•  

    Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
    • Работа с графами в MATLAB

      В релизе 2015b в MATLAB появился новый тип данных – графы. В этом видео на двух простых примерах показано, как работать с графами, а в качестве практического примера применения графов показан граф «Мир Тесен» и модель Ватца – Строгаца.

    • Создание интерфейсов для работы с аппаратурой в App Designer (Arduino)

      Видео посвящено обзору программы, созданной в App Designer и позволяющей пользователю взаимодействовать с несложным устройством, построенным на базе Arduino Uno через COM порт.

    • Потоковая обработка сигналов в MATLAB и Simulink на примере Microsoft KINECT

      В данном ролике продемонстрировано удобство MATLAB и Simulink для реализации потоковой обработки сигналов. В качестве источника потоковых данных используется микрофонная решётка встроенная в Microsoft KINECT, а для реализации алгоритмов потоковой обработки используется специальный инструмент System Objects (Системные объекты).

    • Ускорение перебора параметров модели Simulink с помощью Parallel Computing Toolbox

      В задачах оптимизации параметров моделей симулинк широко применяется перебор параметров. Перебор многих параметров может занимать непозволительно много времени. В этом кратком видео на примере перебора одного параметра показана стратегия ускорения такого перебора.

    • Параллельная сборка моделей Simulink

      В данном видео вы увидите обзор возможностей по параллельному построению моделей Simulink. Когда модель Simulink составлена из иерархии ссылок на модели, то с использованием Parallel Computing Toolbox можно автоматически распараллеливать сборку (build) модели верхнего уровня. Данная возможность доступна как для режима симуляции, так и для генерации кода из модели верхнего уровня.

    • Использование мини-дронов при обучении теории управления (MATLAB + Parrot Rolling Spider)

      Ролик посвящен обзору учебного курса Feedback Control Systems with Mini-Drone Experiments, разработанного в Массачусетском технологическом институте (MIT). Курс посвящен теории управления и его ключевой особенностью является применение мини-дронов (квадрокоптеров) Parrot Rolling Spider при обучении. В рамках курса студенты разрабатывают в среде MATLAB/Simulink системы управления дрона и отрабатывают их на практике, самостоятельно проводя лётные испытания.

    • Верификация кода на целевой платформе с LDRA Toolsuite

      В данном видео будет продемонстрирована работа Target License Package для процессоров, основанных на архитектуре ARM для LDRA Toolsuite.

    • Пакет целевой поддержки NeuroMatrix для Embedded Coder

      Пакет целевой поддержки NeuroMatrix представлен компанией НТЦ Модуль и обеспечивает поддержку модельно-
      ориентированного проектирования на основе платформы MATLAB/Simulink

    • Курс лекций «Теория вероятностей в технических системах с использованием объектно-ориентированного подхода»

      Представляем для вас курс из 10 лекций Станислава Люшина «Теория вероятностей в технических системах с использованием объектно-ориентированного подхода». Данный курс преподается в Московском государственном техническом университете (текущее название курса кафедры ФН-2: «Теория вероятностей и математической статистики»).

    • STM32F4-Discovery: Интеграция внешнего кода

      В этом видео на примере N-мерного интерполятора будет продемонстрировано переиспользование наследованного кода в моделях Simulink. Практика показывает, что по мере работы происходит накопление реализованных и оттестированных алгоритмов, фреймворков и т.д. Желательно переиспользовать их в новых разработках, ведущихся в MATLAB/Simulink. Обсуждается инструмент Legacy Code Tool, позволяющий интегрировать наследованный код в модели Simulink

    • M32F4-Discovery: Использование библиотек замещения кода

      В этом видео будет показано использование оптимизированных библиотек в процессе кодогенерации. Так как для многих семейств процессоров существуют оптимизированные библиотеки, желательно применять их, а не стандартные библиотеки. Embedded Coder предоставляет технологию Code Replacement Library, позволяющую использовать такие оптимизированные библиотеки в процесcе генерации исходного кода

    • Подводим итоги конкурса Simulink Student Challenge 2015

      В начале года компания MathWorks проводила уже традиционный студенческий конкурс по использованию Simulink. Впервые данный конкурс вызвал такой интерес у студентов из нашей страны и впервые наш соотечественник занял в нем призовое место.

    • MATLAB & Simulink Hardware Challenge 2016

      Покажите свой проект с применением MATLAB или Simulink на основе Arduino, Raspberry Pi или другого бюджетного железа и выиграйте приз до $1000.
      В рамках конкурса вы можете не только продемонстрировать свои технические навыки, но и побыть в роли маркетолога. Продвигайте своё видео среди друзей и мирового сообщества - просмотры и лайки на YouTube помогут вам выиграть состязание.
      Соревнование уже открыто для всех желающих!

    • Поддержка микропроцессоров NeuroMatrix от НТЦ Модуль в Simulink и Embedded Coder

      Embedded Coder генерирует С/С++ код из ваших моделей Simulink. В данном видео демонстрируется, как вы можете автоматически разворачивать этот код на микропроцессорах NeuroMatrix от НТЦ Модуль. Дополнительная информация доступна в документации для пакета поддержки NeuroMatrix.

    • STM32F4-Discovery: Быстрое прототипирование алгоритмов

      На примере разработки модели счетчика будет показан маршрут проектирования для быстрого прототипирования от идеи к реализации на целевой платформе, без написания C-кода. Такой подход, при котором, создатель алгоритма не касается низкоуровневых операций, может быть применен как в промышленности, так и в обучении.

    • Поддержка контрольно-измерительной системы MicroDAQ в Simulink и Embedded Coder

      Embedded Coder генерирует С/С++ код из ваших моделей Simulink.
      В данном видео демонстрируется, как вы можете автоматически разворачивать этот код на контрольно-измерительной системе MicroDAQ.

    • MATLAB и Интернет вещей. Сбор данных и аналитика

      В этом видео мы будем говорить о получении данных из облака и аналитике в MATLAB.

    • MATLAB и Интернет вещей (часть 2). Разворачивание алгоритмов

      В этом видео мы будем говорить о разворачивании алгоритмов на граничных узлах и отправке информации в облако.

    • Услуга «Интеграция внешнего кода и подключение оборудования к Simulink»

      Базовой возможностью Simulink является подключение к модели внешнего кода или библиотеки.

    • Raspberry Pi и MATLAB

      Из записи вебинара вы узнаете о том как настроить поддержку Raspberry Pi в MATLAB, считывать данные с датчиков, подключенных к Raspberry Pi, анализировать полученные данные в среде MATLAB.

    41 – 60 из 431