对于全球的企业来说,快速推进产品研发和发布,以产品发布时间为竞争点,既需要巨大的研发投入,还需要尽可能缩短产品研发周期,而从获得市场竞争优势。

同样,对于理工科的师生而言,快速掌握有效研究方法,提升学术水平获得同行认可,推动学术进步,有助于取得一系列研究成果。

相信很多人都知道MATLAB功能很强大,在通信、信号处理、图像处理、深度学习、计算机、金融等领域得到广泛应用。

作为一种基础但极为实用的开发工具,毫无疑问,我们已经习惯了使用MATLAB做算法建模和数据分析等。

MATLAB与EDA工具一样,成为可以影响当今世界科技发展的重要因素,只可惜因为市场和生态问题,国内短时间内是很难推出替代品,进而成为行业痛点。

但不得不说,我们仍然需要不断向强者学习,不为超越任何人,只为成为更好的自己。

在一个行业里,我们可能会学到很多,但也可能因为某些原因,我们会选择不同的道路,去探索未来,没有什么一成不变。

之所以在这篇文章里提到MATLAB,是因为里面有需要关注的价值。

不论是做通信,还是图像,或者人工智能,大部分人都会接触到MATLAB。正如前面提到的一样,MATLAB在众多领域都得到很好的应用。

作为一种工具,我们需要掌握如何使用。同时,我们也可以参考Toolbox提供的参考示例。

以“信号处理与无线通信”为例,MATLAB系列和Simulink系列,为我们提供了相关的工具箱,并对应相应的使用指南。

例如,我们在5G Toolbox下,可以进行仿真、分析和测试5G系统。

并可通过相应的指南文档,快速进行5G NR PHY链路算法设计。毫无疑问,在设计前,需要储备相应的协议理解和算法基础。

从而进一步进行端到端、系统级仿真及测试。

同样,随着AI的持续发展,在“数字科学和深度学习”下,深度学习及机器学习等,工具箱提供有监督、半监督和无监督的机器学习算法,包括支持向量机 (SVM)、提升决策树、k-均值和其他聚类方法。

再例如,“基于事件建模”同样重要,特别是对于逻辑控制而言。在Stateflow中,我们可以使用状态机与流程图对决策逻辑进行建模和仿真。

在我们的工作和生活中,有的人可以安排得井井有条,有的人却手忙脚乱。实际上,我们的大脑就是一个复杂的状态机,根据外界信息做出事件判断,并通过四肢和五官做出相应的反应。

如果一个人做事情很合理,安排妥当,实质上是具有很强的逻辑能力,各个事件之间可以顺利衔接,并对执行时间有很高的把握能力。我们不是机器,但有时候就像机器一样。

一杯咖啡可以引爆宇宙,最重要的是,和你一起喝咖啡的人是谁。我们不需要对什么产生很强的依赖性,吸收消化,站在巨人的肩膀上,总有益处。

如果某一天真的变了天,希望还有储备,并能够快速归来。

MATLAB工具箱,我们可以从里面提取需要的东西,可惜工具箱放在了门外,我们虽然可以方便地获取,但万一门被关了呢。

我们怕坐冷板凳吗?我们是否有勇气面对寒潮的侵袭?做好10年的“过冬”准备,那时候应该是壮年。