В предыдущей статье мной были рассмотрены возможности среды GUIDE входящей в MATLAB, ее инструментарий сильно устарел как по функциональности так и по дизайну. Такого инструментария недостаточно для реализации более-менее крупных проектов, которые подразумевают большое количество строк кода и создание исполняемого файла. Под такие требования полностью подпадает инструментарий MLAPP. Такого приложения нет в старых версиях MATLAB, в рамках данной статьи работа будет вестись в MATLAB 2019а. Для среды MLAPP достаточно выполнить в командной строке матлаба следующую команду:
User
Создание GUI-приложения с помощью MATLAB
У MATLAB существует целых два инструмента для создания GUI приложений.
Первый из них это GUIDE, в этом инструмента присудствует самый минимальный набор компонентов (кнопки, переключатели, текстовые и графические поля) и нет возможности компилировать приложения.
Для вызова инструмента GUIDE нужно вызвать следующую команду:
Как использовать ПЛИС в полунатурных стендах и стендовых испытаниях без единой строчки кода
Добрый день! В этой статье я расскажу, как наши заказчики используют ПЛИС в полунатурных стендах и стендовых испытаниях.
В центре инженерных технологий и моделирования «Экспонента» уже много лет мы занимаемся продвижением модельно-ориентированного проектирования в России. Поэтому наш опыт сконцентрирован вокруг инструментов модельно-ориентированного проектирования — то есть различных сред моделирования и симуляции — и применения их в инженерных разработках.
Эта статья написана совместно с нашими хорошими партнерами — компанией «РИТМ». Компания занимается разработкой полунатурных стендов и комплексов полунатурного моделирования «РИТМ» (КПМ «РИТМ»), которые используются нашими заказчиками.
КПМ «РИТМ» представляет собой программно-аппаратное решение для тестирования в реальном времени. Спектр его применений широкий: от быстрого прототипирования алгоритмов управления до полунатурного моделирования объекта управления (Hardware-in-the-Loop или HIL тестирование). РИТМ применяется нашими заказчиками в различных инженерных областях: от авиастроения и ВПК до автомобилестроения и электроэнергетики.
КПМ «РИТМ» поставляется настроенным «под ключ» под задачи проекта или стенда, и оснащен всеми необходимыми модулями ввода-вывода (аналоговыми, цифровыми, специализированными интерфейсами и протоколами). Пользователи могут быстро и бесшовно запускать свои модели в реальном времени (содержащие алгоритмы или модели объекта управления) и подключать их к реальным устройствам (например, блоку управления или исполнительным механизмам) через модули ввода-вывода.
Наши заказчики успешно используют этот подход уже многие годы, но в некоторых узких задачах сталкиваются со следующими проблемами:
• Необходимо существенно сократить шаг расчета алгоритма;
• Не хватает вычислительных ресурсов для решения задачи в реальном времени на процессоре;
• Требуется подключить к алгоритму высокоскоростные цифровые, аналоговые или другие интерфейсы;
• Требуется поддержать заказные интерфейсы или протоколы обмена.
Если вы тоже сталкиваетесь с такими проблемами, то добро пожаловать под кат — даже если вы раньше никогда не слышали о модельно-ориентированном проектировании или ПЛИС.
Что такое модельно-ориентированное проектирование и как оно поможет сократить затраты на разработку сложных систем
Современные технические системы постепенно усложняются, а традиционные подходы к разработке становятся неэффективны. Одним из вариантов решения этой проблемы является внедрение модельно-ориентированного проектирования (МОП) для разработки систем и программного обеспечения. Однако, прежде чем инвестировать средства в МОП, необходимо обосновать получаемые выгоды. В данной статье кратко коснемся того, что же такое МОП, чем он отличается от традиционного подхода и в чем его преимущества, а также рассчитаем ожидаемую экономию трудочасов от применения МОП по сравнению с традиционным подходом к разработке. Тут вы не найдете исчерпывающих объяснений по всем перечисленным вопросам, материал представляет собой больше «быстрый взгляд» на методологию со ссылками, где можно почитать подробнее.
HALF: целостное автоматическое машинное обучение для ПЛИС
Глубокие нейронные сети (DNN) способны решать сложные задачи в областях, связанных со встроенными системами, таких как обработка изображений и естественного языка. Чтобы эффективно реализовать DNN на конкретной платформе ПЛИС для заданного критерия стоимости, например, энергоэффективности, необходимо учитывать огромное количество параметров проектирования, начиная с топологии и заканчивая конечной аппаратной реализацией. Необходимо учитывать и эффективно исследовать взаимозависимости между различными уровнями проектирования, что делает поиск оптимизированных решений вручную едва ли возможным.
Автоматический, целостный подход к проектированию может значительно улучшить качество реализации DNN на ПЛИС. С этой целью мы представляем метод исследования межслойного пространства проектирования.
Война или мир: используем MATLAB и Python вместе
Если вы студент, работаете в академической сфере или на производстве, вы, вероятно, сталкивались с ситуациями, когда вам нужно было объединить работу с более чем одного языка программирования. Это обычное дело в инженерных и научных приложениях, особенно когда они связаны с несколькими командами и нуждаются в общем оборудовании. В этом материале хочу поделиться некоторыми полезными советами, которые помогут эффективно использовать MATLAB и Python вместе.
Создание счётчика жестов «дай пять» с помощью глубокого обучения
Около десяти лет я хотел реализовать эту глупую идею – измерить ускорение руки человека, чтобы подсчитать, сколько раз он дает пять в течение дня. Я не знал, как решить данную задачу, используя классические подходы к разработке алгоритмов, основанные на знакомых мне правилах, поэтому проект приостановили. Но когда я делал серию видеороликов MATLAB Tech Talk по Deep Learning, я понял, что Deep Learning идеально подходит для решения этой проблемы!
Вебинар «Быстрое прототипирование систем автоматического управления»
Центр Инженерных Технологий и Моделирования Экспонента приглашает вас на бесплатный вебинар "Быстрое прототипирование систем автоматического управления", который пройдет 19 ноября 2020 года в 11:00 онлайн.
Всесторонний статический анализ с применением продуктов Polyspace
В данной публикации представлена транскрипция вебинара «Всесторонний статический анализ с применением продуктов Polyspace». Вебинар проводил Михаил Песельник, инженер ЦИТМ Экспонента).
Цель всех процессов разработки и верификации ПО заключается в том, чтобы убедиться в том, что в финальном программном обеспечении больше нет дефектов. Почему так важно убедиться, что ПО является надежным? Давайте подумаем о последствиях и затратах, связанных с ошибками в программном обеспечении.
Разработка электрической сети самолета с использованием модельно-ориентированного проектирования
В данной публикации представлена транскрипция вебинара «Разработка электрической сети самолета с использованием модельно-ориентированного проектирования». Вебинар проводил Михаил Песельник, инженер ЦИТМ Экспонента.)
Сегодня мы узнаем, что можно настраивать модели для оптимального баланса между достоверностью и точностью результатов симуляции и скоростью процесса симуляции. Это ключ к эффективному использованию симуляции и уверенности в том, что уровень детализации вашей модели соответствует задаче, которую вы собираетесь выполнять.
Information
- Rating
- Does not participate
- Registered
- Activity