在高速串行链路设计中，数模混合系统开发面临架构探索、系统建模和硬件实现等多重挑战。介绍基于 MATLAB 和 Simulink 的完整设计解决方案，涵盖 SerDes Toolbox 的系统建模、Mixed-Signal Blockset 的混合信号仿真， 以及从算法开发到 HDL 代码生成的完整工作流程。通过双求和节点 DFE 的设计案例，展示如何通过模型迭代优化实现从系统级设计到 RTL 实现的完整流程，包括数模混合协同仿真、均衡算法优化与系统验证，自动生成可综合的 Verilog 代码等。会议将重点探讨基于模型的设计迭代方法学，为高速串行链路开发提供从架构探索到硬件实现的系统化解决方案.
共1课时1小时9分23秒
了解无刷直流电动机控制。 您将了解BLDC的内部工作原理以及六步换向（梯形控制）。 视频将涉及一些示例，这些示例将展示如何对BLDC进行仿真以研究其反电动势形状和设计速度控制器。
共4课时39分47秒
通过参加此次直播，使用者将可以直接上手使用 Pluto。 介绍 Pluto 硬件架构和配置；介绍 MatLab 附加功能包Communication Toolbox Support Package for Analog Sevices ADALM-Pluto Radio；介绍如何在 MATLAB Simulink 中使用附加功能包调试 Pluto；
共3课时1小时30分14秒
在本视频中，您将跟随Loren Shure快速入门机器学习算法，并了解三种类型的机器学习（聚类，分类和回归）： 聚类——将一组事物分成具有不同属性的组； 分类——用于图像中的对象检测，预测性维护和垃圾邮件检测等应用程序； 回归——用于构建模型，以预测给定其他功能的连续体的响应。 本视频用简单易懂的方法讲解机器学习算法中的线性回归、邻近算法（K-NN）、k均值聚类算法（k-means）、支持向量机（SVM）、判别分析、决策树（Decision Tree）
共7课时15分42秒
1.通过几个案例了解使用卡尔曼滤波器的常见场景。 2.本视频介绍了解状态观测器的工作原理，并解释其背后的数学原理。 3.本视频介绍卡尔曼滤波器结合两个信息源，预测状态和噪声测量，以产生最佳的，无偏的状态估计 4.本视频讨论实现卡尔曼滤波算法所需的方程组。 5.本视频解释了非线性状态估算器背后的基本概念，包括扩展卡尔曼滤波器，无味卡尔曼滤波器和粒子滤波器。 6.在本视频中你将学习如何配置卡尔曼滤波器模块参数，例如系统模型、初始状态估计和噪声特性，使用Simulink中的卡尔曼滤波器估算单摆模型角度。 7.本视频演示使用扩展卡尔曼滤波器估算非线性单摆系统的角位置。
共7课时51分42秒
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