Beim Prototyping Ihrer Algorithmen auf fpga - basiter Hardware spielt es keine Rolle, wie viel Erfahrung Sie im FPGA-Design haben。
麻省理工学院的MATLAB®和仿真软金宝app件®können Sie Folgendes tun:
- Hardwarefähige Entwürfe mithillife bewährter IP-Blöcke und Subsysteme aufbauen
- 作为硬件- verhalten的系统模拟和Fehler和beritstellung的FPGA审查
- HDL- und C Code generieren, der für beliebige FPGA- oder SoC-Geräte geeignet ist
- 代码自动匹配的FPGA和soc板和-套件von Xilinx®和英特尔®bereitstellen
- 硬件信号，abgreifen和aufzeichnen
“在fpga集成方面，我们有自己的想法。”Mit 金宝appSimulink und HDL Coder konnten wir uns voll auf den Entwurf智能算法für unser Produkt konzentrieren anstatt darauf, wie diese算法auf einem bestimmten FPGA ausgeführt werden。”
鲍里斯·范·阿莫隆根，奥罗拉亚
Einsatz von MATLAB zum fpga原型
Drahtlose Anwendungen
Sie können Ihre Entwürfe nach und nach mit realen Hardware-Elementen auffüllen: von der Simulation Ihres algorithm mit echten, drahtlos übertragenen Ein und Ausgaben bis hin zur vollständigen Implementierung auf软件定义Radio-Plattformenmit FPGAs, soc或selbst缠绕板。
模具硬件-erprobten IP-Blöcke und -Subsysteme der无线HDL工具箱™für drahtlose Entwürfe machen den einsteeg leicht。Zum IP gehören Beispiele, die zeigen, wie Sie schrittwise vom Algorithmenentwurf mit MATLAB zu Implementierungsmodellen für drahtlose system in Si金宝appmulink vorangehen。Das gesamte IP wurde auf Festkomma quantisiert。Sie können也mit dem定点设计师™die Quantisierung个人机Logiken verwalten, die Sie vor der Implementierung mit dem HDL Coder™hinzufügen。
Weitere Informationen
- 软件定义无线电mit MATLAB和Simulink金宝app(34:04)
- Bereitstellung drahtloser 5G-NR-Kommunikation auf fpga: in vollständiger Workflow für MATLAB und Si金宝appmulink
- Millimeterwellen-HF-Elektronik auf einem Zynq RFSoC-basierten digitalen基带验证
- Grundlagen des drahtlosen原型设计和生产设计
- Lösungen zur Entwicklung und zum Testen von硬件
Implementieren Sie Regelungsalgorithmen für Motoren und Leistungselektronik auf FPGA-Hardware and beschleunigen Sie hardware -in- loop - anlagenmodel auf FPGA-Beschleunigern wie Speedgoat-I/O-Modulen。
在动力和运动的过程中
Sie können die Performance von Regelungsalgorithmen, die auf fpga - basiter硬件laufen, untersuchen oder anlagenmodel durch fpga - basites半beschleunigen。Mit seniner umfassenden Unterstützung für die Generierung von HDL-Code für数学和三角函数Funktionen in Form von Festkomma- odernativen Gleitkommafunktionen(9:19)bietet der HDL Coder den direkten Weg vom 金宝appsimulink - model zur硬件。
Wenn Sie die optimtionierung Ihres algorithm für die SoC-Bereitstellung suchen, können Sie Partitionierungs-Strategien untersuchen and simuleren and so dessen Leistung noch der Bereitstellung auf einer prototype - platform bewerten。Anschließend können Sievorkonfigurierte包，Einführung在die Speedgoat fpga - technology(七53)奥得河静脉selbst entwickeltes板verwenden。
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Anwendungen zur视频和图片
Die automatische Generierung von HDL- und C-Code ermöglicht das视觉算法原型auf FPGA-basierten平台，die mit MATLAB和Simulink verbun金宝appden sinind。Außerdem lassen sich硬件-erprobte Vision-Blöcke für die Bildverarbeitung大zu nutzen, in Implementierungsmodell zu erstellen, mit das hardware wareverhalten wie Pixel-Streaming, Umgebungsalgorithmen，外部Speicherzugriff和Steuerungssignale simliert werden kann。
Ihre Modelle können auf gängigen FPGA-Evaluierungskits mit相机bereitgestellt了。Alternativ kann Ihr硬件团队eine Unterstützung für Ihre特征平台entwickeln, sodass Sie原型直接aus MATLAB和Simulink heraus bereitstellen können。金宝app
Ein auf einem FPGA-Prototypenboard ausgeführter Algorithmus zur Ausblendung von Nebel。
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FPGA-basierte Deep Learning- inferenzen können direkt aus MATLAB heraus auf prototype - hardware ausgeführt und anschließend ein HDL-basierter IP-Core für Deep Learning erzeugt werden, der auf beliebigen fpga oder asic bereitgestellt werden kann。
深Learning-Inferenz
Mit nur wenigen MATLAB-Befehlen lassen sich Deep Learning-Inferenzen durch das Prototyping von Netzwerken auf FPGA- und SoC-Boards beschleunigen。Danach können Sie Ihr Netzwerk in MATLAB iterieren, indem Sie die Inferenzleistung auf dem FPGA分析程序，das Netzwerk anpassen, Festkomma-Quantisierung einführen und es erneut bereitstellen。Abschließend können Sie einen Target-unabhängigen IP-Core in HDL generieren, den Sie zur Implementierung an das Hardware-Team weitergeben。
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调试冯fpga原型
Durch das FPGA-Prototyping mit realen input können Sie Bugs aufspüren, die vorher in der Simulation nicht gefunden und behoben wurden。Sie können in Ihren FPGA- oder SoC-Prototypen Logiken einfügen, mit denen Sie MATLAB-Befehle interaktiv aus AXI-zugänglichen register lesen und in diese schreiben oder Daten Testpunkten inhalb der FPGA- struktur abgreifen können。
Wenn Sie Ihren FPGA- prototype lieber mithilife Ihrer MATLAB- oder金宝app Simulink-Testbench testen möchten， übernimmt das FPGA-in- loop - system die Automatisierung des setup and verwaltet die simulationsschnittelle, um Daten an das FPGA zu senden und Sie wieder in Ihre Testbench zurückzulesen。
Diese Verfahren unterstützen eine Vielzahl von董事会mit赛灵思公司-，英特尔——和Microsemi-Geraten。替代können Sie auchselbst entwickelte板definieren。
Fügen Sie automatisch Logiken für das Debugging und die Interaktion mit Ihrem fpga - prototyen aus MATLAB heraus ein。
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