MatLab как язык программирования был разработан Кливом Моулером (Cleve Moler) в конце 1970-х годов когда он был деканом факультета компьютерных наук в Университете Нью-Мексико. Целью разработки служила задача дать студентам факультета возможность использования программных библиотек Linpack и EisPack без необходимости изучения Фортрана.
Вскоре новый язык распространился среди других университетов и был с большим интересом встречен учёными, работающими в области прикладной математики. До сих пор в Интернете можно найти версию 1982 года, написанную на Фортране, распространяемую с открытым исходным кодом. Инженер Джон Литтл (англ.
John N. (Jack) Little) познакомился с этим языком во время визита Клива Моулера в Стэндфордский университет в 1983 году. Поняв, что новый язык обладает большим коммерческим потенциалом, он объединился с Кливом Моулером и Стивом Бангертом (англ. Steve Bangert). Совместными усилиями они переписали MatLab на C и основали в 1984 компанию The MathWorks для дальнейшего развития.
Для чего нужен MATLAB, как бороться с пиратством
Эти переписанные на С библиотеки долгое время были известны под именем JackPac. Первоначально MatLab предназначался для проектирования систем управления (основная специальность Джона Литтла), но быстро завоевал популярность во многих других научных и инженерных областях. Он также широко использовался и в образовании, в частности, для преподавания линейной алгебры и численных методов.
Сегодня MatLab (абр. «Matrix Laboratory») — это пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете.
MatLab используют более миллиона инженерных и научных работников, он работает на большинстве современных операционных систем, включая Linux, Mac OS, Solaris и Microsoft Windows.
Язык MatLab является высокоуровневым интерпретируемым языком программирования (3GL), включающим основанные на матрицах структуры данных, широкий спектр функций, интегрированную среду разработки, объектно-ориентированные возможности и интерфейсы к программам, написанным на других языках программирования.
Программы, написанные на MatLab, бывают двух типов — функции и скрипты. Функции имеют входные и выходные аргументы, а также собственное рабочее пространство для хранения промежуточных результатов вычислений и переменных. Скрипты же используют общее рабочее пространство. Как скрипты, так и функции не компилируются в машинный код и сохраняются в виде текстовых файлов.
Существует также возможность сохранять так называемые pre-parsed программы — функции и скрипты, обработанные в вид, удобный для машинного исполнения. В общем случае такие программы выполняются быстрее обычных, особенно если функция содержит команды построения графиков.
Основной особенностью языка MatLab являются его широкие возможности по работе с матрицами, которые создатели языка выразили в лозунге «думай векторно» (Think vectorized).
В этом пособии рассказывается о применении пакета MatLab для анализа многомерных данных. Этот текст не является учебником по MatLab. В нем приведены только базовые сведения о работе в этой среде, необходимые для реализации основных алгоритмов. Более подробное изложение можно найти здесь.
MATLAB в образовании
В пособии интенсивно используются понятия и методы матричной алгебры — вектор, матрица, и т.п. Читателям, которые плохо знакомы с этим аппаратом, рекомендуется изучить, или, хотя бы просмотреть, пособие «Матрицы и векторы».
Для практического воплощения конкретных методов используются как специализированные пакеты программ (например, the Unsrambler или SIMCA), так и статистические пакеты общего назначения (например, SPSS или Statistica). Среди средств общего назначения, используемых в исследовательских задачах, особое место занимает пакет MatLab. Его популярность необычайно высока.
Это объясняется тем, что MatLab является мощным и универсальным обработки многомерных данных. Сама структура пакета делает его удобным средством для проведения матричных вычислений. Спектр проблем, исследование которых может, осуществлено при помощи MatLab, охватывает: матричный анализ, обработку сигналов и изображений, нейронные сети и многие другие.
MatLab — это язык высокого уровня, имеющий открытый код, что дает возможность опытным пользователям разбираться в запрограммированных алгоритмах. Простой встроенный язык программирования позволяет легко создавать собственные алгоритмы. За много лет использования MatLab создано огромное количество функций и ToolBox (пакетов специализированных средств). Самым популярным является пакет PLS ToolBox компании Eigenvector Research, Inc.
Многие книги и статьи содержат MatLab коды, позволяющие читателю сразу применить описываемые методы на практике. MatLab прекрасно интегрируется с Microsoft Word и Excel.
MatLab — это это очень популярный инструмент для анализа данных. По данным опроса, его используют до трети всех исследователей, тогда как программа the Unsrambler применяется только 16% ученых. Главным недостатком MatLab являются его высокая цена. Кроме того, MatLab хорош для рутинных расчетов. Отсутствие интерактивности делает его неудобным при выполнении поисковых, исследовательских расчетов для новых, неисследованных массивов данных.
Проблему цены решает альтернативное математическое обеспечение Chemometrics — специальная надстройка для системы Microsoft Excel. Подробнее о ней рассказано в пособии Проекционные методы в системе Excel.
Внешние интерфейсы
Пакет MatLab включает различные интерфейсы для получения доступа к внешним подпрограммам, написанным на других языках программирования, данным, клиентам и серверам, общающимся через технологии Component Object Model или Dynamic Data Exchange, а также периферийным устройствам, которые взаимодействуют напрямую с MatLab. Многие из этих возможностей известны под названием MatLab API.
COM
Пакет MatLab предоставляет доступ к функциям, позволяющим создавать, манипулировать и удалять COM-объекты (как клиенты, так и серверы). Поддерживается также технология ActiveX. Все COM-объекты принадлежат к специальному COM-классу пакета MatLab. Все программы, имеющие функции контроллера автоматизации (англ. Automation controller) могут иметь доступ к MatLab как к серверу автоматизации (англ.
Automation server).
.NET
Пакет MatLab в Microsoft Windows предоставляет доступ к программной платформе .NET Framework. Имеется возможность загружать .NET сборки (Assemblies) и работать с объектами .NET классов из среды MatLab. В версии MatLab 7.11 (R2010b) поддерживается .NET Framework версий 2.0, 3.0, 3.5 и 4.0.
DDE
Пакет MatLab содержит функции, которые позволяют ему получать доступ к другим приложениям среды Windows, равно как и этим приложениям получать доступ к данным MatLab, посредством технологии динамического обмена данными (DDE). Каждое приложение, которое может быть DDE-сервером, имеет своё уникальное идентификационное имя. Для MatLab это имя — MatLab.
Веб-сервисы
В MatLab существует возможность вызывать методы веб-сервисов. Специальная функция создаёт класс, основываясь на методах API веб-сервиса.
MatLab взаимодействует с клиентом веб-сервиса с помощью принятия от него посылок, их обработки и посылок ответа. Поддерживаются следующие технологии: Simple Object Access Protocol (SOAP) и Web Services Description Language (WSDL).
COM-порт
Интерфейс для последовательного порта пакета MatLab обеспечивает прямой доступ к периферийным устройствам, таким как модемы, принтеры и научное оборудование, подключающееся к компьютеру через последовательный порт (COM-порт). Интерфейс работает путём создания объекта специального класса для последовательного порта. Имеющиеся методы этого класса позволяют считывать и записывать данные в последовательный порт, использовать события и обработчики событий, а также записывать информацию на диск компьютера в режиме реального времени. Это бывает необходимо при проведении экспериментов, симуляции систем реального времени и для других приложений.
MEX-файлы
Пакет MatLab включает интерфейс взаимодействия с внешними приложениями, написанными на языках C и Фортран. Осуществляется это взаимодействие через MEX-файлы. Существует возможность вызова подпрограмм, написанных на C или Фортране из MatLab, как будто это встроенные функции пакета. MEX-файлы представляют собой динамически подключаемые библиотеки, которые могут быть загружены и исполнены интерпретатором, встроенным в MatLab. MEX-процедуры имеют также возможность вызывать встроенные команды MatLab.
DLL
Интерфейс MatLab, относящийся к общим DLL позволяет вызывать функции, находящиеся в обычных динамически подключаемых библиотеках, прямо из MatLab. Эти функции должны иметь C-интерфейс.
Кроме того, в MatLab имеется возможность получить доступ к его встроенным функциям через C-интерфейс, что позволяет использовать функции пакета во внешних приложениях, написанных на C. Эта технология в MatLab называется C Engine.
Наборы инструментов
Для MatLab имеется возможность создавать специальные наборы инструментов (англ. toolbox), расширяющие его функциональность. Наборы инструментов представляют собой коллекции функций, написанных на языке MatLab для решения определённого класса задач. Компания Mathworks поставляет наборы инструментов, которые используются во многих областях, включая следующие:
- Цифровая обработка сигналов, изображений и данных: DSP Toolbox, Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox, Communication Toolbox, Filter Design Toolbox — наборы функций, позволяющих решать широкий спектр задач обработки сигналов, изображений, проектирования цифровых фильтров и систем связи.
- Системы управления: Control Systems Toolbox, ч-Analysis and Synthesis Toolbox, Robust Control Toolbox, System Identification Toolbox, LMI Control Toolbox, Model Predictive Control Toolbox, Model-Based Calibration Toolbox — наборы функций, облегчающих анализ и синтез динамических систем, проектирование, моделирование и идентификацию систем управления, включая современные алгоритмы управления, такие как робастное управление, H?-управление, ЛМН-синтез, ч-синтез и другие.
- Финансовый анализ: GARCH Toolbox, Fixed-Income Toolbox, Financial Time Series Toolbox, Financial Derivatives Toolbox, Financial Toolbox, Datafeed Toolbox — наборы функций, позволяющие быстро и эффективно собирать, обрабатывать и передавать различную финансовую информацию.
- Анализ и синтез географических карт, включая трёхмерные: Mapping Toolbox.
- Сбор и анализ экспериментальных данных: Data Acquisition Toolbox, Image Acquisition Toolbox, Instrument Control Toolbox, Link for Code Composer Studio — наборы функций, позволяющих сохранять и обрабатывать данные, полученные в ходе экспериментов, в том числе в реальном времени. Поддерживается широкий спектр научного и инженерного измерительного оборудования.
- Визуализация и представление данных: Virtual Reality Toolbox — позволяет создавать интерактивные миры и визуализировать научную информацию с помощью технологий виртуальной реальности и языка VRML.
- Средства разработки: MatLab Builder for COM, MatLab Builder for Excel, MatLab Builder for NET, MatLab Compiler, Filter Design HDL Coder — наборы функций, позволяющих создавать независимые приложения из среды MatLab.
- Взаимодействие с внешними программными продуктами: MatLab Report Generator, Excel Link, Database Toolbox, MatLab Web Server, Link for ModelSim — наборы функций, позволяющие сохранять данные в различных видов таким образом, чтобы другие программы могли с ними работать.
- Базы данных: Database Toolbox — инструменты работы с базами данных.
- Научные и математические пакеты: Bioinformatics Toolbox, Curve Fitting Toolbox, Fixed-Point Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox, Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox, OPC Toolbox, Optimization Toolbox, Partial Differential Equation Toolbox, Spline Toolbox, Statistic Toolbox, RF Toolbox — наборы специализированных математических функций, позволяющие решать широкий спектр научных и инженерных задач, включая разработку генетических алгоритмов, решения задач в частных производных, целочисленные проблемы, оптимизацию систем и другие.
- Нейронные сети: Neural Network Toolbox — инструменты для синтеза и анализа нейронных сетей.
- Нечёткая логика: Fuzzy Logic Toolbox — инструменты для построения и анализа нечётких множеств.
- Символьные вычисления: Symbolic Math Toolbox — инструменты для символьных вычислений с возможностью взаимодействия с символьным процессором программы Maple.
Помимо вышеперечисленных, существуют тысячи других наборов инструментов для MatLab, написанных другими компаниями и энтузиастами.
Знаете ли Вы, что вакроэкономическая модель — это экономико-математическая модель, в которой не выделяются переменные, описывающие отдельных хозяйствующих субъектов (предприятия, отрасли), составляющих моделируемую хозяйственную систему, и которая отражает только связи, присущие этой системе как целому.
Источник: www.bourabai.ru
Matlab *
6. Устойчивость систем автоматического управления. 6.6 Понятие об областях устойчивости
Уровень сложности Средний
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 2.9K
Продолжаем публикацию лекций Олега Степановича Козлова по предмету «Управление в Технических Системах».
После этой лекции, даже не имея компьютера, а только милиметровую бумагу вы сможете рассчитать устойчивость любых САР.
Всего голосов 9: ↑8 и ↓1 +7
Добавить в закладки 63
Новости
все подряд лучшие
petuhoff 26 апр в 10:17
6. Устойчивость систем автоматического регулирования. 6.5. Частотный критерий Найквиста
Уровень сложности Средний
Время на прочтение 11 мин
Количество просмотров 2.5K
Продолжаем разбиратся теорией автоматического управления, по лекциям Олега Степановаича Козлова, «Управление в технических системах». Сейчас у нас будет годограф Найквиста.
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5
Добавить в закладки 31
petuhoff 6 апр в 00:09
6.4 Устойчивость систем автоматического регулирования. Частотный критерий устойчивости Михайлова
Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 3.6K
Продолжаем лекции по управлению в технических устройствах (УТС). Данные лекции читаются в МГУТ им. Баумана. Автор лекций к.т.н. Козлов Олег Степанович, кафедра Ядерные Энергетические Установки, факультета машиностроения.
За что ему огромное спасибо!
Всего голосов 19: ↑18 и ↓1 +17
Добавить в закладки 55
LanaVeryatinskaya 22 мар в 12:11
Система противораскачивания груза (Anti-Sway Control)
Уровень сложности Средний
Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 3.4K
В сфере грузоподъемной техники система противораскачивания довольно популярная и полезная штука. Эта система полезна тем, что, к примеру, оператор крана не обязан корректировать движение крана самостоятельно, чтобы не происходило раскачивание груза и не было рисков возникновения аварийных ситуаций.
Многие производители предлагают свои системы на базе ПЛК (программируемых промышленных контроллеров) либо на базе ПЧ (преобразователей частоты). Мы в нашем инженерном центре тоже решили не стоять в стороне и делать свою систему. Погружение в теорию привело нас к пространству состояний. Таким образом целью статьи является рассказать, как возможно решить задачу противораскачивания груза в пространстве состояний.
Всего голосов 32: ↑32 и ↓0 +32
Добавить в закладки 48
Истории
bzzz86 7 мар в 10:27
Моделируем в радиолокации то, что обычно не моделируют
Уровень сложности Средний
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 2.3K
Привет, хабр! Уже более 5 лет занимаюсь разработкой и моделированием радиолокационных систем, в частности «больших» локаторов дециметровой длины. В своей практике сталкивался с тем, что при разработке такой сложной системы, как локационная, в основном делают упор на моделировании функциональной части, например, блоков фильтрации, типа зондирующего сигнала, алгоритмов компенсации задержек, а иногда и учет нелинейных эффектов, в частности в аналоговом усилительном тракте.
Как‑то раз, разрабатывая модель функциональных блоков и ячеек локатора в матлабе и симулинке (для моих нужд и целей этого аппарата хватало вполне), задумался о том, что живой локатор так не работает, он состоит из множества дополнительных систем, которые в совокупности и формируют его истинный облик. Проведя небольшие исследования, а также на личном опыте столкнулся с тем, что мало кто из разрабов моделит САУ, а уж совместно с функциональной частью и подавно. Еще меньше моделят учет и потери пакетов при сетевом трафике, а это частая проблема у «больших» локаторов со множеством приемо‑передающих ячеек и блоков.
В связи с этим появилась идея поделиться с читателями Хабра простыми (хелповыми), но полезными моделями, которые подтолкнут или способствуют к решению этих проблем. Также хочу поделиться небольшим опытом в моделировании аналоговой части, так как ее в реале еще никто не отменял.
Всего голосов 13: ↑13 и ↓0 +13
Добавить в закладки 21
lws0954 7 янв в 12:18
Цена ошибки
Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 1.9K
Продолжим. Наша текущая цель — на примере аттракторов достичь равенства результатов в SimInTech и ВКПа. Делать мы это будем приведением моделей к наиболее универсальной базе — используя языки программирования (ЯП). В ВКПа уже есть реализация на С++. Осталось создать ее в SimInTech.
В таком виде они будут соответствовать друг другу. А в идеале, если языки одинаковые, даже просто совпасть. Все это должно способствовать равенству результатов. И на этом пути, кроме освоения внутреннего языка программирования SimInTech, особых препятствий не предвидится.
Блоки на внутреннем ЯП в SimInTech создаются на базе блока PL — блок библиотеки Динамические. Напомним реализацию модели аттрактора Лоренца на стандартных библиотечных блоках. Она приведена на рис. 1. Далее мы ее будем называть исходной схемой. Часть ее вместе с соответствующим кодом на языке программирования SimInTech (LangBlock22) представлена на рис. 2.
Всего голосов 11: ↑4 и ↓7 -3
Добавить в закладки 8
petuhoff 21 дек 2022 в 04:37
6 Устойчивость систем автоматического регулирования. Теоремы Ляпунова. Критерий устойчивости Гурвица
Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 13K
Продолжаем лекции по управлению в технических системах предыдущие части:
Теперь перейдем к устойчивости!
Всего голосов 22: ↑22 и ↓0 +22
Добавить в закладки 101
MaksimSidorov 8 дек 2022 в 11:54
Создание GUI-приложения в MATLAB. Часть 2
Время на прочтение 2 мин
Количество просмотров 1.9K
В предыдущей статье мной были рассмотрены возможности среды GUIDE входящей в MATLAB, ее инструментарий сильно устарел как по функциональности так и по дизайну. Такого инструментария недостаточно для реализации более-менее крупных проектов, которые подразумевают большое количество строк кода и создание исполняемого файла. Под такие требования полностью подпадает инструментарий MLAPP. Такого приложения нет в старых версиях MATLAB, в рамках данной статьи работа будет вестись в MATLAB 2019а. Для среды MLAPP достаточно выполнить в командной строке матлаба следующую команду:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5
Добавить в закладки 18
lws0954 2 дек 2022 в 23:18
О программных ошибках на примере MATLAB и SimInTech
Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 2.8K
Сила — в правде. На уровне программирования она выражается в том, что одни и те же программы при одних и тех же начальных условиях обязаны выдавать истинную правду, т.е. одинаковые результаты. И даже разные программы, реализующие одну и ту же задачу, должны вести себя одинаково. Действительно, было бы странно, если бы два калькулятора выдавали отличающиеся результаты на одной и той же операции. Или, по-другому, все это своего рода «программистская аксиома».
И, вроде бы все так, да не всегда. Критично ли наличие ошибок в программах? Странный вопрос — конечно, критично. Но, тем не менее, найдутся и те, кто скажет – не беда. И даст этому свое объяснение. Здесь, правда, можно вспомнить, как фирма Intel объясняла несущественность ошибки деления с плавающей точкой в процессоре Pentium (подробнее см. [1]).
Но общественность и пользователи объяснили Intel, что она не права. И, понеся большие репутационные и финансовые потери, ей пришлось с этим согласиться и исправить положение.
Далее, обсуждая конкретные программы, мы столкнемся с тем, что нужно считать ошибками. Отличие от ситуации с Intel только в том, что необходимо будет конкретизировать, кто ошибается и ошибается ли и где источник ошибок. Но то, что идет явно не по плану, подтверждают результаты нашего тестирования. Просто ситуация несколько сложнее проблемы одной операции деления FDIV.
Итак. Выберем для экспериментов три среды: две известные – это MATLAB, SimInTech и одну, известную больше по статьям вашего покорного слуги, — среду параллельного автоматного программирования ВКПа. Для первых двух можно скачать ограниченные версии. Их возможностей вполне будет достаточно для наших примеров. Ну, а в отношении третьей — придется довериться автору.
Всего голосов 12: ↑4 и ↓8 -4
Добавить в закладки 13
petuhoff 11 ноя 2022 в 00:50
Беги муравей, беги! Ремейк 2022
Время на прочтение 22 мин
Количество просмотров 3.7K
На написание этой статьи меня сподвигла одноименная статья на хабре: «Беги, муравей. Беги». В ней рассматривается решение задачи коммивояжёра в среде AnyLogic.
О самой задаче можно почитать здесь: Задача коммивояжёра.
Если кратко, то задача сводится к нахождению самого короткого пути обхода набора точек (городов) на карте. Решение методом перебора не является эффективным, поскольку количество вычислений огромно. Например, для 15 точек существует 43 миллиарда маршрутов, а для 18 точек (городов) уже 117 триллионов.
AnyLogic – среда, предназначенная для решения логистических задач с использованием моделей агентов. Мне показалось интересным, что несмотря на «заточенность» среды на агентное моделирование, при создании модели приходится писать достаточно много кода.
Поэтому возникла идея: попробовать реализовать подобную модель, используя среду структурного моделирования, в виде графических функционально-блочных диаграмм. Я уже приводил примеры, как можно реализовать принципы объектно-ориентированного программирования (ООП) в графическом языке программирования. См. «Объектное ориентированное программирование в графических языках». Здесь же мы попробуем реализовать агентное моделирование средствами системной динамики.
Дальше будем много хардкороного программежа. Поэтому слабонервным, беременным, девушкам обоего пола, кормящим матерям лучше не читать, во избежание родимчика, свинки и чумки!
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0 +4
Добавить в закладки 23
MaksimSidorov 21 окт 2022 в 11:32
Создание GUI-приложения с помощью MATLAB
Время на прочтение 1 мин
Количество просмотров 3.4K
У MATLAB существует целых два инструмента для создания GUI приложений.
Первый из них это GUIDE, в этом инструмента присудствует самый минимальный набор компонентов (кнопки, переключатели, текстовые и графические поля) и нет возможности компилировать приложения.
Для вызова инструмента GUIDE нужно вызвать следующую команду:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0 +3
Добавить в закладки 20
Indemsys 17 окт 2022 в 12:01
Быстрая разработка для микроконтроллеров в Simulink на примере полифункционального зарядника
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 6.6K
Полифункциональный зарядник — хорошая платформа чтобы показать преимущество гибридной графической нотации перед текстовой нотацией С/С++ . Для этого используется MATLAB Simulink под Windows. Метод разработки напоминает SIL (software-in-the-loop), но модель выполняется на ПК в реальном времени и при взаимодействии с реальным железом.
Всего голосов 28: ↑27 и ↓1 +26
Добавить в закладки 67
MaksimSidorov 14 окт 2022 в 11:15
Как использовать ПЛИС в полунатурных стендах и стендовых испытаниях без единой строчки кода
Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 2K
Добрый день! В этой статье я расскажу, как наши заказчики используют ПЛИС в полунатурных стендах и стендовых испытаниях.
В центре инженерных технологий и моделирования «Экспонента» уже много лет мы занимаемся продвижением модельно-ориентированного проектирования в России. Поэтому наш опыт сконцентрирован вокруг инструментов модельно-ориентированного проектирования — то есть различных сред моделирования и симуляции — и применения их в инженерных разработках.
Эта статья написана совместно с нашими хорошими партнерами — компанией «РИТМ». Компания занимается разработкой полунатурных стендов и комплексов полунатурного моделирования «РИТМ» (КПМ «РИТМ»), которые используются нашими заказчиками.
КПМ «РИТМ» представляет собой программно-аппаратное решение для тестирования в реальном времени. Спектр его применений широкий: от быстрого прототипирования алгоритмов управления до полунатурного моделирования объекта управления (Hardware-in-the-Loop или HIL тестирование). РИТМ применяется нашими заказчиками в различных инженерных областях: от авиастроения и ВПК до автомобилестроения и электроэнергетики.
КПМ «РИТМ» поставляется настроенным «под ключ» под задачи проекта или стенда, и оснащен всеми необходимыми модулями ввода-вывода (аналоговыми, цифровыми, специализированными интерфейсами и протоколами). Пользователи могут быстро и бесшовно запускать свои модели в реальном времени (содержащие алгоритмы или модели объекта управления) и подключать их к реальным устройствам (например, блоку управления или исполнительным механизмам) через модули ввода-вывода.
Наши заказчики успешно используют этот подход уже многие годы, но в некоторых узких задачах сталкиваются со следующими проблемами:
• Необходимо существенно сократить шаг расчета алгоритма;
• Не хватает вычислительных ресурсов для решения задачи в реальном времени на процессоре;
• Требуется подключить к алгоритму высокоскоростные цифровые, аналоговые или другие интерфейсы;
• Требуется поддержать заказные интерфейсы или протоколы обмена.
Если вы тоже сталкиваетесь с такими проблемами, то добро пожаловать под кат — даже если вы раньше никогда не слышали о модельно-ориентированном проектировании или ПЛИС.
Источник: habr.com
MATLAB скачать бесплатно
MATLAB – производительный программный пакет. Используется для упрощения технических вычислений. Обладает своим оригинальным языком программирования. Разработчиком интеллектуального продукта выступает компания Mathworks. Целью утилиты является всесторонняя поддержка различных инженерных расчетов, их существенное ускорение.
Используя софт, вы сократите время, получите точные данные в отношении большинства типовых задач.
Интеллектуальный продукт включает в себя огромное количество инструментов для анализа, содержит в памяти сведения о сотнях наиболее распространенных алгоритмов и различных областей математики. Полученные в результате работы данные можно с легкостью визуализировать посредством специализированных графиков, а также анимационных роликов. Представленные возможности дополняются эффективными средствами программирования и отладки. Отлично подойдет для решения задач моделирования в онлайн режиме.
Основные возможности
MATLAB позволяет производить расчеты и создавать целые приложения в режиме онлайн. Характеризуется наличием большого числа эффективных инструментов. Присутствует интегрированная поддержка целочисленных операций с плавающей запятой, языковые средства для управления. Благодаря высокому уровню оптимизации, утилита демонстрирует существенную производительность в деле обеспечения скорости вычислений.
Наличие модифицированного компилятора позволяет успешно проектировать различные интеллектуальные продукты, обеспечивая их использование даже вне пределов среды. Матлаб характеризуется интуитивно понятным графическим интерфейсом. Пользователи получают удобный доступ ко всем элементам управления. Поддержка русской локализации упрощают процесс освоения. Распространение происходит абсолютно бесплатно.
Преимущества
- Простота применения
- Бесплатная лицензия
- Высокая степень интеграции
Недостатки
- Справочная система недостаточна
Рекомендуем последнюю версию MATLAB скачать бесплатно без вирусов, рекламы, регистрации и смс с официального сайта.
Работает в операционных системах:
Отзывы пользователей
Новые программы
- FastStone
- DriverScanner
- WinDirStat
- DirectX
- FlashGet
- AkelPad
- PicPick
- LibreOffice
- FileZilla
- PowerISO
- Ammyy Admin
- Proxifier
- Браузеры
- Антивирусы
- Графические редакторы
- Программы для общения
- Архиваторы
- Плееры
- Образы и запись дисков
- Загрузка файлов
- Файловые менеджеры
- Текстовые редакторы
- Аудио и видео обработка
- Системные программы
- Обработка музыки
- Видео конвертеры
- Офисные программы
- Голосовое общение
- Media Player 9
- Norton 2014
- Lightworks 11
- Debut Video Capture Portable
- Windows Live Mail 2011
- Total Commander Portable
- Hard Disk Sentinel 4.71
- PS3 Media Server для Windows 7
- KMPlayer 3.6
- CDBurnerXP для Windows XP
Источник: moiprogrammy.com