MATLAB e Simulink per sistemi elettronici

Sviluppo, simulazione e test di sistemi e dispositivi elettronici

Gli ingegneri utilizzano le famiglie di prodotti MATLAB e Simulink per progettare e simulare sistemi di elaborazione di immagini e segnali e sistemi di controllo tramite l’acquisizione di algoritmi e modelli di sistemi. Con MATLAB e Simulink, è possibile:

  • Analizzare segnali ed esplorare algoritmi
  • Valutare i tradeoff di implementazione del progetto per la costruzione di sistemi di elaborazione di segnali in tempo reale
  • Sviluppare sistemi di controllo digitale per motori, convertitori di potenza e sistemi di batterie
  • Accelerare la progettazione di sistemi embedded con componenti interattivi
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“La progettazione Model-Based ci ha aiutati ad applicare i metodi di progettazione e verifica richiesti da ISO 26262, come la verifica back-to-back e la valutazione della copertura dei test. In particolare, i casi di test e i report automatizzati in Simulink Test hanno contribuito notevolmente a ridurre la difficoltà delle operazioni di test.”

Jeongwon Sohn, LG Electronics

Elaborazione di segnali

Gli ingegneri dell’elaborazione di segnali utilizzano MATLAB e Simulink in tutte le fasi di sviluppo, dall’analisi dei segnali alla distribuzione di sistemi di elaborazione in tempo reale. MATLAB e Simulink offrono:

  • Funzioni e app integrate per l’analisi e la pre-elaborazione di dati di serie storiche e l’analisi spettrale, come big data per la manutenzione predittiva, il rilevamento di anomalie, l’analisi della frequenza temporale e la misurazione di segnali
  • App e algoritmi per progettare, analizzare e implementare filtri digitali (FIR e IIR) da filtri FIR e IIR base alla progettazione adattiva, multi-rate e multistage
  • Un ambiente per modellare e simulare sistemi di elaborazione di segnali con una combinazione di programmi e diagrammi a blocchi
  • Funzionalità per modellare il comportamento a virgola fissa e generare automaticamente codice C/C++ o HDL per la distribuzione di processori embedded, FPGA e ASIC
signal analyzer
segnale

NVIDIA Jetson

Elaborazione di immagini e visione artificiale

Gli ingegneri utilizzano gli strumenti MATLAB e Simulink per accelerare la progettazione di sistemi embedded con componenti interattivi come le funzionalità video e di interfaccia utente presenti nei sistemi di telefonia o di gioco. Gli ingegneri possono modellare i sistemi embedded utilizzando librerie di componenti predefiniti per velocizzare la progettazione in una serie di applicazioni, tra cui accelerometri, acquisizione di immagini, elaborazione di immagini, sorveglianza e riconoscimento di immagini. Con MATLAB e Simulink, è possibile:

  • Progettare soluzioni di visione con un set completo di algoritmi standard di riferimento per l’elaborazione di immagini, la visione artificiale e il deep learning.
  • Collaborare con i team utilizzando OpenCV, Python e C/C++ tramite API e strumenti di integrazione interoperabili.
  • Utilizzare app di workflow per automatizzare attività ordinarie e accelerare l’esplorazione di algoritmi.
  • Accelerare algoritmi su GPU NVIDIA®, Cloud e risorse datacenter senza conoscenze specialistiche di programmazione o IT.
  • Distribuire algoritmi su dispositivi embedded, tra cui GPU NVIDIA, processori e FPGA Intel® e processori embedded basati su ARM.

Progettazione dei controlli

Gli ingegneri dell’elettronica di potenza utilizzano MATLAB e Simulink per sviluppare sistemi di controllo digitale per motori, convertitori di potenza e sistemi di batterie. MATLAB e Simulink offrono:

  • Un ambiente di diagrammi a blocchi multidominio per la modellazione della dinamica di impianti, la progettazione di algoritmi di controllo e l’esecuzione di simulazioni ad anello chiuso
  • Modellazione di impianti tramite l’utilizzo di strumenti di identificazione di sistemi o di modellazione fisica
  • Luogo delle radici, diagrammi di Bode, LQR, LQG, controllo solido, controllo predittivo dei modelli e altre tecniche di progettazione e analisi
  • Funzionalità per la verifica degli algoritmi di controllo nelle simulazioni ad anello chiuso su desktop e per la loro distribuzione su microcontroller di produzione e FPGA tramite la generazione automatica di codice C o HDL