weixin_43199439的博客

网络类型参数大小RMSE 误差原始网络~45 KB0.8072剪枝网络更小4.0924剪枝后微调更小0.7920剪枝 + 投影最小待测试参考文献：Analyze and Compress 1-D Convolutional Neural Network。

SOC电池的电量百分比，就像手机电池左上角那个小电池图标📱，只不过这里是新能源汽车电池的“生命线”！🧠如果SOC估算不准会怎样？🚗 你以为还有30%电，其实电池快断电，直接“趴窝”💣 充电过头，造成热失控，安全隐患拉满😢 控制策略错判，影响整车能耗优化**太吃模型！**需要对电池的化学、电气行为了如指掌。**参数太难调！**不同温度、老化程度都可能要重新校。于是，📢数据驱动派登场！📦没有完整电池模型，或者电池太复杂不好建模📊有大量真实实验数据可用于训练。

本文介绍了如何使用MATLAB进行5G NR射频发射机的建模与测试。通过MATLAB和Simulink，可以模拟射频发射机中的常见问题，如IQ不平衡、相位噪声、功放非线性和频谱泄漏等。文章详细展示了如何生成5G基带信号，并逐步模拟这些射频问题，同时提供了性能指标（如EVM、ACLR、CCDF）的测量方法。最后，通过频谱分析直观展示信号特性，强调了动手实践的重要性。MATLAB为5G射频设计提供了强大的仿真工具，帮助工程师提前发现并解决问题，提升设计效率。

标准里的测试波形造出来把现实射频失真模拟得活灵活现（相位噪声、I/Q失衡、滤波、非线性）用科学方法精确测量EVM，看看信号多靠谱还能用图表帮你“眼见为实”这不仅能帮基站和手机做性能测试，也能为算法和硬件设计的仿真验证保驾护航。

本文介绍了如何使用 MATLAB 的 SerDes Designer 工具设计高速 SerDes 系统，并导出符合 IBIS-AMI 标准的模型。首先，通过 SerDes Designer 配置系统，添加前向均衡器（FFE）、连续时间线性均衡器（CTLE）和判决反馈均衡器（DFECDR）等模块。接着，进行统计分析，生成脉冲响应、误码率（BER）和眼图等结果，评估系统性能。然后，将系统导出至 Simulink 进行时域仿真，生成实时眼图和综合结果图。最后，通过 SerDes IBIS/AMI Manager

本文展示了如何在 MATLAB 环境中设计和仿真一个用于 3 GHz 射频集成电路（RFIC）应用的方形螺旋电感器，该器件被构建在具有二氧化硅绝缘层的硅（Si）基板上。

步骤内容1. 训练用 MATLAB 训练神经网络，保存为.mat2. 搭建使用 Simulink 拖拽模块构建预测系统3. 集成通过 Predict Block 加载网络结构4. 生成用 Embedded Coder 一键生成 C 代码5. 部署可部署到 ARM、FPGA、x86 等平台。

训练结果图会自动弹出，有 loss、accuracy、validation accuracy 曲线，非常直观。会弹出一个交互式图形界面，展示每一层结构和参数量，利于调试和讲解。

神经网络是一种模仿人脑的计算模型，广泛应用于分类、回归、拟合和控制等任务。MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，支持通过GUI图形界面或代码构建模型。本文以拟合正弦函数为例，详细介绍了从生成训练数据、创建神经网络、训练网络到预测与可视化的完整流程。此外，还列举了常用的神经网络类型及其MATLAB函数，并提供了趣味练习建议。MATLAB作为入门工具，具有上手快、GUI方便和数据处理强的优点，但功能灵活性和深度学习能力不如Python的PyTorch和TensorFlow。建议初学者使用MATLAB快速建模，

本例展示了如何利用小波变换与深度学习结合来处理ECG信号分类问题。通过小波分析，我们能够提取出信号的时频特征，而深度学习则能够自动从这些特征中学习到更高层次的规律。迁移学习的应用使得我们能够在数据量有限的情况下仍然获得较好的分类性能。未来，随着计算能力的提升和数据集的丰富，结合时频分析和深度学习的技术将在医学信号处理、故障诊断、金融分析等领域发挥越来越重要的作用。在心电图（ECG）信号处理领域，时间-频率分析是一种重要的技术，能够帮助我们从复杂的生物信号中提取出有用的信息，尤其是在诊断心脏病等疾病时。

生成深度学习SI发动机模型的过程涉及多个步骤，包括选择合适的输入输出数据、使用MATLAB中的工具应用进行模型训练和校准。在实际应用中，训练得到的模型可以用于各种动力总成控制和排放诊断任务。通过合理配置模型、优化数据源和训练参数，我们可以获得高效、准确的发动机模型，为后续的控制策略开发和性能优化提供强有力的支持。在训练过程中，Powertrain Blockset会将数据分为两部分，其中一半用于训练模型，另一半用于测试模型。

MATLAB 的无线设计工具箱为无线系统的设计提供了一个全面的解决方案。通过集成不同的工具箱，工程师可以在一个统一的平台上完成从信号生成到系统验证的所有工作。而人工智能的引入，尤其是深度学习和强化学习，为无线设计开辟了新的方向，使得系统能够自适应地进行优化和调整，进一步提升了无线通信系统的性能和可靠性。

开关模型（Switching Model）描述：这种模型直接模拟开关元件的开启和关闭状态，通常用于较为精准的瞬态分析。应用：适用于研究功率转换器的开关行为、波形及效率。优点：能够捕捉开关元件的开关过程，适用于高频分析。平均模型（Average Model）描述：通过对开关周期内电压和电流进行时间平均，简化了对开关元件的描述。应用：适用于稳态操作的快速仿真，不关注开关瞬态过程。优点：仿真速度快，适用于大多数控制系统的设计和分析。状态空间模型（State-Space Model）描述。

本文研究了基于运动学的线性二次调节器（LQR）轨迹跟踪控制算法的设计与实现。通过对二轮移动机器人的运动学建模、LQR控制器的设计及其在MATLAB/Simulink中的仿真，验证了该控制算法在轨迹跟踪中的有效性。最后，通过两个实验案例展示了算法的实际应用及性能。

在SerDes系统仿真中，统计分析和时域分析是两个不同的阶段，每个阶段都有其独特的应用和优势。统计分析（也称为解析分析、线性时不变分析或初始化分析）基于冲激响应来进行快速的分析，主要用于等化算法的优化和适应。而时域分析（也称为经验分析、逐位分析或GetWave分析）则是一种基于波形的等化算法实现，可以选择性地包括非线性效应。

在高速通信系统中，SerDes（串行/并行转换器）模型通过AMI（自适应建模接口）参数来模拟信号的传输和接收特性。通过向传输（Tx）子系统添加新的AMI参数，可以更精确地控制信号的均衡过程，特别是在设置FFE（前馈均衡器）块的tap值时，能够根据不同的应用需求进行个性化调节。通过上述步骤，我们成功地向SerDes系统中添加了自定义AMI参数，并修改了初始化块，以便根据该参数的值自动调整发送端的FFE块中的tap配置。

传统的语音分离方法一般依赖于特征提取和信号处理步骤，而深度学习的端到端模型则能够直接从原始的音频波形中进行训练和分离，极大地简化了处理流程。端到端的优点在于，它能够自动学习到数据中隐含的特征，从而省去手工特征设计的步骤。在深度学习驱动的语音分离研究中，（Convolutional Time-domain Audio Separation Network）模型作为一种经典且有效的端到端模型，成为了语音分离的一个重要突破。

近年来，随着深度学习在各行各业的渗透，MATLAB作为一款经典的工程计算软件，正逐步扩大其在AI领域的影响力。结合自身在工业项目中的经验，我认为MATLAB在深度学习领域有许多被忽视的优势，同时也面临一些挑战。MATLAB在深度学习中的应用前景广阔，尤其在高要求的工程场景中，其优势明显。在某些应用中，如医学影像分析，数据获取困难，而迁移学习能够在小样本数据集上达到较好的效果。观点：在复杂模型的实际应用中，模型透明度常被忽视，而MATLAB的Grad-CAM等可视化工具为工程师提供了深入理解模型行为的途径。

PointNet++为LiDAR点云数据的语义分割提供了一个有效的解决方案。通过对点云数据进行局部和全局特征学习，PointNet++能够准确地将每个点分类。然而，随着数据规模的扩大和应用场景的多样化，如何提升计算效率、处理噪声、以及提升模型的跨域适应能力，仍然是未来研究的重点。通过持续优化模型架构和训练策略，我们有理由相信，LiDAR数据的语义分割技术将在自动驾驶、环境监测等领域得到更加广泛的应用。通过上述步骤，我们可以高效地将大规模的 LiDAR 数据分割为小块并准备训练。

使用Simscape HDL Workflow Advisor从Simscape模型生成HDL实现模型。生成HDL代码，并根据不同的精度要求设置数据类型。使用合成工具（如Xilinx Vivado）将HDL代码转换为FPGA比特流文件。通过调整数据类型精度和目标频率，优化合成过程。这种方法使得您可以从Simscape模型中生成适合FPGA硬件实现的HDL代码，并进行实时仿真。

通过上述步骤和代码，你可以将Simulink中的LLC DC-DC转换器切换到详细MOSFET模型，并进行精确的仿真分析。详细MOSFET模型提供了对MOSFET开关特性、损耗和电流波形的精确模拟，适用于高精度、高效率的电源设计。尽管仿真速度较慢，但可以获得更真实的设计结果，帮助你优化电源转换器的性能。如果有需要提高仿真速度，可以逐步调整为抽象模型进行更快速的测试。在Simulink中切换到抽象版开关模型，可以帮助简化仿真并提高计算效率。

每个PSK环的点数和半径可以不同，这使得APSK相比传统的单环PSK调制（如QPSK、BPSK等）更加灵活，能够在有限的信号空间内传输更多的信息。运行上述代码后，您会看到一个星座图，其中内外环的符号分别位于不同的半径位置，并且由于相位偏移，外环的符号会相对于内环发生旋转。第一个环的相位为0，第二个环的相位为π/4，第三个环的相位为π/2。此外，通过对不同环的相位偏移和不同的星座点数量的合理设计，可以有效地提高系统对噪声的抗干扰能力，进而提升系统的可靠性和稳定性。的符号映射，并绘制相应的APSK星座图。

在当前的仿真条件下，尽管信号的最小BER（5.2632e-05）非常低，说明信号传输具有较高的可靠性，但眼图的高度和宽度有所减少，这可能意味着信号质量受到了串扰的影响。调整通道设计（如增加距离或优化信号路径）可以帮助改善眼图的性能，进而提高通信质量。

MATLAB 和 Simulink 是电气工程领域中广泛使用的工具，提供了强大的功能用于电路仿真和系统设计。本书将通过详细的步骤和示例，指导读者如何使用 MATLAB 和 Simulink 进行 LLC（谐振电路）、PFC（功率因数校正）电路以及 BMS（电池管理系统）电路的仿真，以加深对电路原理和仿真方法的理解。例如，可以使用该仿真模型设计和优化电动汽车的充电系统，确保在不同工况下都能稳定输出所需电压和功率。：根据设计和仿真结果构建电路原型，进行实际测试，观察输出电压和功率特性，并进行必要的调整。