文件交换
在您的计算机上启用MATLAB驱动器，并提供MATLAB中的集成体验
安装MinGW-w64 Windows C/ c++编译器
在Arduino板上获取输入并发送输出
在Arduino板上运行模型。
MATLAB类和Simulink块万博1manbetx，用于与Arduino微控制器板通信
从符合UVC的网络摄像头获取图像和视频。
用于图像分类的预训练AlexNet网络模型
生成C2000单片机优化代码。
用于图像分类的预训练GoogLeNet网络模型
从一般的视频捕捉设备获取视频和图像。
用于图像分类的预训练Resnet-50网络模型
从树莓派获取传感器和图像数据。
生成针对STMicroelectronics STM32处理器板优化的代码
使用RTL-SDR获取射频数据。
导入、导出、处理和可视化高光谱数据
在树莓派上运行模型。
从NI-DAQmx设备获取和分析数据。
使用应用程序设计器迁移指南工具来帮助您的指南应用程序迁移到应用程序设计器。
使用USRP(R)无线电设计SDR系统。
用于编译在Speedgoat目标计算机上运行的实时应用程序的工具
软件定义无线电(SDR)系统的原型和测试使用ADALM-PLUTO与MATLAB和Simulink万博1manbetx
dsPIC, PIC32, SAMx2, SAMx5和SAMx7支持包万博1manbetx
ResNet-18网络的神经网络工具箱模型
图像分类的预训练VGG-16网络模型
设计，模拟和部署算法飞行鹦鹉迷你无人机
在Arduino Due上运行模型。
在Android设备上运行模型
Arduino和其他处理器的自定义目标
接口的深度学习库从MATLAB编码器
从Android设备上的内置传感器获取传感器和图像数据。
控制仪器使用Keysight(安捷伦)VISA。
从支持HTTP/RTSP的MJPEG或支持RTSP流的H.264的IP摄像机获取实万博1manbetx时图像。
生成针对Cortex-M处理器优化的代码。
图像分类的预训练VGG-19网络模型
使用基于Xilinx zynq的无线电设计和原型SDR系统
在MATLAB中导入和导出TensorFlow模型
使用无人机工具箱访问PX4自动驾驶仪外设，并使用嵌入式编码器自动构建和部署飞行控制算法
预训练的MobileNet-v2图像分类模型
为意法半导体STM32 Nucleo板生成和部署代码
使用NI-VISA控制仪器。
在乐高MINDSTORMS EV3上运行模型。
模拟和验证敏捷射频收发器，并使用测试信号预测射频缺陷的影响
在乐高MINDSTORMS EV3上获取传感器数据和控制输出
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型，实现与其他深度学习框架的互操作性
从GigE视觉兼容摄像头获取视频和图像。
为汽车系统开发AUTOSAR软件组件。
量化和压缩深度学习模型
这个包代表了MATLAB安装程序插件的免费，NXP的基于模型的设计工具箱。
预训练的Inception-v3网络模型用于图像分类
软件定义无线电(SDR)系统的原型和测试使用USRP E310与MATLAB和Simulink万博1manbetx
用于图像分类的预训练DenseNet-201网络模型
从iOS设备上的内置传感器获取传感器和图像数据。
在苹果iOS设备上运行模型。
预训练的EfficientNet-b0图像分类模型
在MATLAB中使用OpenCV算法
从符合GenTL标准的摄像头获取视频和图像。
万博1manbetx虚幻引擎4的Simulink集成
与使用IVI或vxi即插即用驱动程序的仪器通信
来自Anal万博1manbetxog Devices收发器的HDL目标和数据流的板支持包。
使用PEAK-System CAN设备发送和接收CAN消息。
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