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MATLAB 和 Simulink 助力金属、材料和采矿
流程使用 MATLAB® 和 Simulink® 分析实时传感器数据,实施控制策略,并基于大数据和机器学习创建预测性维护系统。
MATLAB 和 Simulink 帮助采矿:
通过在高速传感器数据上应用数值技术来开发预测性维护系统
使用机器学习和历史数据来解决流程问题
使用数据建模来改进流程性能
采用数字化而非依赖于数据科学家或 IT 人员
仿真故障数据
传统上,根据传感器收集来的数据优化采矿厂和流程。
但是,传感器数据并不总适用于机器中多种可能的故障模式 。相反,您可以通过创建机器模型并仿真故障操作条件来使用仿真数据呈现故障。
Simulink 和 Simscape™ 让您构建可根据物理组件和动态描述其行为的机器模型。您可以通过修改参数值、注入故障和更改模型动态呈现机器的不同故障模式。
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB 可以帮助您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指示器和估算旋转钻井设备的剩余使用寿命。
您可以使用 Signal Processing Toolbox™ 自动控制回路的性能,远程确定管道中的腐蚀或点蚀程度,以及检测管道泄漏的位置和数量。
Matlab在数字信号处理中的应用
Signal processing is essential for a wide range of applications, from data science to real-time embedded systems. MATLAB® and Simulink® products make it easy to use signal processing techniques to explore and analyze time-series data, and they provide a unified workflow for the development of embedded systems and streaming applications.
With MATLAB and Simulink signal processing products, you can:
Acquire, measure, and analyze signals from many sources.
Design streaming algorithms for audio, smart sensor, instrumentation, and IoT devices.
Prototype, test, and implement DSP algorithms on PCs, embedded processors, SoCs, and FPGAs.
Signal processing is essential for a wide range of applications, from data science to real-time embedded systems. MATLAB® and Simulink® products make it easy to use signal processing techniques to explore and analyze time-series data, and they provide a unified workflow for the development of embedded systems and streaming applications.
With MATLAB and Simulink signal processing products, you can:
Acquire, measure, and analyze signals from many sources.
Design streaming algorithms for audio, smart sensor, instrumentation, and IoT devices.
Prototype, test, and implement DSP algorithms on PCs, embedded processors, SoCs, and FPGAs.
Signal Analysis for Everyone
MATLAB and signal processing products help you analyze signals from a range of data sources. You can acquire, measure, transform, filter, and visualize signals without being an expert in signal processing theory. You can apply signal processing tools to:
Preprocess and filter signals prior to analysis.
Explore and extract features for data analytics and machine learning applications.
Analyze trends and discover patterns in signals.
Visualize and measure time and frequency characteristics of signals.
金融预测和建模
运动MATLAB的应用程序,只需移动鼠标并点击,,即可导入时间序列的数据完成计量经济模型的拟合(例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR)或机器学习算法。
MATLAB提供了DSGE 模型界面来预测关键经济变量的。
根据 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型估算的参数进行利率建模和预测。
品定价
使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 模拟计算变异期权(exotic option)的价格和敏感度指标变量,远远快于其在 Visual Basic、R 和 Python 中的运算速度。
选择多种方法(例如闭合方程、二叉树、三叉树和随机波动模型)来对期权进行定价,包括欧式期权、美式期权、亚式期权、障碍期权、利率封顶期权、利率保底期权、互换期权和多基础资产品。
并行运行计算密集型应用程序或者将它们部署到 GPU。
与 Numerix 进行交互。
保险和精算学
分析大数据集,创建定制的精算模型,并使用并行化轻松加快模拟运算速度。
以 MATLAB 为平台,针对 Solvency II 构建自定义风险模型。
对多种保险产品(如变额年金、低收益保证期权、定期保险和养老保险)进行定价。
无线工程团队借助 MATLAB® 节省开发时间、在早期消除设计问题以及简化测试和验证过程。
运用仿真和空中传输信号验证算法和系统设计概念
生成自定义波形以验证与新 5G、LTE 和 WLAN 标准的一致性
创建基于数字、射频和天线元件的模型,探究和优化系统行为
自动生成HDL 或 C 代码进行原型设计,无需手动编码即可实现
创建可重用黄金参考模型,用于无线设计、原型与实现的迭代验证
自动分析大规模现场测试数据并可视化您的仿真结果
将您的无线创意转化为产品
了解 MATLAB 和 Simulink 如何简化协作,从而让您能够将创意快速转化为产品。
创建算法和 IP
全球的无线研究人员和都依赖 MATLAB 来研究和新的技术概念以及创建知识产权。MATLAB 工具箱中的应用程序和可自定义代码可以帮您快速探究设计备选方案、测试实时数据以及分析仿真结果和测量结果。
您可以使用所创建的 MATLAB 算法来构建符合标准的系统、模型射频和天线组件,并硬件原型设计和实现自动化。
基于标准的系统设计
MATLAB 工具箱为 3GPP 和 802.11 物理层 (PHY) 标准提供了文档齐全的全面支持,因此,您无需维护专有仿真器或依赖黑盒测试环境。
使用工具箱和应用程序来生成和分析信号、测量链路级性能并创建黄金参考模型,以验证是否符合标准。自定义工具箱函数以加快实现并探究新的 5G、LTE 和 WLAN 技术。
算法、射频和天线设计
基带、射频和天线可以借助多域仿真来设计新一代无线技术,例如大规模 MIMO 阵列、混合波束成形架构以及自适应射频收发器与射频前端。
混合和高模型,可实际模拟组件交互、快速评估设计折中并分析设计选择的性能影响。通过多域仿真测试,您将能更快地发现错误、花更少的时间于硬件实验调试并更快地响应新需求。
2020年,北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目,“大数据”和“机器学习”师资培训项目,以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作,产学融合协同育人。