信号处理工程师使用MATLAB®和仿真软件®在开发的所有阶段-从分析信号和探索算法到评估构建实时信号处理系统的设计实现权衡。MATLAB和Simulink提供:
- 内置功能和应用程序，用于分析和预处理时间序列数据，频谱和时频分析，以及信号测量
- 设计、分析和实现数字滤波器(FIR和IIR)的应用程序和算法，从基本的FIR和IIR滤波器到自适应、多速率和多级设计
- 一个通过程序和框图的组合来模拟和模拟信号处理系统的环境
- 建模能力定点的行为并自动生成C/ c++或HDL代码，用于部署在嵌入式处理器、fpga和asic上
- 使用机器学习和深度学习工作流程开发信号和传感器数据预测模型的工具
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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、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。可以分析和模拟滤波器设计，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。对于高级的和特定于应用程序的用例，您可以利用预先设计的过滤器和过滤器组，如基于小波的过滤器组、感知间隔的过滤器组或通道转换器。
基于模型的信号处理设计
在设计信号处理系统时，可以结合使用框图和基于语言的编程。您可以使用Simulink将基于模型的设计应用于信号处理系统，以进行建模、仿真、早期验证和代码生成。您可以使用具有特定应用程序算法的块库，用于基线信号处理、音频、模拟混合信号和RF、有线和无线通信以及雷达系统。您可以在模拟过程中使用虚拟示波器(包括频谱和逻辑分析仪、星座和眼图)可视化实时信号。
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嵌入式代码生成
您可以使用MATLAB Coder™和Simulink Coder™从信号处理算法和位精确系统模型自动生成C和c++代码。生成的代码可用于模拟加速、快速原型和系统的嵌入式实现。您还可以生成针对嵌入式硬件处理器(如ARM)的优化C代码®皮质®-A或Cortex-M。
您还可以生成可移植的、可合成的Verilog®和硬件描述语言(VHDL)®MATLAB函数和Simulink模型的代码。生成的HDL代码可用于FPGA编程或ASIC设计。
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机器与深度学习
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，也可以在开发深度学习应用程序时使用大型数据集来摄取、增强和注释信号。
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