MATLAB et Simulink pour les systèmes électroniques

Développez, simulez et testez des systèmes et dispositifs électroniques

Les ingénieurs utilisent les familles de produits MATLAB® et Simulink® pour concevoir et simuler des systèmes de traitement de signaux et d'images et des systèmes de contrôle en capturant des algorithmes et des modèles de système. En utilisant MATLAB et Simulink, vous pouvez :

  • Analyser des signaux et explorer des algorithmes
  • Évaluer les compromis d'implémentation d'un design pour construire des systèmes de traitement du signal temps réel
  • Développer des systèmes de contrôle numériques pour des moteurs, des convertisseurs de puissance et des systèmes de batterie
  • Accélérer le design de systèmes embarqués dont les composants sont en interaction
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« L'approche Model-Based Design nous a aidé à appliquer les méthodes de design et de vérification requises par la norme ISO 26262, y compris la vérification comparative et l'évaluation de la couverture des tests. En particulier, les cas et rapports de tests automatisés dans Simulink Test ont contribué significativement à réduire les efforts de test. »

Jeongwon Sohn, LG Electronics

Traitement du signal

Les ingénieurs en traitement du signal utilisent MATLAB et Simulink à tous les stades du développement, de l'analyse des signaux au déploiement de systèmes de traitement temps réel. Avec MATLAB et Simulink, vous bénéficiez des avantages suivants :

  • Des fonctions prédéfinies et des applications pour l'analyse et le prétraitement de données de séries temporelles et l'analyse spectrale, comme le big data pour la maintenance prédictive, la détection d'anomalie, l'analyse temps-fréquence et les mesures de signaux.
  • Des applications et des algorithmes destinés à concevoir, analyser et implémenter des filtres numériques (RIF et RII), depuis les plus basiques jusqu’aux designs avancés tels que les filtres adaptatifs, multifréquences et multi-étages.
  • Un environnement conçu pour modéliser et simuler des systèmes de traitement du signal avec une combinaison de programmes et de schémas-blocs.
  • Des fonctionnalités pour la modélisation de comportement en virgule fixe et la génération automatique de code C/C++ ou HDL destiné à être déployer sur des processeurs embarqués, des FPGA et des ASIC.

Traitement d'images et Computer Vision

Les ingénieurs utilisent les outils MATLAB et Simulink pour accélérer le design de systèmes embarqués dont les composants interagissent, comme la vidéo et les fonctionnalités d'interface utilisateur que l'on trouve dans les téléphones ou les jeux. Les ingénieurs peuvent modéliser des systèmes embarqués à l'aide de bibliothèques de composants prédéfinis pour accélérer le design dans toute une série d'applications, notamment les accéléromètres, l'acquisition d'images, le traitement d'images, la surveillance et la reconnaissance d'images. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :

  • Concevoir des solutions de vision avec un ensemble complet d'algorithmes de référence pour le traitement d'images, la Computer Vision et le Deep Learning.
  • Collaborer avec des équipes utilisant OpenCV, Python et C/C++ avec des API interopérables et des outils d'intégration.
  • Utiliser les applications de workflow pour automatiser les tâches courantes et accélérer l'exploration des algorithmes.
  • Accélérer les algorithmes sur des GPU NVIDIA®, dans le cloud et sur les ressources de datacenter sans connaissance spécifique sur le sujet en programmation ou en informatique.
  • Déployer des algorithmes sur les appareils embarqués, notamment les GPU NVIDIA, les processeurs Intel® et les FPGA, ainsi que les processeurs embarqués basés sur ARM.

Design de systèmes de contrôle

Les ingénieurs spécialisés en électronique de puissance utilisent MATLAB et Simulink pour développer des systèmes de contrôle numériques pour les moteurs, les convertisseurs de puissance et les systèmes de batterie. Avec MATLAB et Simulink, vous bénéficiez des avantages suivants :

  • Un environnement de diagramme bloc multi-domaines pour la modélisation de la dynamique des systèmes, le design d'algorithmes de contrôle et l'exécution de simulations en boucle fermée.
  • Une modélisation des installations à l'aide d'outils d'identification des systèmes ou de modélisation physique.
  • Le lieu des racines (lieu d'Evans), des diagrammes de Bode, les commandes LQ (LQR) et LQG, un contrôle robuste, un contrôle prédictif des modèles et d'autres techniques de design et d'analyse.
  • Une capacité à vérifier les algorithmes de contrôle dans des simulations desktop en boucle fermée, puis à les déployer sur des microcontrôleurs de production et des FPGA en générant automatiquement le code C ou HDL.