MATLAB用于FPGA原型设计
使用MATLAB和Simulink开发、部署和调试原型金宝app
无论您有多少FPGA设计经验，都可以在基于FPGA的硬件上构建算法原型。
用MATLAB®和仿真软金宝app件®,您可以:
- 使用经过验证的IP块和子系统构建一个硬件就绪的设计
- 在部署到FPGA之前，模拟系统级硬件行为以消除bug
- 生成可以针对任何FPGA或SoC设备的HDL和C代码
- 自动部署到Xilinx®和英特尔®FPGA和SoC板和套件
- 探测和捕获硬件中运行的信号
“我们在我们的领域有丰富的经验，但在FPGA集成方面经验很少。金宝appSimulink和HDL编码器使我们能够专注于为我们的产品设计智能算法，而不是如何在特定的FPGA上运行这些算法。”
Boris Van Amerongen, Orolia
无线应用程序
从使用实时无线输入/输出模拟算法到在FPGA或SoC上完全部署，您可以逐步向设计中添加实时硬件元素软件定义的无线电平台或自定义。
无线HDL工具箱™中经过硬件验证的无线设计IP块和子系统让您快速入门。IP包括示例，向您展示如何从使用MATLAB的算法设计增量过渡到Simulink中的无线系统实现模型。金宝app所有的IP都被量化为定点，然后您可以使用定点设计器™来管理您在使用HDL Coder™部署之前添加的定制逻辑的量化。
将电机和电力电子控制算法部署到FPGA硬件，并在FPGA加速器(如Speedgoat I/O模块)上加速硬件在环工厂模型。
电机与电力电子控制应用
您可以探索在基于fpga的硬件上运行的控制算法的性能或使用基于fpga的工厂模型加速半．具有广泛的HDL代码生成支持的数学和三角函数在定点或金宝app本机浮点， HDL Coder为您提供了从Simulink模型到硬件的直接路径。金宝app
如果您正在探索如何为SoC部署划分算法，那么您可以搜索和模拟分区策略，在部署到原型平台之前评估性能。然后目标预配置工具，Speedgoat硬件，或你自己的定制的董事会．
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视频和图像处理应用
你可以原型视觉算法在基于fpga的平台上与MATLAB和Simulink连接，自动生成HDL和C代码。金宝app你也可以用硬件证明的视觉处理块构建一个实现模型来模拟硬件行为，如像素流、基于邻里的算法、外部内存访问和控制信号。
金宝app支持将您的模型部署到现成的FPGA带摄像头的评估包是可用的。或者，您的硬件团队可以构建对平台的支持，这样您就可以直接从MATLAB和Simulink金宝app部署原型。金宝app
在FPGA原型板上运行的雾校正算法。
直接从MATLAB在原型硬件上运行基于FPGA的深度学习推理，然后生成一个用于部署在任何FPGA或ASIC上的深度学习HDL IP核。
深度学习推理
只需几个MATLAB命令，就可以通过FPGA和SoC板上的原型网络加速深度学习推理。然后，通过分析FPGA上推断的性能、调整网络、量化到定点和重新部署，您可以在MATLAB中对网络进行迭代。最后，您可以生成一个独立于目标的HDL IP核，并将其移交给硬件团队进行实现。
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