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循环神经网络

matlab 与dsp联合仿真,matlab和DSP联合开发前景很大?

發布時間:2024/2/28 循环神经网络 40 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab 与dsp联合仿真,matlab和DSP联合开发前景很大? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

呵呵,俺也是MATLAB的愛好者,看儂找得這么辛苦給儂發過俺剛買的書的目錄吧,希望對儂有用!!!

目錄 第1章??MATLAB基礎

1.1??MATLAB開發環境新功能

1.1.1??函數瀏覽器

1.1.2??函數提示

1.1.3??目錄瀏覽器

1.1.4??文件交換服務

1.2??M文件

1.2.1??M文件結構

1.2.2??清理程序

1.2.3??創建M文件

1.2.4??M腳本文件

1.2.5??M函數

1.2.6??匿名函數

1.3??加快M文件的編寫——M-Lint

1.3.1??什么是M-Lint

1.3.2??M-Lint使用方法

1.3.3??M-Lint實時代碼檢查

1.4??加快M文件的調試——cell

1.4.1??什么是cell

1.4.2??cell的定義與刪除

1.4.3??使用cell調試模式

1.4.4??應??用

1.5??數據存取

1.5.1??生成MAT文件

1.5.2??加載MAT文件

1.5.3??讀取音視頻文件

1.6??代碼效率分析

1.7??Embedded MATLAB

1.7.1??Embedded MATLAB的主要功能特點

1.7.2??Embedded MATLAB的編程規范

1.7.3??Embedded MATLAB的常用命令

1.7.4??C編譯器的設置

1.7.5??應用實例

第2章??Simulink建模與驗證

2.1??Simulink基本操作

2.1.1??啟動Simulink

2.1.2??Simulink模塊庫簡介

2.1.3??模塊操作

2.2??信號采樣誤差

2.2.1??信號源

2.2.2??MATLAB工作空間

2.2.3??用戶自定義函數

2.2.4??非線性系統

2.2.5??離散模塊

2.2.6??采樣誤差

2.2.7??建立子系統

2.2.8??封裝子系統

2.2.9??數據類型匹配

2.2.10??模型信息

2.2.11??模型元件化

2.2.12??自定義模塊庫

2.3??音頻信號處理

2.3.1??仿真環境

2.3.2??基于采樣的模型

2.3.3??幀結構

2.3.4??基于幀結構的模型

2.3.5??信號緩沖器

2.3.6??低通濾波

2.4??視頻監控

2.4.1??原??理

2.4.2??SAD子系統

2.4.3??閾值比較

2.4.4??視頻記錄子系統

2.4.5??源視頻幀計數及顯示

2.4.6??數據讀取與顯示

2.5.7??實驗結果

2.5??模型調試

2.5.1??圖形調試模式

2.5.2??命令行調試模式

2.5.3??調試過程

2.5.4??斷點設置

2.5.5??顯示仿真及模型信息

2.6??模型檢查與驗證

2.6.1??使用Model Advisor檢查模型

2.6.2??建立測試用例

2.6.3??模型覆蓋度分析

2.6.4??模型效率分析

第3章??Stateflow原理與建模

3.1??Stateflow概述

3.1.1??狀??態

3.1.2??遷??移

3.1.3??事??件

3.1.4??數據對象

3.1.5??條件與動作

3.1.6??連接節點

3.2??流程圖

3.2.1??手動建立流程圖

3.2.2??快速建立流程圖

3.2.3??車速控制

3.3??狀態圖的層次

3.3.1??歷史節點

3.3.2??遷移的層次性

3.3.3??內部遷移

3.4??并行機制

3.4.1??廣??播

3.4.2??隱含事件

3.4.3??時間邏輯事件

3.5??其他的圖形對象

3.5.1??真值表

3.5.2??圖形盒

3.5.3??圖形函數

3.6??Embedded MATLAB函數

3.6.1??建立調用Embedded MATLAB函數的Simulink模型

3.6.2??編寫Embedded MATLAB函數

3.6.3??調??試

3.7??Simulink函數

3.7.1??Simulink函數的使用

3.7.2??使用Simulink函數需遵循的規則

3.8??集成自定義代碼

3.9??Stateflow建模實例

3.9.1??嵌入Simulink

3.9.2??模擬各種操作模式的狀態

3.9.3??狀態行為與變量

3.9.4??狀態間的遷移

3.9.5??如何觸發圖表

3.9.6??仿??真

3.9.7??調??試

第4章??用戶驅動模塊的創建

4.1??什么是S-Function

4.1.1??S-Function的工作機制

4.1.2??S-Function的幾個重要概念

4.1.3??編寫C MEX S-Function

4.1.4??Simulink引擎與C S-Function的相互作用

4.1.5??TLC文件

4.1.6??LEVEL-2 M文件S-Function介紹

4.1.7??調用仿真模型外部的C代碼和生成代碼

4.2??S-Function Builder

4.2.1??S-Function名及參數名選項卡

4.2.2??初始化選項卡

4.2.3??數據屬性面板

4.2.4??庫文件選項卡

4.2.5??輸出代碼選項卡

4.2.6??連續狀態求導

4.2.7??離散狀態更新

4.2.8??編譯信息

4.2.9??應??用

4.3??Embedded MATLAB函數模塊

4.3.1??Embedded MATLAB函數模塊的生成方法

4.3.2??集成用戶自定義的C代碼

4.4??實??例

4.4.1??IIR濾波器

4.4.2??圖像的相似度

4.4.3??S-Function的參數設置與封裝

4.4.4??讀取數據文件

第5章??嵌入式代碼的快速生成

5.1??CCS介紹

5.1.1??反匯編窗口

5.1.2??鏈接命令文件

5.1.3??探針的設置

5.1.4??CCS的使用

5.2??利用RTW-EC生成DSP目標代碼

5.2.1??RTW自動生成代碼的過程

5.2.2??TI DSP原裝板的實時代碼生成

5.2.3??代碼驗證

5.2.4??代碼實時運行剖析

5.2.5??堆棧分析

5.2.6??TI C6416 DSK目標板的應用實例

5.2.7??用戶自定義目標板的應用

5.2.8??其他目標板的應用

5.3??MATLAB與CCS的交互式開發

5.3.1??選定目標板

5.3.2??創建ticcs對象

5.3.3??加載程序

5.3.4??配置RTDX通道

5.3.5??對RTDX鏈接對象進行操作

5.3.6??關閉鏈接并清除RTDX通道

5.4??應用實例

5.4.1??視頻數據格式的轉換(基于2009a版本)

5.4.2??數字濾波器的傳統設計方法與基于模型設計的比較

第6章??基于模型的設計

6.1??傳統方法與基于模型設計過程的對比

6.2??DO-178B標準簡介

6.2.1??什么是DO-178B標準

6.2.2??DO-178B標準驗證要求

6.2.3??DO-178B軟件生命周期

6.3??基于模型設計的工作流程

6.3.1??建立需求文檔

6.3.2??建立可執行的技術規范

6.3.3??浮點模型

6.3.4??需求與模型間的雙向跟蹤

6.3.5??模型助手檢查

6.3.6??模型驗證

6.3.7??定點模型

6.3.8??軟件在環測試

6.3.9??處理器在環測試

6.3.10??代碼與模型間的雙向跟蹤

6.3.11??代碼優化

6.3.12??代碼有效性檢查

6.3.13??代碼效率剖析

6.3.14??內存用量檢查

6.3.15??硬件在環測試

6.3.16??生成產品級代碼

6.4??需求分析及跟蹤

6.4.1??根據需求建立系統模型

6.4.2??建立需求與模塊間的關聯

6.4.3??一致性檢查

6.5??模型檢查及驗證

6.5.1??Model Advisor檢查

6.5.2??System Test

6.5.3??Design Verifier

6.6??浮點轉定點模型

6.7??軟件在環測試

6.8??處理器在環測試

6.9??代碼跟蹤

6.10??硬件模型

6.10.1??建立硬件模型

6.10.2??模塊設置

6.11??代碼優化及代碼生成

6.11.1??子系統原子化

6.11.2??優化模塊庫

6.11.3??指定芯片

6.11.4??代碼檢查

6.11.5??IDE環境下的代碼優化

6.11.6??工程選項及代碼生成

6.12??代碼有效性檢查

6.13??硬件測試

6.13.1??建立PC端模型

6.13.2??模塊參數設置

6.13.3??硬件測試步驟

6.13.4??代碼效率剖析

6.13.5??內存使用分析

6.14??邊緣檢測

6.14.1??邊緣檢測原理

6.14.2??基于模型設計的算法實現

附錄??Embedded MATLAB支持的各函數

參考文獻

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 与dsp联合仿真,matlab和DSP联合开发前景很大?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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