MATLAB和SIMU金宝appLINK用于信号处理

分析信号和时间序列数据。建模、设计和模拟信号处理系统。

信号处理工程师使用MATLAB®和模拟金宝app®在开发的所有阶段 - 通过分析信号和探索算法来评估建立实时信号处理系统的设计实现权衡。MATLAB和SIMU金宝appLINK优惠:

  • 内置功能和应用程序,用于分析和预处理时间序列数据,频谱和时频分析,以及信号测量
  • 从基本FIR和IIR过滤器到自适应,多速率和多级设计的应用和算法设计,分析和实现数字过滤器(FIR和IIR)
  • 具有程序和框图组合的模型和模拟信号处理系统的环境
  • 模型的能力定点行为并自动生成C / C ++或HDL代码,以便在嵌入式处理器,FPGA和ASIC上部署
  • 利用机器学习和深度学习工作流开发信号和传感器数据的预测模型的工具
听到Yobe如何解锁基于语音的界面的潜力与Matlab,信号处理,人工智能和来自MathWorks启动程序的支持。金宝app
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人工智能信号处理中的数据和建模

学习用于信号处理的人工智能基础知识,以及与准备信号数据和深度学习应用建模相关的任务。

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信号分析和测量

Matlab和Simu金宝applink帮助您使用内置应用程序分析信号,以便在时间,频率和时频域中可视化和预处理信号,以检测模式和趋势,而无需手动编写代码。您可以在不同应用程序中使用域特定算法来表征信号和信号处理系统,例如通信,雷达,音频,医疗设备和物联网。


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过滤器设计和分析

从基本单速率低通或高通的设计和分析数字滤波器,以更先进的FIR和IIR设计,包括多速率,多级和自适应滤波器。您可以可视化幅度,阶段,组延迟和脉冲响应,以及评估过滤器性能,包括稳定性和相位线性。可以分析和模拟过滤器设计以评估不同内部结构和定点数据类型的影响。它们还可以生成嵌入式软件或硬件实现。对于特定于高级和应用程序的用例,您可以利用预先消化的过滤器和过滤器库,如基于小波的过滤器银行,感知 - 间隔的滤波器库或信道体。


基于模型的信号处理设计

在设计信号处理系统时,可以结合使用框图和基于语言的编程。您可以使用Simulin金宝appk将基于模型的设计应用于信号处理系统,以进行建模、仿真、早期验证和代码生成。您可以使用具有特定应用程序算法的块库,用于基线信号处理、音频、模拟混合信号和射频、有线和无线通信以及雷达系统。您可以在模拟期间使用虚拟范围可视化实时信号,包括频谱和逻辑分析仪、星座和眼图。


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嵌入代码生成

您可以使用MATLAB Coder™和Simulink Coder™从信号处理算法和位精确系统模型自动生成C和c++代码。金宝app生成的代码可用于模拟加速、快速原型和系统的嵌入式实现。您还可以生成针对ARM等嵌入式硬件处理器的优化C代码®皮质®——或Cortex-M。

您还可以生成便携式,合成的Verilog®和硬件描述语言(VHDL)®MATLAB函数和SIMULINK模型的代码。金宝app生成的HDL代码可用于FPGA编程或ASIC设计。


机器与深度学习

使用MATLAB,您可以构建用于信号处理应用程序的预测模型。您可以利用内置的信号处理算法,以提取机器学习系统的功能,以及在开发深度学习应用时摄取,增强和注释信号的大型数据集。


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