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FAMOS 2026+AI 中文培训：5 大升级板块，让工程测量数据分析快人一步
工程团队日常会产生海量的测量数据。然而，现在市场上常用的数据分析工具并非专为工程工作流设计的工具，往往会拖慢从这些数据集中提炼可靠洞见的进程：
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5G NR物理层：基于MATLAB的5G NR PDSCH信道编码（LDPC）与调制映射仿真
在5G NR基站与终端的研发中，物理下行共享信道（PDSCH）是实现高速数据传输的核心。其采用的低密度奇偶校验码（LDPC）相比4G的Turbo码，具有更低的错误平层（Error Floor）和更高的并行译码效率。本文将利用MATLAB 5G Toolbox，实战演示PDSCH从信息比特到调制符号的完整仿真流程。
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从生成式对话到智能体驱动：MathWorks如何破解嵌入式AI的“确定性”难题？
2026年，被业界定义为智能体AI的元年。通过不久前全新推出的MCP Core Server与Agentic Toolkit，MathWorks试图弥合不确定的AI推理与绝对确定的物理仿真之间的鸿沟。在智能体时代，工程设计的第一性原理正在经历从编写代码向目标导向的结构性迁移。
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如何利用基于模型的设计方法，借助 AMD 的 Vitis Model Composer 工具来创建一个包含 1024 个点的快速傅里叶变换(FFT)
在之前的文章中，我们已经了解到如何在 AMD Versal AIE-ML 架构上创建一个 FFT 应用程序，而无需进行任何 AIE-ML 内核编码，只需使用 AMD DSP 库即可实现。然后，我们还看到了如何利用 Vitis 功能仿真在 MATLAB 环境中模拟我们的 AIE-ML 图形。
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FFT在MATLAB中的数学本质，复数运算与频谱对称性解析
当你在MATLAB中敲下fft(x)时，计算机屏幕背后正上演一场关于复数、旋转与对称的数学狂欢。快速傅里叶变换(FFT)并非简单的“黑箱算法”，而是将时域信号解构成频率精灵的魔法镜——透过这面镜子，我们能看到信号中隐藏的谐波舞步，更能发现复数运算如何让频谱分析变得优雅而高效。
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MATLAB FFT结果异常？频谱泄漏与栅栏效应的解决方案
在信号处理领域，MATLAB的FFT(快速傅里叶变换)是分析频域特性的核心工具。然而，实际应用中常遇到频谱泄漏、栅栏效应等异常现象，导致频谱分析结果失真。本文将从频谱泄漏的成因、栅栏效应的原理出发，结合MATLAB代码实例，系统阐述两种效应的解决方案。
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MATLAB常见错误解析：路径配置、函数冲突与内存泄漏解决方案
在MATLAB编程实践中，路径配置错误、函数命名冲突以及内存泄漏是开发者最常遇到的三大问题。这些问题不仅会导致代码运行失败，还可能引发难以排查的隐性错误。本文将从问题成因、诊断方法及解决方案三个维度展开，结合实际案例与代码片段，系统梳理MATLAB开发中的典型错误及其应对策略。
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MATLAB从零开始，环境配置、脚本编写与调试技巧全解析
MATLAB作为科学计算与工程分析的领军工具，其强大的矩阵运算能力和直观的编程环境深受研究者青睐。然而，对于初学者而言，从环境配置到脚本编写再到调试优化，每个环节都可能遭遇障碍。本文将以“零基础”视角，系统梳理MATLAB的入门路径，涵盖环境搭建、脚本开发规范及高效调试技巧，助力新手快速掌握核心技能。
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MATLAB绘图速成指南：二维三维图形定制与动态可视化技巧
MATLAB作为科学计算与数据分析的核心工具，其强大的绘图功能能够将复杂数据转化为直观的视觉表达。无论是二维曲线的精细定制，还是三维曲面的动态渲染，掌握MATLAB绘图技巧都能显著提升数据呈现的专业度。本文将从基础绘图命令出发，系统讲解二维、三维图形的定制方法，并深入探讨动态可视化与交互式设计的进阶技巧，帮助读者快速掌握MATLAB绘图的核心能力。
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MATLAB与PythonC++混合编程，跨语言调用与数据交互指南
在科学计算与工程应用领域，MATLAB凭借其强大的数学运算能力和可视化工具占据核心地位，而Python与C++则分别以灵活的生态系统和极致的性能优势成为关键补充。通过跨语言混合编程，开发者可融合MATLAB的数值计算、Python的机器学习生态与C++的高性能计算能力，构建出兼具开发效率与执行速度的复合型系统。以下从跨语言调用机制、数据交互优化及典型应用场景三个维度展开技术解析。
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MATLAB中的FFT算法原理：从离散傅里叶变换到快速实现
在数字信号处理领域，快速傅里叶变换(FFT)作为离散傅里叶变换(DFT)的高效实现算法，已成为分析时域信号频域特性的核心工具。MATLAB凭借其内置的FFT函数与丰富的工具箱，为科研人员提供了从理论验证到工程应用的完整解决方案。本文将从DFT的数学本质出发，结合MATLAB实例解析FFT的算法优化机制，并探讨其在频谱分析中的实际应用。
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从一维到二维：MATLAB中图像FFT的频域滤波与重构技术
在数字图像处理的广阔领域中，频域分析技术犹如一把精密的手术刀，能够精准分离信号与噪声、提取关键特征。MATLAB作为工程计算的标杆工具，其内置的快速傅里叶变换(FFT)算法与图像处理工具箱，为频域滤波与重构提供了从一维到二维的完整解决方案。从信号频谱的线性变换到图像像素的二维重构，这场从时域到频域的跨越，正在重塑图像处理的技术范式。
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机器学习模型部署，MATLAB中分类回归算法的快速验证与调优
机器学习模型从实验室环境到实际生产系统的部署，是算法价值落地的关键环节。MATLAB作为工程计算与数据分析的集成环境，凭借其丰富的工具箱和交互式开发模式，为分类与回归模型的快速验证、参数调优及部署提供了高效解决方案。本文将围绕MATLAB环境下分类与回归算法的部署流程，探讨如何通过系统化方法实现模型性能优化与工程化应用。
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雷达信号处理实战：MATLAB FFT实现距离-多普勒成像
雷达信号处理是现代军事、航空航天及自动驾驶领域的核心技术，其中距离-多普勒成像(Range-Doppler Imaging, RDI)通过分析目标回波的时延与频移，可同时获取目标距离与速度信息。基于快速傅里叶变换(FFT)的RDI算法因其计算效率高、实现简单，成为工程应用的主流方案。本文结合MATLAB仿真与实测数据，解析FFT在距离-多普勒成像中的关键作用及优化方法。
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生物医学信号处理利器，MATLAB FFT实现ECGEEG频域分析
在生物医学信号处理领域，MATLAB凭借其强大的快速傅里叶变换(FFT)功能，成为分析心电信号(ECG)和脑电信号(EEG)频域特性的核心工具。通过FFT算法，研究者能够将时域信号转换为频域分布，精准识别信号中的关键频率成分，为疾病诊断和生理机制研究提供量化依据。以下从ECG与EEG的频域分析需求出发，结合具体案例与数据，阐述MATLAB FFT的实现方法与实际应用价值。
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MathWorks 升级 MATLAB 桌面体验，提升工作效率
MATLAB 和 Simulink 的最新版本包含更新的工具箱，助力工程师、科学家、学生和教育工作者加速设计、仿真与分析工作流
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提升FFT计算效率的MATLAB技巧：并行计算与GPU加速实战
在生物医学信号处理、通信系统仿真及金融工程分析等需要大规模傅里叶变换(FFT)计算的领域，MATLAB凭借其强大的数值计算能力成为首选工具。然而，当处理高分辨率ECG信号、三维医学影像或实时频谱监测等任务时，传统串行FFT计算往往面临效率瓶颈。本文通过实战案例，深入解析如何利用MATLAB的并行计算工具箱与GPU加速功能，将FFT计算效率提升10倍以上，为科研与工程应用提供关键技术支撑。
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大尺寸信号FFT的MATLAB优化策略，分段处理与重叠保留法
在雷达信号处理、地震勘探及生物医学工程等领域，大尺寸信号的快速傅里叶变换(FFT)是核心计算环节。当信号长度超过百万级采样点时，传统单次FFT算法面临内存瓶颈与计算效率的双重挑战。MATLAB作为科学计算的主流平台，其内置FFT函数在处理超长序列时存在显著局限性。通过分段处理与重叠保留法的优化策略，可实现计算资源的高效利用，使大尺寸信号FFT的运算速度提升数倍至数十倍。
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跨域协同，软硬融合｜MathWorks驱动软件定义产品全流程
软件定义产品是指一个产品系统的核心功能和行为主要由软件来控制和定义，而不是完全依赖硬件。在传统的产品系统中需要靠固定的硬件设计来实现功能，而在软件定义系统中，硬件更像是一个“通用平台”，真正的“聪明”部分由软件来实现，这样整个系统更灵活，而且能够随软件功能的更新不断提升设备的自我价值。
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活动预告新闻稿： 5秒处理3万数据-imc FAMOS入门培训及范例演示 (2.25)
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