.
• Hiệu chỉnh máy ảnh: Ước tính nội tại của camera, các thông số bên ngoài và các thông số biến dạng của ống kính.
• Ghi nhãn hình ảnh và video: Dán nhãn sự thật mặt đất trong một bộ sưu tập hình ảnh, và xem video và chuỗi hình ảnh.
• Phân đoạn hình ảnh: Phân đoạn một hình ảnh bằng cách sử dụng các đường viền tích cực và các thuật toán cắt đồ thị như snapcut và lười chụp.

Ứng dụng cho hình ảnh

• Xác định và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh và video.
• Trực quan hóa khối lượng: Xem dữ liệu thể tích 3D dưới dạng khối lượng hoặc dưới dạng mặt phẳng với Ứng dụng Trình xem âm lượng
• Trình xem video: Chọn chuỗi phim hoặc hình ảnh mà bạn muốn phát, chuyển đến một khung cụ thể trong chuỗi hoặc thay đổi tốc độ khung hình của màn hình.
• Trình duyệt DICOM: Khám phá bộ sưu tập các tệp DICOM, chọn và nhập vào MATLAB.

Phân tích và đo lường tín hiệu

• MATLAB giúp bạn phân tích tín hiệu bằng các ứng dụng tích hợp để hiển thị và xử lý tín hiệu theo các miền thời gian, tần suất và tần số thời gian để phát hiện các mẫu và xu hướng mà không phải viết mã thủ công.
• Bạn có thể mô tả các tín hiệu và hệ thống xử lý tín hiệu bằng các thuật toán dành riêng cho miền trên các ứng dụng khác nhau như thông tin liên lạc, radar, âm thanh, thiết bị y tế và IoT.

Thiết kế và phân tích bộ lọc

• Thiết kế và phân tích các bộ lọc kỹ thuật số từ đường thông thấp hoặc đường cao tốc cơ bản đến các thiết kế FIR và IIR tiên tiến hơn.
• Bạn có thể hình dung cường độ, pha, độ trễ nhóm và đáp ứng xung, cũng như đánh giá hiệu suất của bộ lọc.
• Thiết kế bộ lọc có thể được phân tích và mô phỏng để đánh giá tác động của các cấu trúc bên trong khác nhau và các kiểu dữ liệu điểm cố định.
• Họ cũng có thể tạo ra phần mềm nhúng hoặc triển khai phần cứng.
• Đối với các trường hợp sử dụng nâng cao và dành riêng cho ứng dụng, bạn có thể khai thác các bộ lọc và ngân hàng bộ lọc được thiết kế trước.

Quản lý rủi ro

• Tự động hóa, tăng cường và cung cấp báo cáo thực thi trong suốt vòng đời của mô hình rủi ro. Đưa các mô hình thông qua xác nhận mô hình, xem xét mô hình, thực hiện và phê duyệt theo quy định chỉ trong ba tháng.
• Xây dựng hệ thống quản lý rủi ro hoặc cơ sở hạ tầng kiểm tra căng thẳng cho CCAR, DFAST, Basel III và Solvency II.
• Sử dụng các mô hình và chức năng để định lượng rủi ro rủi ro, xác thực các mô hình bằng VaR và dự phòng thiếu hụt dự kiến ​​và bổ sung các phương pháp truyền thống bằng thuật toán học máy và phân tích văn bản.

Dự báo và mô hình tài chính

• Sử dụng các ứng dụng điểm và nhấp để khớp dữ liệu chuỗi thời gian với các mô hình kinh tế lượng.
• Giao diện cho các mô hình DSGE để dự báo các biến kinh tế quan trọng.
• Sử dụng các chức năng để lập mô hình và dự báo lãi suất dựa trên các tham số được ước tính từ các mô hình Nelson-Siegel hoặc Svensson.

Thiết kế nền tảng phần cứng

• Thiết kế và phân tích cơ học cứng nhắc 3D (như nền tảng xe và cánh tay thao tác) và động lực cơ cấu chấp hành (như hệ thống cơ điện tử hoặc chất lỏng).
• Bạn có thể làm việc trực tiếp với các tệp CAD hiện có bằng cách nhập tệp URDF trực tiếp vào Simulink hoặc từ phần mềm CAD như SolidWorks và Onshape.
• Thêm các ràng buộc, chẳng hạn như ma sát và mô hình các hệ thống đa miền với các thành phần điện, thủy lực hoặc khí nén và các thành phần khác.
• Khi đi vào hoạt động, tái sử dụng các mô hình thiết kế như cặp song sinh kỹ thuật số.

Thu thập dữ liệu cảm biến

• Bạn có thể kết nối với các cảm biến thông qua ROS. Các cảm biến cụ thể, chẳng hạn như máy ảnh, LiDAR và IMU, có các thông điệp ROS có thể được chuyển đổi thành các loại dữ liệu MATLAB để phân tích và trực quan hóa.
• Bạn có thể tự động hóa các quy trình xử lý cảm biến phổ biến như nhập và xử lý hàng loạt bộ dữ liệu lớn, hiệu chỉnh cảm biến, giảm nhiễu, chuyển đổi hình học, phân đoạn và đăng ký

Lập kế hoạch và ra quyết định

• Tạo bản đồ môi trường bằng cách sử dụng dữ liệu cảm biến LiDAR thông qua Bản đồ hóa và Bản đồ hóa đồng thời (SLAM) .
• Điều hướng các môi trường bị hạn chế bằng cách thiết kế các thuật toán cho kế hoạch đường đi và chuyển động .
• Sử dụng các nhà hoạch định đường dẫn để tính toán một con đường không có chướng ngại vật trong bất kỳ bản đồ nào.
• Các thuật toán thiết kế cho phép robot của bạn đưa ra quyết định khi gặp sự không chắc chắn và thực hiện hoạt động an toàn trong môi trường hợp tác .
• Thực hiện các máy trạng thái để xác định các điều kiện và hành động cần thiết cho việc ra quyết định.

Mô hình và mô phỏng động lực học thực vật

• Sử dụng MATLAB và Simulink để xây dựng các mô hình nhà máy chính xác.
• Mô tả động lực học phức tạp của nhà máy của bạn bằng nhiều cách tiếp cận mô hình được hỗ trợ và sử dụng phương pháp phù hợp nhất cho từng thành phần trong nhà máy của bạn để tạo mô hình nhà máy ở cấp hệ thống.
• Ước tính động lực học của nhà máy từ dữ liệu đầu vào-đầu ra bằng cách sử dụng nhận dạng hệ thống khi bạn không biết cấu trúc chi tiết của mô hình.
• Sử dụng các khối đại diện cho các thành phần cơ khí, điện, từ tính, thủy lực, khí nén và nhiệt để ánh xạ địa hình thành phần và các kết nối vật lý trong hệ thống của bạn.