工程师和科学家使用MATLAB®组织、清理和分析来自不同领域的复杂数据集，如气候学、预测性维护、医学研究和金融。MATLAB提供:
- 为工程和科学数据设计的数据类型和预处理功能
- 交互式和高度可定制的数据可视化
- 应用程序和实时编辑器任务，帮助交互数据清理、准备和代码生成
- 数千个用于统计分析、机器学习和信号处理的预构建函数
- 广泛和专业编写的文档
- 通过简单的代码更改和附加硬件加速性能
- 扩展了对大数据的分析，而不需要大的代码更改
- 自动将分析打包到可自由分发的软件组件或可嵌入的源代码中，而无需手动重新编码算法
- 根据您的分析自动生成的共享报告
用更少的代码分析和清理数据
MATLAB Live Editor任务和应用程序允许您交互执行迭代任务，如清理数据，训练机器学习模型或标记数据。然后，这些任务和应用程序生成所需的MATLAB代码，以编程方式交互地再现您所做的工作。
使用预先构建的函数族来识别和清除传感器漂移、信号异常值、缺失数据和噪声。通过连接表和同步时间序列数据来组合不同的数据集。Live Editor Tasks允许您在实时脚本中交互式地解决这些问题，并为您生成代码。的数据清洁程序帮助识别数据问题，并迭代配置和应用多种清理方法来清理时间序列数据。
轻松扩展你的分析
使用parfor循环和多处理器硬件可以加速并行分析，几乎不需要更改代码。创建gpuarrays利用GPU加速进行适当的算法。使用高数组处理内存不足的数据集，这会使整个数据分析工作流中的数百个函数过载，以操作内存不足的数据。
分享你的结果
将分析打包到可自由共享的软件组件中，如可执行程序、C/ c++库、。net程序集、Java®Python库和®包。自动将MATLAB代码转换为C和c++代码，以便部署到嵌入式目标。使用MATLAB实时编辑器记录您的工作，并将结果导出为PDF格式的报告，微软®Word, Latex和HTML。
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30天的探索就在你的指尖。
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