人工智能在過去兩年被谷歌引爆，于是該領域的創業公司如雨后春筍般生長起來，有的做專用芯片，有的做算法，有的做機器人…人工智能到底是什么?是讓機器代替人類完成重復的生產線勞動嗎?這樣理解為免太簡單。人工智能絕對不只是讓機器完成模仿，從而替代重復性工作，真正的人工智能需要機器經過訓練和學習，接近或者超越人類的智能行為。 人工智能訓練模型的時候，數據是最重要的因素，只有通過大數據訓練，才能讓訓練的模型更接近于實際需求。比如，自動駕駛的模型訓練，現在基本是靠自動駕駛汽車上路測試收集數據訓練模型，路上的汽車只有
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人工智能 MATLAB
MathWorks 今日宣布 ，MATLAB 現在可通過 GPU Coder 實現與 NVIDIA TensorRT 集成。這可以幫助工程師和科學家們在 MATLAB 中開發新的人工智能和深度學習模型，且可確保性能和效率滿足數據中心、嵌入式應用和汽車應用不斷增長的需求。 MATLAB 提供了一個完整的工作流程來快速訓練、驗證和部署深度學習模型。工程師可以使用 GPU&nb
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MATLAB MathWorks
基于FPGA實現VGA的彩色圖片顯示-VGA作為一種標準顯示接口，廣泛應用于各種智能控制的顯示終端。伴隨著電子產業的不斷發展，尤其是高速圖像處理的發展對可以將實時圖像進行高速處理有了更高的要求。這里根據VGA接口的原理，通過FPGA對VGA進行控制，實現任一彩色圖像的顯示。通過采用FPGA設計VGA接口可以將要顯示的數據直接送到液晶顯示器，節省了計算機的處理過程，加快了數據的處理速度，節約了硬件成本。
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VGA MATLAB FPGA
基于LabVIEW和Matlab混合編程的小波降噪方法-本文分析了傳統濾波器方法在處理非平穩信號時的缺點，研究了小波去噪的原理和方法，研究了利用LabVIEW 和Matlab混合編程的方法，將LabVIEW完美的圖形編程技術和Matlab強大的的數學解算功能結合起來，實現了小波降噪的數學建模和信號圖像顯示。
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LabVIEW Matlab 小波降噪方法 濾波器
基于Matlab的FIR數字濾波器設計方案-目前，數字信號處理在通信、語音、圖像、自動控制、雷達、軍事、航空航天、醫療和家用電器等眾多領域得到了廣泛的應用。在數字信號處理應用中，FIR數字濾波器的重要地位日益突現并已獲得廣泛應用。
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system generator入門筆記-System Generator是Xilinx公司進行數字信號處理開發的一種設計工具，它通過將Xilinx開發的一些模塊嵌入到Simulink的庫中，可以在Simulink中進行定點仿真，可是設置定點信號的類型，這樣就可以比較定點仿真與浮點仿真的區別。并且可以生成HDL文件，或者網表，可以再ISE中進行調用。
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System generator如何與MATLAB進行匹配？-system generator是xilinx公司的系統級建模工具，它是擴展mathworks公司的MATLAB下面的simulink平臺，添加了XILINX FPGA專用的一些模塊。加速簡化了FPGA的DSP系統級硬件設計。
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心電信號主要頻率范圍為0.05100Hz，幅度約為04mV，信號十分微弱。由于心電信號中通?；祀s有其它生物信號，加之體外以500Hz工頻為主的電磁場干擾，使得心電噪聲背景較強，測量條件比較復雜。
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呼吸和心跳是維持人體正常新陳代謝和功能活動所必須的生理過程。在生命探測和醫學研究領域，都需要進行心跳呼模型的仿真。MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一款高性能的數值計算和可視化.
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紹了一種利用工具軟件MATLAB強大的數學功能來增強ALTERA公司的可編程邏輯器件設計軟件MAX+PLUSII的仿真功能、提高設計品質的方法，有較強的針對性。
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本文設計并在FPGA芯片中實現了數字音頻廣播系統的信號調制系統。信號調制系統位于整個數字音頻廣播系統基帶信號處理鏈的末端，是基帶數字信號處理的核心系統。根據Eureka 147標準，信號調制系統需要對輸入的基帶碼流進行數字調制、頻域交織、差分調制以及正交頻分復用等一系列處理。所設計的信號調制系統能夠對輸入的基帶碼流進行實時處理，完成上述信號處理算法，并輸出數字音頻廣播的基帶信號。
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本文在分析系統原理和設計系統參數基礎上，在Simulink 中搭建了諧波電壓源的連續域模型，并將其離散化，基于VHS-ADC 平臺搭建了離散域仿真模型。
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正交幅度調制技術(QAM)是一種功率和帶寬相對高效的信道調制技術，因此在信道調制技術中得到了廣泛的應用。它的載波信號的FPGA實現一般采用查找表的方法，為了達到高精度要求，需要耗費大量的ROM資源。提出了一種基于流水線CORDIC算法的實現方案，可有效地節省FPGA的硬件資源，提高運算速度，并根據DSP開發工具DSP Builder的優點，采用VHDL文本與Simulink模型圖相結合的方法進行了設計。仿真結果驗證了設計的正確性及可行性。
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當創建一個 DSP 算法的數學模型時，MATLAB 是天然之選，且出于硬件考慮，可以無阻礙地使用。將一個算法轉換為在 FPGA 上實現的定點模型是一個復雜的、可從 AccelDSP Synthesis 綜合工具提供的自動化、加速和可視化功能中大大受益的過程。
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設計技術方面的最新進展為解決DSP設計者的獨特挑戰提供了令人興奮的解決方案。由Mathworks公司提供的Simulink是一種基于數學模型的系統設計環境，為DSP設計者提供了強大的建模與仿真功能。該環境能處理多速率離散時間定義與管理以及單源浮點仿真等DSP問題。對于FPGA實現來說，DSP綜合是一項將DSP驗證與最佳DSP實現鏈接在一起的關鍵創新。借助嵌入在Synplify DSP工具中的能力，設計者可以采用一種自動式且獨立于器件的方法來檢查實現過程的折衷并完成目標映射。將DSP綜合與Simulin
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Simulink DSP設計 資源共享
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