本技术研讨会将紧密结合各种行业案例，带您领略MATLAB/Simulink在设计、仿真和测试智能化产品中的强大能力，帮助您在产品的性能和质量上高人一筹。

　　参加此次活动，您将了解MathWorks产品的最新技术进展，快速获得MATLAB 和Simulink在相关领域中完整的工作流程和常用经典技巧，包括:

　　如何利用 MATLAB/Simulink进行电路仿真，缩短设计周期，降低开发成本；

　　如何使用MATLAB的AI模块快速开发图像和信号的应用，并实现包括嵌入式、边缘系统和云的多场景部署，让智能化应用更易落地实现。

　　在射频微波电路及系统、高速数字系统模块设计有多年工作经验。曾就职于GE和Agilent，华中科技大学电子科学与技术专业学士和硕士学位。

　　毕业于南开大学。专注于MATLAB的数据处理与数据分析、机器学习和深度学习，以及并行与分布式计算领域。拥有多年大数据分析、机器学习建模与应用系统开发经验。在加入MathWorks前，曾在诺基亚中国研究院，Adobe中国研发中心和IBM从事大数据处理和机器学习方面的研究和工程开发工作。

　　北京理工大学电子科学与技术博士。主要关注雷达系统设计与信号处理、射频微波、声学及音频、优化技术及应用等。曾任职于小米通信技术有限公司，从事信号处理相关研发工作。

　　学习 MATLAB® 和 Simulink® 中的新功能。本演讲将重点介绍新工具，如交互式apps，实时编辑器tasks和在MATLAB中几乎不需要编码就能达成目标的高级功能，以及Simulink中用于定义输入信号、管理设计变体和调试仿线

　　电子系统中的信号无处不在，各类传感器采集的信号被广泛地应用在故障检验测试、健康监测、目标识别等各种场景。MATLAB 在传统的信号处理领域有着非常丰富的积累，将 AI 技术与信号处理结合，助力工程师和研究人员拓展更高效更优质的信号处理方案。

　　视觉检测是一种基于图像的零件检查方法，其中相机扫描待测零件，以检测故障和质量缺陷，尤其哪些人眼很难发现的缺陷。在生产系统中，自动化检测和缺陷识别对于高吞吐量的质量控制至关重要。。因此，它们在许多行业中被广泛采用。MATLAB的计算视觉和AI技术能帮助用户开发视觉检测系统。它支持图像采集、算法开发和部署。MATLAB中的交互式和易于使用的应用程序帮助用户探索、迭代和自动化算法，以提高生产力。

　　通过本主题，您讲了解到怎么样去使用MathWorks系列新产品进行电路的建模和仿真。Simscape™ 及Simscape Electrical™提供了大量电路建模的基本元件和模块，可帮助电路设计者快速建立电路模型并且仿真器电压/电流的特性。对于高频及射频电路，RF Toolbox™和RF Blockset™提供了射频电路的基本模块以及S参数导入，结合RF Budget Analyzer一键生成功能，可快速建立射频系统链路并导出给Simulink®，在Simulink中可进行精细化设计。在数模混合电路中常用的ADC和PLL模块，Mixed-Signal Blockset™提供了丰富的参考电路和测试模版。对于高速电路的设计，Signal Integrity Toolbox™则允许信号完整性工程师对高速串行/并行链路进行前仿真阶段的设计以及布版后仿线

　　智能制造的实现依托于设备的智能化与互联，通过工业互联网实现数据的流动和设备的感知，这就带来智能应用的多场景的部署，贴近于设备的嵌入式部署，到作为物联网后台的云端部署等等，MATLAB支持应用的多种工程部署场景。本次交流内容包括：

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