Xlinxzynqplatform嵌入式代码支持包的MATLAB开发

介绍了如何在嵌入式系统中部署神经网络算法，涵盖了ARM NN、CMSIS NN和K210等平台的实现方法。神经网络的训练在PC端完成，训练好的模型在嵌入式系统中进行部署，接收输入数据，经过计算后输出结果。详细讨论了Kendryte K210芯片的特性，以及如何转换和部署TensorFlow和TFLite模型至K210的kmodel格式。文章还收录了MaixPy开发和SDK IDE的入门指南，适合初学者快速掌握K210的开发与应用。

Matlab开发：嵌入式代码Arduino服务写入阻塞。生成的代码用于控制连接到Arduino的伺服驱动。

EmbeddedCoder:registered:支持包为BeagleBone Black硬件提供Simulink:registered:模型的创建和运行。此支持包包含Simulink模块库，用于配置和访问BeagleBone Black的外设和通信接口。同时支持DSP滤波器的NEON:trade_mark:优化代码，使用DSP System Toolbox:trade_mark:的ARM:registered:Cortex:registered:Ne10库。支持适用于R2014b及更高版本。如有下载或安装问题，请访问 www.mathworks.com/contact_ts 联系技术支持。

在MATLAB Simulink中创建步进电机控制模型，通过生成的嵌入式C代码，实现对F2812的步进电机控制。

SQLite3 以其轻量级和灵活的特点，成为嵌入式系统和小型设备开发中的热门选择。

在Simulink中高效使用嵌入式Matlab块，是开发DSP算法的关键步骤。

SQLite 嵌入式移植评估 移植过程: 将 SQLite 数据库引擎集成到嵌入式系统中。 评估内容: 基本数据库操作：涵盖数据的增删改查等基本功能测试。 原子性测试：验证数据库操作的原子性，确保数据的一致性。 稳定性测试：在长时间运行、高并发等场景下评估数据库的稳定性。 主要目标: 保证 SQLite 在嵌入式环境中的稳定运行和可靠性。

SQL嵌入式编程，将数据库操作融入应用程序，实现数据与逻辑的紧密结合。 核心思想： 将SQL语句作为宿主语言的一部分，直接在应用程序中执行数据库操作。 利用宿主语言的变量、函数等功能，实现更灵活的数据处理逻辑。 通过预编译和绑定技术，提升数据库访问效率。 学习路径： 掌握SQL语言基础，熟悉常用的数据操作语句。 选择合适的宿主语言，例如C/C++、Java、Python等。 学习数据库API，了解如何连接数据库、执行SQL语句、处理结果集等操作。 实践项目，将SQL嵌入式编程应用于实际场景，例如数据分析、Web开发等。 通过学习SQL嵌入式编程，开发者可以更高效地开发数据密集型应用，实现数据与业务逻辑的无缝衔接。

介绍了MATLAB中triu函数的优化版本，专为嵌入式Lapack设计。该函数是一个C库，适用于各种嵌入式系统（如AVR、PIC、ARM等），并遵循MATLAB / Octave的标准，用于矩阵的计算和解决方案。