MATLAB 和 Simulink 在电子系统中的应用

开发、仿真和测试电子系统和设备

工程师使用 MATLAB 和 Simulink 产品系列，通过捕获算法和系统模型，可以设计和仿真信号处理系统、图像处理系统以及控制系统。使用 MATLAB 和 Simulink，您能够：

  • 分析信号，探索算法
  • 对设计实现进行权衡分析，以构建实时信号处理系统
  • 开发电机、电力变换器和电池系统的数字控制系统
  • 加速设计带有交互组件的嵌入式系统

    •  

“基于模型的设计可以帮助我们运用 ISO 26262 规定的设计和验证方法，包括背对背验证和测试覆盖率评估。尤其是 Simulink Test 中的自动测试用例和报告，大大地降低了测试工作量。”

Jeongwon Sohn, LG Electronics

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信号处理

从信号分析到实时处理系统部署，信号处理工程师在开发的各个阶段都使用 MATLAB 和 Simulink。 MATLAB 和 Simulink 提供：

  • 诸多内置函数和 App，用于时序数据分析和预处理以及频谱分析，例如用于预测性维护、异常检测、时频分析、信号测量的大数据
  • 诸多 App 和算法，用于设计、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，无所不包
  • 一个用于信号处理系统建模和仿真的环境，综合了程序和模块图
  • 诸多功能，可进行定点行为建模并自动生成 C/C++ 或 HDL 代码，进而部署到嵌入式处理器、FPGA 和 ASIC
信号分析器
信号

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NVIDIA Jetson

图像处理和计算机视觉

工程师们使用 MATLAB 和 Simulink 工具来加速设计带有交互组件的嵌入式系统，例如带有视频和用户界面功能的手机或游戏系统。工程师们可以使用预建组件库对嵌入式系统进行建模，以加快一系列应用的设计速度，包括加速度计、图像采集、图像处理、监测和图像识别。借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：

  • 使用一整套涵盖图像处理、计算机视觉和深度学习的参考标准算法来设计视觉解决方案。
  • 通过可互操作的 API 和集成工具与使用 OpenCV、Python 和 C/C++ 的团队协作。
  • 使用工作流 App 自动执行常见任务并加快算法探索。
  • 加速 NVIDIA® GPU、云和数据中心资源上的算法，而无需专业的编程或 IT 知识。
  • 将算法部署到嵌入式设备，包括 NVIDIA GPU、Intel® 处理器、FPGA 以及基于 ARM 的嵌入式处理器。

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控制系统设计

电力电子工程师使用 MATLAB 和 Simulink 开发电机、电力变换器和电池系统的数字控制系统。MATLAB 和 Simulink 可以提供： 

  • 多域模块图环境，用于创建被控对象动态模型、设计控制算法和运行闭环仿真
  • 被控对象建模功能，需结合使用系统辨识或物理建模工具
  • 根轨迹图、波特图、LQR、LQG、稳健控制、模型预测控制及其他设计和分析方法
  • 诸多功能，可在闭环桌面仿真过程中验证控制算法，然后通过自动生成 C 或 HDL 代码，将它们部署到生产微控制器和 FPGA

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