MATLAB es una combinación de un lenguaje de programación que expresa directamente matrices y arreglos matemáticos con un ambiente de escritorio sintonizado para análisis iterativo y diseño de procesos. Simulink es un ambiente gráfico para simulación y el Diseño Basado en Modelo de sistemas dinámicos multi-dominio y sistemas embebidos.

Ingenieros y Científicos usan MATLAB y Simulink para:

  • Avances en el mapeo del genoma humano mediante el desarrollo de algoritmos para las sequencias de ADN
  • Prevenir crisis financieras de economías emergentes, mediante  la construcción de modelos predictivos.
  • Avances en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades en el tracto gastrointenstnal, mediante la mejora de las imágenes del intestino.
  • Test de la posición dinámica de los barcos en aguas profundas usando modelos a escala en los laboratorios
  • Verificar la legalidad de los billetes, escaneando las imágenes de los billetes e identificando las pequeñas fibras que estos contienen
  • Mejorar la calidad de la nueva generación de Audio a través de la red, simulando que le sucede a la señal cuando es transmitida por este medio
  • Mejorar el rendimiendo de un carro de competencias, mediante el diseño de un sistema automático de test de velocidad
  • Enseñar a estudiantes a programar, desarrollando laboratorios de pruebas y mediciones que confrontan al estudiante con verdaderos problemas de ingeniería
  • Crea imágenes de arqueología submarina hasta ahora desconocida y sitios geológicos mediante un mapeo de la densidad del plankton y su ubicación relativa a masas de agua.
  • Traducir el sonido distorsionado de la voz humana en ambientes de alta presión mediante una dismusión de la frecuencia y de la altura del sonido hecho por el voice box

Los modelos matemáticos son fundamentales en el momento de entender y predecir
adecuadamente el comportamiento de sistemas complejos.
Los productos de MathWorks proveen las herramientas necesarias para desarrollar modelos
matemáticos. MATLAB soporta tanto el enfoque numérico como simbólico, y provee otras
herramientas matemáticas como ajuste de curvas, estadística, optimización, solución de ODE y
PDE, entre otros.

Las herramientas de diseño de sistemas de control de MathWorks dan soporte a todas las fases del proceso de desarrollo, desde el modelado de planta hasta la implementación mediante generación automática de código. Su gran difusión entre los ingenieros de control de todo el mundo es debido a la flexibilidad de las herramientas para acomodar los distintos tipos de problemas de control. Si su problema de control es único, puede crear una herramienta o algoritmos personalizados usando MATLAB®.

El desarrollo de sistemas mecatrónicos implica la integración de subsistemas mecánicos, eléctricos, de control y de software integrado. El diseño basado en modelos y los productos de MathWorks le permiten diseñar y simular todos esos dominios en un único entorno.

Las simulaciones por ordenador y en tiempo real permiten:

  • Predecir y optimizar el rendimiento del sistema
  • Comprender y gestionar interacciones complejas del sistema
  • Detectar las ineficiencias del diseño y los errores de integración en cada una de las fases de desarrollo
  • Verificar y probar los sistemas mecatrónicos utilizando menos prototipos de hardware
  • Eliminar los errores de codificación manual generando el código automáticamente desde el modelo de simulación.
Profesionales del sector financiero de todo el mundo usan el entorno de programación interactivo y las bibliotecas prediseñadas de MATLAB® para desarrollar aplicaciones cuantitativas en muchos menos tiempo que utilizando C++ o Visual Basic. Con los productos de MathWorks como producto estándar, los equipos de quants y los trabajadores del ámbito de la TI en la industria de servicios financieros pueden trabajar y colaborar en un mismo entorno para:
  • Crear gráficos con información histórica y actual del mercado
  • Modelar las tasas de interés
  • Solucionar problemas de optimización
  • Desarrollar modelos cuantitativos para optimizar el funcionamiento y minimizar el riesgo
  • Integrar con fuentes de información y software heredado
  • Desarrollar y desplegar aplicaciones en entornos de producción, equipos, servidores y la Web

Los productos de procesamiento de señales de MathWorks ofrecen una gran variedad de herramientas y librerías de algoritmos que le permitirán analizar, diseñar y simular sistemas DSP de forma mucho más rápida que empleando los lenguajes de programación tradicionales como C y C++.

En un único entorno integrado de desarrollo de sistemas y algoritmos, podrá:

  • Adquirir datos medidos y analizar señales
  • Desarrollar algoritmos para aplicaciones de procesamiento de señales, comunicaciones, audio y vídeo
  • Simular el efecto de condiciones reales e interacciones a nivel de sistema en el comportamiento del algoritmo
  • Generar un código C o HDL para su ejecución en DSPs, ASICs y FPGAs

Los productos de MathWorks y sus partners de FPGA aceleran el desarrollo de diseños FPGA gracias a su completo entorno de modelado, análisis, generación de código HDL y verificación. Se puede:

  • Desarrollar e implementar diseños en FPGA en varios días o semanas, en lugar de en varios meses
  • Crear diseños de referencia y experimentar con diferentes ajustes de implementación
  • Generar código HDL no específico u optimizado a partir de modelos de Simulink
  • Verificar si los diseños HDL cumplen las especificaciones del sistema

El desarrollo de algoritmos es esencial para el procesamiento de imágenes y vídeos, ya que cada situación es única, y las buenas soluciones requieren varias iteraciones del diseño. The MathWorks presenta un entorno completo para obtener más información sobre sus datos de imágenes y vídeos, desarrollar algoritmos y explorar los ajustes de implementación.

Con las herramientas de MathWorks para el procesamiento de imágenes y vídeos, podrá:

  • Adquirir imágenes y vídeos desde un hardware de procesamiento de imágenes compatible con PC
  • Utilizar herramientas gráficas para visualizar y manipular imágenes y vídeos
  • Desarrollar nuevas ideas utilizando librerías de algoritmos de referencia
  • Migrar diseños a hardware embebido

Los productos de MathWorks agilizan el desarrollo de software embebido y hardware, proporcionando un entorno completo para el modelado, análisis, simulación y generación de código. Usted puede:

  • Verificar los diseños antes de la implementación y prueba
  • Generar automáticamente código para la creación de prototipos y producción
  • Comprobación del software y detectar los errores de ejecución antes de compilar y pruebas
Los equipos de ingeniería enfocados en tecnologías inalámbricas utilizan MATLAB para reducir los tiempos desde el desarrollo de algoritmos hasta la simulación del sistema y su implementación en hardware. Los ingenieros ahorran tiempo y optimizan procesos mediante:
  • Confirmación de conceptos de algoritmo en simulación de pruebas de sobreaire
  • Explorar y optimizar el comportamiento del sistema con modelos que incluye Radio Frecuencia y elementos de antena digitales
  • La eliminación de los problemas de diseño antes de realizar implementación
  • La racionalización de pruebas y verificación con MATLAB y Simulink
  • La generación automática de código HDL o C para la creación de prototipos e implementación
Los usuarios hablan de una reducción de hasta un 30% en el tiempo de desarrollo general y el 85% del tiempo de verificación y de la creación e implementación de FPGA y ASIC sin defectos en el primer intento. Mas información sobre Comunicación Inalambrica

Internet of Things (IoT) describe una tendencia emergente, donde un gran número de dispositivos están conectados a Internet.

Estos dispositivos se comunican con personas y otros elementos para generar información que se almacenara donde se procesan los datos y se analizan para obtener información importante.

Las soluciones de la IoT se construyen para muchas aplicaciones verticales tales como el monitoreo y control ambiental, vigilancia de la salud, el seguimiento de flotas de vehículos, monitoreo y control industrial y automatización del hogar.

los biólogos utilizan los productos de The MathWorks para entender y predecir el comportamiento biológico usando análisis de datos y elaboración de modelos matemáticos.
los productos de MathWorks proporcionan un único entorno integrado para apoyar la farmacocinética (PK), la bioinformática, la biología de sistemas, procesamiento de imágenes biológicas y la bioestadística.
Puede utilizar productos de biología computacional de The MathWorks para:

  • Importar los datos, analizarlos, modelarlos y compartir los resultados
  • Automatizar los elementos de flujo de trabajo
  • Personalizar algoritmos y herramientas críticas a los métodos innovadores en desarrollo para trabajar con áreas de investigación inexploradas
  • El Apalancamiento de algoritmos y herramientas de soporte comercial

Una parte esencial de la robótica, es la de diseñar sistemas autónomos o semiautónomos con capacidad para interactuar con su entorno, modificándolo y/o moviéndose a través de él. MathWorks ofrece herramienta que le permitirán:

  • Diseñar y simular los sistemas robóticos
  • Conexión a las plataformas de robots y periféricos
  • Desarrollar los prototipos y algoritmos

Diferentes equipos de ingeniería están usando MATLAB para construir sistemas avanzados de análisis del Big Data actuales que van desde el mantenimiento predictivo y la telemática a sistemas avanzados de asistencia al conductor y análisis de sensores. Ya que ofrece capacidades esenciales que no se encuentran en los sistemas de inteligencia de negocios o lenguajes de código abierto

  • Datos del mundo físico: MATLAB tiene soporte nativo para sensores, iágenes, vídeo, telemetría, binario, y otros formatos en tiempo real. Explora estos datos usando la funcionalidad de MATLAB para Hadoop MapReduce, y mediante la conexión de las interfaces a bases de datos ODBC / JDBC.
  • Machine learning, redes neuronales, estadísticas, y más: MATLAB ofrece un conjunto completo de funciones estadísticas y modelos de Machine learning, además de métodos avanzados tales como la optimización no lineal, la identificación del sistema, y miles de algoritmos pre construidos para el procesamiento de imágenes y vídeo, modelos financieros y el control diseño de sistemas.
  • Procesamiento de alta velocidad de grandes conjuntos de datos: Las rutinas de escalas numéricas de MATLAB al procesamiento en paralelo sobre clusters y la nube.
  • Desarrollo en línea y en tiempo real: MATLAB se integra en sistemas empresariales, clusters y la nube, y puede ser dirigido a un hardware embebido en tiempo real.

Ingenieros han desarrollados miles de aplicaciones de Machine Learning usando MATLAB, dado
que MATLAB hace fácil las partes más complicadas de este proceso.
-Aplicaciones intuitivas para entrenar y comparar modelos
-Provee técnicas avanzadas para procesamiento de señales y extracción de características
-Sintonización de hiperparámetros y selección de características para optimizar el rendimiento del
modelo
-Código escalable para Big Data y uso de Clusters
-Generación automática de código C/C++ para sistemas embebidos
-Algoritmos usados para Clasificación, regresión y agrupamiento, para aprendizaje supervisado y
no supervisados

Con algunas líneas de MATLAB, puedes construir modelos de Deep Learning sin tener que ser un
experto. Explora como MATLAB te ayuda con los procesos en que necesites usar Deep Learning:
-Crear, modificar y analizar arquitecturas de Deep Learning usando apps y herramientas de
visualización.
-Preprocesar datos y mediante apps automatizar el proceso de etiquetar imágenes, video o audio.
-Acelerar algoritmos en GPUs de Nvidia, nubes y datacenters sin programación especializada de
dichos ambientes
-Colaborar usando frameworks como TensorFLow, PyTorch y MxNet
-Simular y entrenar el comportamiento sistemas dinámicos con Reinforcement learning

Ingenieros usan MATLAB para desarrollar y desplegar software para monitoreo de condiciones y
mantenimiento predictivo a sistemas de IT y OT.
-Acceso a datos usando interfaces, ya sea almacenados en la nube, bases de datos relacionales y
no relacionales, y protocolos como REST, MQTT y OPC UA.
-Preprocesamiento de datos y extracción de Características para monitorear la salud de los
equipos, usando apps para procesamiento de señales y técnicas estadísticas
– Desarrollar modelos de Machine Learning para aislar las causas de las fallas y predecir tiempo
para fallo, y estimar la vida útil restante.
-Desplegar algoritmos y modelos a sistemas embebidos u otro hardware, generando
automáticamente código C/C++, Python, HDL, PLC, GPU, .NET o java.