Madrid Demos

Reconocimiento de audio con Deep Learning

Las redes deep learning están demostrando ser herramientas versátiles. Inicialmente destinadas a la clasificación de imágenes, consolidadas como uno de los métodos más precisos y eficientes para el reconocimiento y detección de objetos, clave en el desarrollo de sistemas punteros, se aplican cada vez más a una amplia variedad de otros tipos de datos.

Visite nuestra área de exhibición para ver y hablar de cómo:

  • Leer grandes cantidades de datos
  • Usar espectrogramas para crear representaciones de las señales
  • Entrenar redes neuronales desde cero utilizando arquitecturas de red CNN
  • Reconocimiento de palabras en tiempo real

Desarrollo de un Sistema de Gestión de Baterías con Simulink

Los paquetes de baterías de Ion-Litio son los sistemas de almacenamiento de energía predominantes en aeronaves, vehículos eléctricos y otros equipos que requieren una fuente de energía fiable, ligera y de alta densidad. El sistema de gestión de baterías (BMS, por sus siglas en inglés) es responsable del funcionamiento seguro, rendimiento y vida útil de la batería en diversas condiciones ambientales y de carga y descarga. Simulink® permite su desarrollo, incluido el diseño de circuitos electrónicos, la lógica de control, la generación automática de código y la verificación y validación.

En esta demo verán:

  • El modelo a nivel de sistema del algoritmo del BMS
  • Los algoritmos detallados de estimación del Estado de Carga, balance de celdas individuales, y diseño de la lógica de control
  • Cómo generar automáticamente código embebido de los algoritmos

Load Forecasting en producción con SpotFire

La interfaz de MATLAB Production Server™ para el software TIBCO Spotfire es una extensión de Spotfire que proporciona un enlace a un motor de análisis de MATLAB robusto y escalable. Esta extensión soporta el procesamiento de análisis avanzado para múltiples usuarios simultáneos dentro del entorno de Spotfire.

Los programas de MATLAB® se empaquetan utilizando MATLAB Compiler SDK™ y se alojan en MATLAB Production Server. Los clientes de Spotfire utilizan la extensión para realizar llamadas y pasar datos a estos programas de MATLAB.

En esta demo verán cómo completar todo el flujo de trabajo de análisis de datos:

  • Importación de datos de fuentes dispares como archivos web, bases de datos, hojas de cálculo, etc.
  • Limpieza de los datos, identificación y eliminación de valores atípicos, y sincronización de los datos
  • Desarrollo de un modelo predictivo preciso basado en los datos agregados utilizando técnicas de aprendizaje automático
  • Implementación del modelo como una aplicación escalable en un entorno de producción

SPEEDGOAT

PMSM Motor Control Demo Kit

Learn how to achieve closed-loop sample rates up to the MHz range, and PWM generation and capture time resolution support as low as 5ns with this PMSM motor control demo kit.

Permanent magnet synchronous machines (PMSM) are increasingly used due to their high efficiency and energy density. They can be found in a wide range of applications from mobile phones and tablets to electric vehicles and wind turbine generators.

The demo kit demonstrates the MathWorks-Speedgoat workflow for rapid control prototyping (RCP). This enables engineers to deploy and run Simulink models with real-time applications, using Model-Based Design (MBD) to design and test control algorithms in real time.

The PMSM Demo Kit consists of a complete software/hardware package to run and test Simulink PMSM models on a Speedgoat real-time target machine to control a brushless DC motor using analog and digital I/O. Simulink Real-Time™ demo files allow the user to immediately start running the motor in open-loop and closed-loop control.