记录日期2024 年 9 月 10 日
报告人汉克·朗
概述
凭借其强大的处理能力和丰富的工具箱，MATLAB 被广泛应用于生物信息学、机器学习和实验物理等众多研究领域，用于自动化实验控制和结果分析。其强大的计算能力确保了对复杂数据、密集型模拟和高级算法开发的高效处理，使其成为追求高性能和高精度的研究人员不可或缺的工具。本次演讲中，我们将教您如何使用 MATLAB 和 Moku（一系列基于 FPGA 的可重构仪器）实现实验控制栈，从而最大限度地提高效率和速度。我们的 API 集成将灵活的 Moku 硬件与 MATLAB 相结合，帮助您无缝设置仪器参数、执行自动化数据分析并生成实验数据的实时动画。想要获取本次网络研讨会中提到的 MATLAB 脚本吗？点击此处获取。 开始. 有关观众问题的详细解答 — 包括如何执行代数运算并将结果发送为模拟输出、何时使用 get_data() 函数存储数据等 — 看看我们的博客.
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