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MATLAB硬件支持套件

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简介:
MATLAB硬件支持套件提供了一系列工具和接口,使用户能够轻松地将MATLAB代码与各种硬件设备连接起来进行实时测试和原型设计。 解决MATLAB硬件支持包无法下载的问题:对于旧版STM32在MATLAB上的支持包(如en.stm32-mat_target_V5-6-0.zip),官方已经不再更新,可以使用替代的支持包进行下载。详细信息可参考相关博客文章。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    MATLAB硬件支持套件提供了一系列工具和接口,使用户能够轻松地将MATLAB代码与各种硬件设备连接起来进行实时测试和原型设计。 解决MATLAB硬件支持包无法下载的问题:对于旧版STM32在MATLAB上的支持包(如en.stm32-mat_target_V5-6-0.zip),官方已经不再更新,可以使用替代的支持包进行下载。详细信息可参考相关博客文章。
  • MATLAB R2018b的
    优质
    MATLAB R2018b的硬件支持包为特定硬件提供了专门的支持和接口,帮助用户轻松地将MATLAB代码与各种设备集成,适用于数据采集、分析及处理等场景。 Matlab R2018b 的硬件支持包可以离线安装,并包含 Arm Cortex A 和 Arm Cortex M 以及树莓派的硬件支持包。文件中附有 Readme 文件,按照其中提供的步骤进行安装即可。这些资源经过一番努力通过科学上网手段下载下来了。
  • MATLAB 对 Arduino
    优质
    MATLAB对Arduino硬件支持包是一套工具箱,允许用户直接从MATLAB环境中读取、分析和可视化来自Arduino板的数据。 MATLAB 的 Arduino 支持包允许您使用 MATLAB 与 Arduino 板进行通信。例如,您可以读取和写入传感器数据,并在 MATLAB 中即时查看结果,而无需编译代码。此外,您可以利用 MATLAB 内置的数千个数学、工程和绘图函数来分析和可视化从 Arduino 获取的数据。还可以创建并分发独立运行的应用程序,在这些应用程序中通过串行接口连接到 Arduino 硬件,并在系统上执行 MATLAB 脚本,而无需安装完整版的 MATLAB。
  • ArduinoMATLAB包.rar
    优质
    本资源为Arduino硬件提供MATLAB接口的支持包,便于用户在MATLAB环境中进行Arduino开发与调试,实现数据采集、分析等功能。 在安装MATLAB官网提供的Arduino硬件支持包时,有时可能会遇到无法直接成功安装的情况,这里分享一些相关信息。
  • MATLAB 2018b 软无线电
    优质
    本简介介绍MATLAB 2018b软件无线电硬件支持包,提供对多种SDR设备的支持和便捷开发环境,助力无线通信系统的设计与仿真。 该硬件支持包安装在MATLAB 2018B版本上后,通过调用相应的API函数,能够直接控制AD9361等软件无线电平台发送和接收信号。这使得通信信号、雷达信号和导航信号的模拟与发射成为可能,并具有广泛的应用前景。
  • MATLAB和Simulink的Arduino
    优质
    本资源介绍如何使用MATLAB和Simulink的Arduino硬件支持包进行开发,涵盖从环境配置到代码生成的各项内容。 用于离线安装MATLAB Support Package for Arduino Hardware 和 Simulink Support Package for Arduino Hardware。
  • MATLAB 2022b 版本的
    优质
    MATLAB 2022b版本的硬件支持包提供了一系列工具箱和资源,旨在简化与各种硬件设备(如Arduino、Raspberry Pi等)的集成与通信,助力工程师及研究人员进行高效开发。 MATLAB 2022b版本的硬件支持包包括Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors。
  • MATLAB 2022a 第三方 STM32
    优质
    简介:MATLAB 2022a版本新增了对STM32系列微控制器的支持,用户可以通过该版本直接连接和控制第三方硬件,加速嵌入式系统开发流程。 Matlab 2022a 是一款强大的数学计算软件,在科研、工程及教育领域被广泛使用。它提供了多种工具箱支持数值计算、符号运算、数据分析、图像处理以及机器学习等复杂任务的执行。在最新版本中,对第三方硬件的支持进一步增强,特别是对于STM32微控制器的优化增强了硬件开发者的便捷性。 STM32是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列,在物联网设备、消费电子及工业自动化等领域有广泛应用。该系列提供了从低功耗到高性能的各种型号,具有丰富的外设接口和强大的处理能力。 Matlab 2022a 对STM32的支持使得用户可以在同一环境下进行编程、调试以及仿真操作,无需离开熟悉的MATLAB界面,这简化了开发流程并提高了效率。以下是一些关键的集成开发知识点: 1. **Simulink硬件支持包**:通过该工具包,用户可以将Simulink模型直接转换为针对STM32的C代码,实现图形化编程方式。 2. **实时仿真与HIL测试**:Matlab环境允许进行STM32的实时仿真和硬件在环(Hardware-in-the-Loop, HIL)测试,以验证系统行为并确保其符合预期性能标准。 3. **代码生成工具**:MATLAB能够将Simulink模型自动转换为C语言,并通过MATLAB Coder或Embedded Coder优化后的固件用于STM32设备上运行的程序中。 4. **集成HAL库支持**: MATLAB可以与STM32的标准外设库(Hardware Abstraction Layer, HAL)无缝对接,使开发者能够充分利用硬件特性的同时发挥MATLAB的功能优势。 5. **调试工具**:Matlab 2022a 提供了丰富的调试功能如断点设置、变量查看和程序步进执行等选项来帮助定位问题所在。 6. **数据采集与控制**: 使用MATLAB轻松实现对STM32的输入输出操作,包括读取传感器信息、驱动执行器以及利用UART, SPI或I2C接口与其他设备通信的功能。 7. **项目管理和版本控制**:Matlab支持团队协作中的项目管理及版本控制系统,有助于提高开发效率并保证代码的历史记录准确无误。 通过MATLAB 2022a与STM32的结合使用,在实际应用中可以快速地进行嵌入式系统的原型设计、测试和验证工作。这不仅降低了开发成本而且提高了产品的质量标准,并且对于初学者及专业人员来说,这一功能扩展了MATLAB的应用范围,使其成为嵌入式领域的一个重要工具。
  • GV7704_design.rar_GV7704_SDI_insteadmtt_i4m
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    该文件GV7704_design.rar包含GV7704 SDI硬件设计资料,由insteadmtt上传,适用于视频信号处理系统开发和集成。 《GV7704_SDI硬件设计与驱动实现详解》 GV7704设计文件集名为“GV7704_design.rar”,是针对GV7704芯片进行SDI(Serial Digital Interface)接口硬件设计及驱动开发的重要资源,包含了与Hi3531芯片对接以实现SDI信号采集所需的所有关键信息。这些资料对于理解GV7704在视频处理系统中的应用具有重要价值。 SDI是一种用于传输未压缩数字视频的标准,在广播、专业视频制作以及高级多媒体系统中广泛使用。GV7704专为此类应用设计,集成了SDI接收和处理功能,可以高效地捕获和处理高质量的视频数据。在与Hi3531对接时,GV7704扮演了核心角色,确保了视频信号稳定传输及处理。 文件中的“insteadmtt”标签可能表示该设计采用了替代性多传输技术以提高效率和稳定性。“supporti4m”则暗示GV7704支持一种名为I4M的特定接口或协议,这可能是针对某些硬件环境或应用需求的功能定制化选项。 在压缩包内的“GV7704_design”文件中可以找到以下内容: 1. **硬件设计文档**:包括电路原理图、PCB布局以及与Hi3531连接方式的相关信息。这些资料对于理解如何正确配置和连接GV7704至关重要。 2. **SDI接口规格**:涵盖物理层参数、电气特性及数据传输协议,确保SDI信号的准确传输。 3. **驱动代码**:包含用于控制芯片初始化、数据读取以及错误处理等操作的源码。这部分内容对软件开发者了解如何与GV7704交互非常关键。 4. **测试和调试指南**:提供验证硬件设计及驱动程序功能的方法,帮助开发人员在实际环境中进行调试优化。 5. **用户手册或参考指南**:详述了芯片的功能、操作模式以及限制条件。这些资料是理解和使用GV7704的基础材料。 通过深入研究这个文件集,开发者可以全面掌握GV7704在SDI环境下的工作原理,从而优化硬件设计并编写有效的驱动代码,最终实现高效稳定的视频采集系统。这对于提升视频处理系统的性能以满足专业应用需求具有重要意义。
  • 一键获取MATLAB包:轻松安装各类MATLAB...
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    本文将指导读者如何快速便捷地下载和安装各种MATLAB硬件支持包,助力工程与科研项目高效开发。 鉴于MATLAB内置硬件支持包下载通道的连接稳定性较差(特别指出Arduino的问题),本工具提供独立下载器直接安装所需的硬件支持包。如果你只需要在本地计算机上进行安装,可以直接使用Demo.mlx脚本逐节运行来完成。如果需要在不联网的其他计算机上安装,请先在网络连接良好的电脑上运行SupportPackageDownloader,并将下载的支持包文件复制到目标机器,在该机器上再运行InstallSupportPackages以完成安装。