Gli ingegneri specializzati in elaborazione di segnali utilizzano MATLAB e Simulink in tutte le fasi dello sviluppo, dall’analisi di segnali e dall’esplorazione di algoritmi alla valutazione dei tradeoff di implementazione del progetto per la costruzione di sistemi di elaborazione di segnali in tempo reale. MATLAB e Simulink offrono:
- Funzioni e applicazioni integrate per l’analisi e la pre-elaborazione di dati di serie storiche, analisi spettrale e tempo-frequenza e misurazioni di segnali
- Le applicazioni e gli algoritmi per la progettazione, l’ analisi e l’ implementazione di filtri digitali (FIR e IIR) da filtri FIR e IIR per progetti adattivi, multi-rate e multistage
- Un ambiente per la modellazione e la simulazione di sistemi di elaborazione di segnali con una combinazione di programmi e diagrammi a blocchi
- Funzionalità per la modellazione del comportamento a virgola fissa e la generazione automatica di codice C/C++ o HDL per la distribuzione su processori embedded, FPGA e ASIC
- Strumenti per lo sviluppo di modelli predittivi su segnali e dati di sensori che utilizzano flussi di lavoro di deep learning e machine learning
Tracciare il DNA del suono con MATLAB
Scopri come Yobe sfrutta il potenziale delle interfacce vocali con MATLAB, l’elaborazione di segnali, l’intelligenza artificiale e il sostegno del programma per startup di MathWorks.
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Leggi l'ebookAnalisi e misurazione di segnali
MATLAB e Simulink ti aiutano ad analizzare segnali utilizzando applicazioni integrate per la visualizzazione e la pre-elaborazione di segnali nei domini di tempo, frequenza e tempo-frequenza per rilevare pattern e trend senza dover scrivere il codice manualmente. Puoi caratterizzare sistemi di segnali e di elaborazione di segnali utilizzando algoritmi multidominio attraverso applicazioni come comunicazioni, radar, audio, dispositivi medici e IoT.
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Progettazione e analisi di filtri
Progetta e analizza filtri digitali, da passa-basso o passa-alto single-rate di base a progetti FIR e IIR più avanzati, inclusi filtri multi-rate, multistage e adattivi. Puoi visualizzare l’ampiezza, la fase, il ritardo di gruppo e la risposta all’impulso, oltre a valutare la performance del filtro, la stabilità e la linearità di fase. I progetti di filtri possono essere analizzati e simulati per valutare gli effetti delle diverse strutture interne e i tipi di dati a virgola fissa. Possono anche generare implementazioni software o hardware embedded. Per casi d’uso avanzati e specifici per l’applicazione, puoi sfruttare filtri pre-progettati e filter bank, come filter bank basati su wavelet, filter bank percettivamente distanziati, o canalizzatori.
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Progettazione model-based per l’elaborazione di segnali
Quando si progettano sistemi di elaborazione di segnali, puoi utilizzare una combinazione di diagrammi a blocchi e programmazione basata su linguaggio. Puoi utilizzare Simulink per applicare la progettazione model-based ai sistemi di elaborazione di segnali per la modellazione, la simulazione, la verifica anticipata e la generazione di codice. Inoltre, puoi utilizzare librerie di blocchi con algoritmi specifici per l’applicazione per l’elaborazione di segnali di base, audio, segnali ibridi analogici e RF, comunicazioni cablate e wireless e sistemi radar. Puoi visualizzare segnali live durante le simulazioni utilizzando margini virtuali, tra cui analizzatori logici e spettrali, costellazioni e diagrammi a occhio.
Generazione di codice embedded
Puoi generare automaticamente codice C e C++ dagli algoritmi di elaborazione di segnali e modelli di sistemi bit-accurate utilizzando MATLAB Coder e Simulink Coder. Il codice generato può essere utilizzato per l’accelerazione della simulazione, la prototipazione rapida e l’implementazione embedded del sistema. Puoi anche generare codice C ottimizzato per il targeting di processori hardware embedded come ARM® Cortex®-A o Cortex-M.
Puoi inoltre generare codice Verilog® e VHDL® portatile e sintetizzabile da funzioni MATLAB e modelli Simulink. Il codice HDL generato può essere utilizzato per la programmazione FPGA o la progettazione ASIC.
Machine learning e deep learning
Con MATLAB, puoi costruire modelli predittivi per le applicazioni di elaborazione di segnali. Puoi sfruttare gli algoritmi di elaborazione di segnali integrati per estrarre feature per sistemi di machine learning e lavorare con grandi set di dati per incrementare, aumentare e annotare segnali durante lo sviluppo di applicazioni di deep learning.
