用于信号处理的MATL金宝appAB和Simulink
信号分析和时间序列数据。模型，设计和模拟信号处理系统。
信号处理工程师使用MATLAB®和仿真软金宝app件®在开发的所有阶段——从分析信号和探索算法到评估设计实现的权衡来构建实时信号处理系统。MATLAB和Simu金宝applink提供:
- 内置函数和应用程式进行分析和时间序列数据，光谱和时频分析，以及信号测量的预处理
- 应用程序和算法来设计、分析和实现数字滤波器(FIR和IIR)，从基本的FIR和IIR滤波器到自适应、多速率和多级设计
- 一种用程序和方框图的组合来建模和模拟信号处理系统的环境
- 能够对定点行为建模，并自动生成C/ c++或HDL代码，用于部署在嵌入式处理器、fpga和asic上
- 工具来开发利用机器学习信号和传感器数据的预测模型，深学习工作流程
“我认为MATLAB在信号处理和小波分析方面没有任何强大的竞争对手。当你加上它的统计数据和机器学习能力，就很容易明白为什么非程序员喜欢使用MATLAB，尤其是那些需要结合所有这些方法的项目。”
阿尔托大学的Ali Bahrami Rad
滤波器设计与分析
设计和分析数字滤波器，从基本的单速率低通或高通到更高级的FIR和IIR设计，包括多速率、多级和自适应滤波器。您可以可视化幅值、相位、群延迟和脉冲响应，以及评估滤波器性能，包括稳定性和相位线性。滤波器设计可以通过分析和模拟来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。对于高级的和特定于应用程序的用例，您可以使用预先设计的过滤器和过滤器组，比如基于小波的过滤器组、感知间隔的过滤器组或通道过滤器。
基于模型的设计的信号处理
在设计信号处理系统，您可以用框图和基于语言编程的组合。您可以使用Simulin金宝appk中基于模型的设计应用到信号处理系统进行建模，仿真，验证初，和代码生成。可以使用与基线的信号处理，音频，模拟混合信号和RF，有线和无线通信，雷达系统中的应用专用算法块的库。可以使用虚拟范围，包括频谱和逻辑分析仪，星座和眼图模拟过程可视化活信号。
嵌入式代码生成
可以自动生成从使用MATLAB编码器™和Simulink编码器™信号处理算法和比特精确度的系统模型C和C ++代码。金宝app生成的代码可用于仿真加速，快速原型，并实现嵌入式系统的。还可以生成优化的C代码用于靶向嵌入式硬件处理器，例如ARM®皮质®-A或Cortex-M。
您还可以生成可移植的、可合成的Verilog®和VHDL®代码来自MATLAB函数和Simulink模型。金宝app生成的HDL代码可用于FPGA编程或ASIC设计。
机器和深度学习
使用MATLAB，您可以为信号处理应用程序构建预测模型。您可以利用内置的信号处理算法来提取机器学习系统的特征，以及在开发深度学习应用程序时使用大型数据集来摄取、扩充和注释信号。
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