•  
    Ближайшие события

    Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
  • Видео

    • 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.
    • 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
    • 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.

    31 – 40 из 183