MATLAB和SIMU金宝appLINK用于信号处理
分析信号和时间序列数据。模型，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：
- 用于分析和预处理时间序列数据，光谱和时频分析的内置功能和应用，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
- 使用机器学习和深度学习工作流程在信号和传感器数据上开发预测模型的工具
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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，您可以使用框图和基于语言的编程的组合。您可以使用Simulin金宝appk将基于模型的设计应用于用于建模，模拟，早期验证和代码生成的信号处理系统。您可以使用具有特定于基线信号处理，音频，模拟混合信号和RF，有线和无线通信以及雷达系统的应用程序特定算法库。您可以使用虚拟范围的模拟期间可视化实时信号，包括频谱和逻辑分析仪，星座和眼图。
嵌入式代码生成
您可以使用Matlab Coder™和Simulink Coder™自动从信号处理算法和比特准确系统模型生成C和C ++代码。金宝app生成的代码可用于系统的仿真加速度，快速原型设计和嵌入式实现。您还可以生成优化的C代码，用于定位嵌入式硬件处理器，如ARM®皮质®-a或cortex-m。
您还可以生成便携式，合成的Verilog®和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。
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