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MATLAB 和Simulink 新特性: R2014b

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魏奋，MathWorks中国

应用工程师团队经理

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MAKERZONE

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运用MATLAB® / Simulink®连接低成本硬件

实现基于项目的学习

Ye Cheng, PhD

MathWorks北美教育市场部

Ye.Cheng@mathworks.com

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自平衡机器人

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图像处理和计算机视觉

7

用于探索和发现的Apps

Color Thresholder App – R14a 颜色阈值调节

快速找到解决方案

生成MATLAB代码

8

Camera Calibration (13b) 相机校准

简化相机内外部参数估计的工作流程的App

移除镜头畸变对图像的影响

自动监测棋盘图案

深受计算机专家喜爱!!!

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OCR – Optical Character Recognition (14a)

光学字符识别

客户需求突出

支持英语和日语

用户可下载其他语言支持

产品中带有文字识别示例

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FPGA和SoC设计

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HW/SW Co-Design 软硬件共同设计 With modeling, simulation, code generation and verification

= + Software

软件

Hardware

硬件

System

系统

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HW/SW Co-Design 软硬件共同设计 Zynq 平台示例

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HW/SW Co-Design 软硬件共同设计 Zynq 平台示例

FPGA

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HW/SW Co-Design 软硬件共同设计 Zynq 平台示例

FPGA

ARM Cortex –A9

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控制新功能

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重新设计的PID调节器 App

多图同时显示

可以对多被控对象进行控制器评估

现代，易于设计，与MATLAB桌面融合

改进的PID控制器的交互调整工作流程

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系统辩别功能集成于PID调节器 App

直接将测量的输入输出数据导入到PID调谐器 App

互动或自动确定对象的传递函数

自动调节PID控制器的增益

简化估算被控对象建模和优化PID控制器的增益

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Control System Tuner App

控制系统调节器

指定模块

添加调节目标

调节结果可视化

更新Simulink模块

在Simulink调节

固定结构控制器

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信号处理新功能

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LTE System Toolbox：开拓新市场

通信标准的重要性

“No product nowadays will make it to the market until a solid

standard is behind it. In the past, we looked at

Communications products in MathWorks and saw nothing

that was standard-based. With your new LTE System

Toolbox we are taking a fresh look at MATLAB in our

design workflow"

Ali Sadri, Director, Wireless Systems, Intel Corporation

+ CEO of WiGig Consortium

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LTE System Toolbox 典型应用

黄金参考 端到端

信号产生/分析 信号信息恢复

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黄金参考

"We used LTE System Toolbox to validate our LTE

baseband IP cores and example design C models.

This meant we could trust our own C models

matched the 3GPP specification and allowed us to

verify our RTL designs against the C models with

confidence. Catching issues early in simulation

saved a lot of time later when it came to

hardware testing. The MATLAB environment

allowed us to rapidly assemble and run test cases." Bill Wilkie, Director of Communications Signal Processing

(Europe), Xilinx.

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视窗的测量功能

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GPU处理的支持

Communications System Toolbox

许多系统对象可以利用GPU处理的优势

使用并行计算工具箱，直接在GPU上执行的许多通信算法

易于使用的语法

大幅加快仿真

GPU System objects

comm.gpu.TurboDecoder

comm.gpu.ViterbiDecoder

comm.gpu.LDPCDecoder

comm.gpu.PSKDemodulator

comm.gpu.AWGNChannel

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显著编码增益

高计算复杂度

通过迭代降低误码率

示例: Turbo Coding

= comm.TurboDecoder(…

‘NumIterations’, numIter,…

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通过系统对象加速

Version Elapsed time Acceleration

CPU 8 hours 1.0

1 GPU 40 minutes 12.0

Cluster of 4

GPUs

11 minutes 43.0

同样数值结果

= comm.TurboDecoder(…

‘NumIterations’, N,… = comm.gpu.TurboDecoder(…

‘NumIterations’, N,…

= comm.AWGNChannel(… = comm.gpu.AWGNChannel(…

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大规模应用发布

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同一程序, 不同的集成方法

computeFro

ntier()

MATLAB

Production

Server

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qu

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AssetAlloc

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Web Server