IC专题培训(线下免费):MATLAB/Simulink实用工作流程和常用经典技巧|7月4日,武汉

EETOP 2024-06-22 14:17

本技术研讨会将紧密结合各种行业案例,带您领略MATLAB/Simulink在设计、仿真和测试智能化产品中的强大能力,帮助您在产品的性能和质量上高人一筹。


参加此次活动,您将了解MathWorks产品的最新技术进展,快速获得MATLAB 和Simulink在相关领域中完整的工作流程和常用经典技巧,包括:

  • 如何利用 MATLAB/Simulink进行电路仿真,缩短设计周期,降低开发成本;

  • 如何使用MATLAB的AI模块快速开发图像和信号的应用,并实现包括嵌入式、边缘系统以及云的多场景部署,让智能化应用更易落地实现。

会议内容亮点

  • 基于人工智能的信号处理技术

  • MATLAB在AI驱动的视觉检测中的应用

  • MATLAB和Simulink在电路仿真中的应用

  • 智能化应用的多场景部署

2024年7月4日

武汉光谷凯悦酒店, 武汉


闭门会议,欢迎提前预约

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演讲嘉宾


赵晨星,MathWorks 中国应用工程经理

在射频微波电路及系统、高速数字系统设计有多年工作经验。曾就职于GE和Agilent,华中科技大学电子科学与技术专业学士和硕士学位。


马文辉博士,MathWorks中国资深应用工程师

毕业于南开大学。专注于MATLAB的数据处理与数据分析、机器学习和深度学习,以及并行与分布式计算领域。拥有多年大数据分析、机器学习建模与应用系统开发经验。在加入MathWorks前,曾在诺基亚中国研究院,Adobe中国研发中心和IBM从事大数据处理和机器学习方面的研究和工程开发工作。


马朝辉,MathWorks中国高级应用工程师

北京理工大学电子科学与技术博士。主要关注雷达系统设计与信号处理、射频微波、声学及音频、优化技术及应用等。曾任职于小米通信技术有限公司,从事信号处理相关研发工作。  

议程安排

13:00

签到

13:30

MATLAB 和 Simulink R2024a 版本新功能

学习 MATLAB® 和 Simulink® 中的新功能。本演讲将重点介绍新工具,如交互式apps,实时编辑器tasks和在MATLAB中几乎不需要编码就能完成任务的高级功能,以及Simulink中用于定义输入信号、管理设计变体和调试仿真的新功能。

14:00

基于人工智能的信号处理技术

电子系统中的信号无处不在,各类传感器采集的信号被广泛地应用在故障检测、健康监测、目标识别等各种场景。MATLAB 在传统的信号处理领域具有丰富的积累,将 AI 技术与信号处理结合,助力工程师和研究人员拓展更高效更优质的信号处理方案。

14:35

茶歇


15:05

MATLAB在AI驱动的视觉检测中的应用

视觉检测是一种基于图像的零件检查方法,其中相机扫描待测零件,以检测故障和质量缺陷,尤其哪些人眼很难发现的缺陷。在生产系统中,自动化检测和缺陷识别对于高吞吐量的质量控制至关重要。。因此,它们在许多行业中被广泛采用。MATLAB的计算视觉和AI技术可以帮助用户开发视觉检测系统。它支持图像采集、算法开发和部署。MATLAB中的交互式和易于使用的应用程序帮助用户探索、迭代和自动化算法,以提高生产力。

15:40

MATLAB和Simulink在电路仿真中的应用

通过本主题,您讲了解到如何使用MathWorks系列产品进行电路的建模和仿真。Simscape™ 及Simscape Electrical™提供了大量电路建模的基本元件和模块,可帮助电路设计者快速建立电路模型并且仿真器电压/电流的特性。对于高频及射频电路,RF Toolbox™和RF Blockset™提供了射频电路的基本模块以及S参数导入,结合RF Budget Analyzer一键生成功能,可快速建立射频系统链路并导出给Simulink®,在Simulink中可进行精细化设计。在数模混合电路中常用的ADC和PLL模块,Mixed-Signal Blockset™提供了丰富的参考电路和测试模版。对于高速电路的设计,Signal Integrity Toolbox™则允许信号完整性工程师对高速串行/并行链路进行前仿真阶段的设计以及布版后仿真的验证。

16:05

从嵌入式到云,MATLAB应用多场景部署

智能制造的实现依托于设备的智能化与互联,通过工业互联网实现数据的流动和设备的感知,这就带来智能应用的多场景的部署,贴近于设备的嵌入式部署,到作为物联网后台的云端部署等等,MATLAB支持应用的多种工程部署场景。本次交流内容包括:

  • MATLAB应用的嵌入式部署

  • MATLAB应用的边缘系统部署

  • MATLAB应用的Web部署(图形化的web应用)

  • MATLAB应用微服务实现

16:40

总结及交流


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