Formation Matlab. Bases du travail avec le progiciel MATLAB. Commentaires sur le cours
Malgré la popularité plutôt élevée du langage MATLAB, la plupart des développeurs peuvent difficilement imaginer à la fois sa syntaxe et ses capacités. Le fait est que la langue est directement liée à un produit logiciel populaire, dont le coût peut atteindre des valeurs incroyables. Donc, question principale: Le langage Matlab est-il vraiment si bon ? Et peut-il vous être utile.
Usage
Commençons non pas par une digression standard dans l'histoire et une discussion des avantages et des inconvénients du langage, mais par l'environnement logiciel MATLAB / Simulink - le seul endroit où le héros de ce texte peut être utile. Imagine seulement éditeur graphique, dans lequel vous pouvez réaliser n'importe laquelle de vos idées sans avoir derrière vous plusieurs années d'expérience et une formation pertinente. Et une fois que vous avez créé un schéma d'interaction entre les outils, vous pouvez obtenir un script de haute qualité pour une utilisation répétée.
MATLAB est un tel éditeur dans le monde des données. Le champ d'application est infiniment large : IoT, finance, médecine, espace, automatisation, robotique, systèmes sans fil et bien plus encore. En général, des possibilités presque illimitées de collecte et de visualisation de données, ainsi que de prévisions, mais uniquement si vous pouvez acheter le package approprié.
Quant au prix, il n'y a presque pas de limite supérieure, mais la limite inférieure est d'environ 99 $. Pour arracher un produit aussi puissant pour relativement peu d'argent, vous devez être un étudiant universitaire. Et bien sûr, vous obtiendrez un produit plutôt limité.
Caractéristiques linguistiques
Le langage MATLAB est un outil qui permet l'interaction d'un opérateur (souvent même pas un programmeur) avec toutes les possibilités disponibles pour analyser, collecter et présenter des données. Il a les avantages et les inconvénients évidents d'une langue qui vit dans un écosystème fermé.
Défauts:
Lent et surchargé d'opérateurs, de commandes, de fonctions, du langage dont le but principal est d'améliorer la perception visuelle.
Très concentré. Il n'y a plus plate-forme logicielle où MATLAB serait utile.
Logiciel coûteux. Si vous n'êtes pas étudiant, préparez-vous à vider vos poches ou franchissez la frontière de la loi. Et même si l'étudiant - le prix est décent.
Faible demande. Malgré le grand intérêt pour MATLAB dans presque tous les domaines, seuls quelques-uns l'utilisent réellement et légalement.
Avantages :
Le langage est facile à apprendre, a une syntaxe simple et claire.
D'énormes opportunités. Mais c'est plutôt l'avantage de l'ensemble du produit dans son ensemble.
Des mises à jour fréquentes, en règle générale, des transformations positives notables se produisent au moins deux fois par an.
Environnement logiciel permet de le convertir en un code "rapide" en C, C++.
Le public ciblé
Bien sûr, tout le monde n'a pas besoin de MATLAB. Malgré le champ d'application le plus large, il est difficile d'imaginer qu'un développeur d'applications ordinaire ait besoin de connaître ce langage. MATLAB est extrêmement utile dans les domaines qui nécessitent une fiabilité particulière dans le traitement des données, par exemple, dans les systèmes de pilotage automatique dans les voitures ou dans les airs systèmes électroniques avion.
Autrement dit, si vous n'êtes pas très programmeur, mais que d'une manière ou d'une autre votre profession est liée au besoin de traitement de données programmatique, alors le produit MATLAB / Simulink avec le langage approprié peut grandement simplifier vos tâches quotidiennes.
Littérature
Nous complétons l'examen de la langue, comme toujours, avec une liste de la littérature pédagogique. En soi, parmi eux, vous ne trouverez pas de livres exclusivement sur la langue, mais cela ne fera que faciliter la perception de la langue :
Vous avez de l'expérience avec MATLAB ? Et qui?
Pour ceux qui veulent devenir programmeur - .
Le cours fournit des connaissances pratiques fondamentales dans le domaine de l'apprentissage en profondeur. Divers exemples seront utilisés pour comprendre les caractéristiques du travail et de l'apprentissage en profondeur les réseaux de neurones, ainsi que de discuter de diverses implémentations d'architectures, à la fois des réseaux de neurones profonds convolutifs et récurrents.
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Le cours fournit des compétences pratiques dans la génération de code C à partir de code MATLAB. Explique comment préparer le code MATLAB pour la génération de code et comment effectuer une génération de code C optimale. Le cours montre un exemple de mise en place d'interfaces et d'intégration du code C généré dans un projet externe.
Intégration du code C/C++ dans SIMULINK (SLEX)
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Organisation de développement d'équipe (SLMB)
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MATLAB pour les professionnels de l'aérospatiale (MLBE-O)
Le cours pratique est conçu pour les ingénieurs aérospatiaux afin de fournir une introduction complète à l'environnement informatique technique MATLAB. Les bases de l'analyse de données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation dans MATLAB sont les sujets clés du cours.
MATLAB pour les professionnels de l'automobile (MLBE-A)
Le cours pratique est conçu pour les ingénieurs de l'industrie automobile afin de fournir une introduction complète à l'environnement informatique technique MATLAB. Les bases de l'analyse de données, de la visualisation, de la modélisation et de la programmation dans MATLAB sont les sujets clés du cours.
Modélisation des Systèmes et des Algorithmes (SLBE)
Le cours est destiné aux ingénieurs qui découvrent les systèmes de modélisation et les algorithmes. L'accent est mis sur l'application des méthodes de modélisation de base, la vérification de l'exactitude de l'assemblage des modèles et outils pour développer des organigrammes Simulink.
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Le cours est destiné aux spécialistes DSP qui n'ont pas expérience professionnelle travailler dans Simulink®. Sur la base de l'utilisation de méthodes et d'outils de base pour la construction de modèles, des compétences seront données pour développer des modèles sous forme de schémas blocs pour la construction de systèmes de traitement numérique du signal.
Traitement et visualisation des données dans MATLAB (MLVI)
Le cours se concentre sur l'importation et la préparation de données pour le développement d'applications d'analyse de données. Le cours sera utile aux analystes et aux scientifiques des données qui ont besoin d'automatiser le traitement, l'analyse et la visualisation de données hétérogènes obtenues à partir de nombreuses sources.
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Le cours se concentre sur l'analyse des données et les méthodes apprentissage automatique dans MATLAB. Des techniques d'apprentissage non supervisé pour explorer et découvrir des caractéristiques dans de grands ensembles de données et un apprentissage supervisé pour construire des modèles prédictifs sont considérés. Des exemples et des exercices montreront comment visualiser et évaluer les résultats.
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Le cours fournit des connaissances pratiques fondamentales dans le domaine de l'apprentissage en profondeur. À l'aide de divers exemples, les caractéristiques du fonctionnement et de la formation des réseaux de neurones profonds sont analysées, et diverses implémentations d'architectures, à la fois des réseaux de neurones profonds convolutionnels et récurrents, sont discutées.
Prétraitement et extraction des propriétés du signal avec MATLAB (MLSP)
Ce cours d'une journée vous montrera comment utiliser MATLAB, Signal Processing Toolbox et Wavelet Toolbox pour traiter les signaux temporels et extraire les caractéristiques clés dans les domaines temporel et fréquentiel. Ce cours est destiné aux data scientists et aux ingénieurs impliqués dans l'analyse de signaux (séries temporelles).
Programmation sous MATLAB (MLPR)
Expérience pratique de l'utilisation des fonctionnalités du langage MATLAB pour écrire un code efficace, bien structuré et lisible. Ces concepts constituent la base de la création d'applications, du développement d'algorithmes et de l'extension des capacités des produits développés. Le cours couvre les détails de l'optimisation des performances du code, ainsi que les outils d'écriture et de débogage du code.
Intégration du code C/C++ dans MATLAB (MLEX)
Le cours se concentre sur l'interaction de MATLAB et du code C personnalisé. Sur exemples pratiques et les exercices couvrent la génération de fichiers MEX pour intégrer du code C externe dans des applications MATLAB et appeler du code MATLAB à partir d'applications écrites en C.
Programmation orientée objet dans MATLAB (MLCO)
Les participants apprendront à utiliser la programmation orientée objet pour développer et maintenir des applications complexes. De plus, une approche de développement pilotée par les tests pour assurer la qualité des logiciels sera présentée.
Accélération et parallélisation du code MATLAB (MLAC)
Le cours présentera diverses techniques pour accélérer le code MATLAB. Vous apprendrez à trouver et à éliminer les goulots d'étranglement dans le code en utilisant des techniques d'allocation de mémoire et de vectorisation, en compilant des programmes dans MEX, en exécutant du code sur des CPU et des GPU multicœurs.
Création d'interfaces graphiques avec MATLAB (MLAP)
Le cours fournit des compétences dans la création d'interfaces utilisateur interactives pour les programmes dans MATLAB. Vous apprendrez à utiliser des contrôles personnalisés tels que des boutons, des curseurs, des graphiques et des menus pour créer une interface robuste et conviviale pour votre application MATLAB.
Analyse financière dans MATLAB (MLFA)
Le cours est destiné aux spécialistes dans le domaine de la finance computationnelle. Il donne une introduction complète à l'environnement informatique technique MATLAB. Tout au long du cours, les sujets d'analyse de données, de visualisation, de modélisation et de programmation sont couverts en mettant l'accent sur les applications pratiques pour les applications financières dans la résolution de problèmes tels que l'analyse de séries chronologiques, la modélisation Monte Carlo, l'analyse et la gestion de portefeuille.
Gestion du risque de crédit dans MATLAB (MLCR)
Le cours fournit une introduction complète à la modélisation du risque de crédit à l'aide de MATLAB et d'outils financiers informatiques. Utile pour les praticiens du risque ayant une expérience dans le développement de modèles de risque de crédit MATLAB à l'aide de techniques de modélisation courantes et de l'approche de notation interne étendue de Bâle II/III.
Modélisation de séries temporelles dans MATLAB (MLTS)
Le cours fournit une compréhension complète de la modélisation de séries chronologiques à l'aide de MATLAB. La formation est destinée aux économistes, analystes et professionnels de la finance ayant une expérience de MATLAB qui développent des modèles de séries chronologiques. Le cours est basé sur la procédure standard de Box-Jenkins pour le développement de modèles de séries chronologiques.
Gestion des risques de marché dans MATLAB (MLMR)
Le cours fournit des compétences fondamentales en gestion des risques de marché à l'aide de MATLAB et d'instruments financiers. Le cours est destiné aux analystes de risques, gestionnaires de risques, gestionnaires de portefeuille et autres professionnels de la finance ayant une expérience de MATLAB qui ont besoin d'analyser, d'évaluer et de gérer les risques de marché. Le cours utilise des exemples de risque de marché, bien que les méthodes démontrées soient applicables à la plupart des domaines de risque, y compris la liquidité, le taux d'intérêt et le risque opérationnel.
Modélisation des Systèmes et des Algorithmes (SLBE)
Le cours est destiné aux ingénieurs qui découvrent les systèmes de modélisation et les algorithmes. L'accent est mis sur l'application des techniques de modélisation de base, en vérifiant l'exactitude de l'assemblage des modèles et des outils pour développer des schémas fonctionnels Simulink.
Modélisation de systèmes et d'algorithmes pour l'industrie automobile (SLBE-A)
Le cours est destiné aux ingénieurs automobiles novices en matière de modélisation de systèmes et d'algorithmes. L'accent est mis sur l'application des méthodes de modélisation de base, la vérification de l'exactitude de l'assemblage des modèles et des outils de développement schémas fonctionnels Simulink.
Modélisation de systèmes et d'algorithmes pour les entreprises aérospatiales (SLBE-O)
Le cours est conçu pour les ingénieurs aérospatiaux novices en modélisation de systèmes et d'algorithmes. L'accent est mis sur l'application des méthodes de modélisation de base, en vérifiant l'exactitude de l'assemblage des modèles et des outils pour développer des schémas fonctionnels Simulink.
Machine à états finis et conception logique de contrôle (SLSF)
Pendant ce cours traite de l'utilisation de Stateflow pour modéliser la logique de contrôle et les machines d'état. Le cours est conçu pour les utilisateurs de Simulink qui modélisent des systèmes d'événements et de contrôle de haut niveau. Le cours se concentre sur l'utilisation des machines d'état et des tables de vérité lors du développement dans Simulink.
Modélisation des files d'attente et des systèmes à événements discrets (SLSE)
Le cours pratique est consacré à la modélisation d'événements discrets à l'aide de l'outil SimEvents. La modélisation des processus dans les systèmes qui ne dépendent pas du temps, mais de l'occurrence d'un événement est considérée. Des exemples de tels systèmes peuvent être : un processus de fabrication, une chaîne d'approvisionnement, un canal de communication, un processeur ou une architecture de produit logiciel.
Modélisation et étalonnage du groupe motopropulseur (SLMC)
Le cours se concentre sur les outils et techniques de conception d'expériences, de modélisation statistique et de méthodes d'optimisation pour l'étalonnage des groupes motopropulseurs modernes dans MATLAB et Simulink. Le cours est conçu pour les ingénieurs impliqués dans l'étalonnage, les tests, le développement d'algorithmes de contrôle pour l'ECM et la modélisation mathématique de l'unité de puissance.
Développement de systèmes robotiques avec ROS et GAZEBO dans MATLAB (MLRO)
La formation est destinée aux ingénieurs impliqués dans le développement d'algorithmes de mouvement pour robots mobiles basés sur le Robot Operating System (ROS) et le simulateur Gazebo.
Simulation semi-réaliste (SLRP)
Le cours pratique est dédié au test et au débogage des algorithmes de contrôle en temps réel dur. Le travail avec des machines temps réel est envisagé, ainsi que les possibilités de l'outil Simulink Test, conçu pour le test formel d'algorithmes.
Développement et prototypage de systèmes de communication avec SDR USRP (SLZR)
Dans ce cours, vous apprendrez à simuler dynamiquement des systèmes de communication numérique avec un ou plusieurs transporteurs dans MATLAB®. Dans le cadre du cours, nous nous familiarisons avec les systèmes de communication multi-antennes, le turbo codage, les modèles d'imperfection des canaux de propagation. Les composants des systèmes LTE et IEEE 802.11 sont utilisés comme exemples. Les étudiants assembleront un système radio en boucle à l'aide des plates-formes matérielles RTL-SDR ou USRP®.
Conception de la couche physique pour les systèmes de communication LTE et LTE ADVANCED (MLTE)
Le cours vise à étudier les principes de base de la construction couche physique systèmes de communication des normes LTE et LTE-Advanced. Après avoir terminé ce cours, les étudiants apprendront comment générer des signaux LTE de référence, ainsi que comment effectuer une simulation de bout en bout du signal d'un émetteur à un récepteur via un canal de communication.
Conception de traitement numérique du signal (SLBE-G)
Le cours est destiné aux spécialistes DSP qui n'ont pas d'expérience professionnelle dans Simulink®. Sur la base de l'utilisation de méthodes et d'outils de base pour la construction de modèles, des compétences seront données pour développer des modèles sous forme de schémas blocs pour la construction de systèmes de traitement numérique du signal.
Modélisation de chemin de radiofréquence (SLRF)
Apprenez à utiliser RF Blockset et RF Toolbox pour modéliser des circuits RF dans des systèmes de communication sans fil. Vous apprendrez à choisir entre deux paradigmes différents pour la simulation de signaux RF : la bande de base équivalente et l'enveloppe de circuit, ainsi qu'à apprendre les techniques de simulation et de modélisation de base des chemins RF.
Ingénierie des systèmes de communication (SLCM)
Utilisez des exemples pratiques pour apprendre à utiliser les produits Simulink pour concevoir des systèmes de communication courants. Attention particulière est consacré à la conception et à la modélisation de bout en bout des systèmes de communication de l'émetteur au récepteur à l'aide de Simulink.
Création de composants logiciels pour l'architecture AUTOSAR (SLAS)
Le cours se concentre sur la modélisation compatible AUTOSAR et la génération de code à l'aide du package de support du générateur de code Simulink pour AUTOSAR. Dans le contexte de la conception basée sur des modèles, le développement de logiciels est considéré comme utilisant des méthodes descendantes et ascendantes. Le cours est destiné aux développeurs de logiciels de l'industrie automobile et aux ingénieurs système qui utilisent Embedded Coder pour générer automatiquement du code C/C++.
Génération automatique de code pour ZYNQ (SLZQ)
Le cours pratique vise à apprendre le processus de développement et de configuration de modèles dans l'environnement Simulink et à les déployer sur la plate-forme Xilinx® Zynq®-7000. Le cours est destiné aux utilisateurs de Simulink qui envisagent de générer, valider et déployer du code Embedded C/C++ et HDL à l'aide d'Embedded Coder et HDL Coder. Le cours utilise la carte de développement ZedBoard™.
Analyse statique du code C/C++ pour les systèmes embarqués (PSBF)
Ce cours explique comment utiliser Polyspace Bug Finder pour trouver des défauts algorithmiques, améliorer les métriques de qualité logicielle et assurer la fiabilité du produit final. Ce cours pratique est conçu pour les ingénieurs développant logiciel ou des modèles pour les systèmes embarqués.
Vérification du code C/C++ avec les outils LDRA (LDRA)
Le cours vise à fournir aux participants une compréhension approfondie des méthodologies de test avancées ainsi que des exigences et des limites associées au développement d'applications pour répondre aux normes de l'industrie telles que DO-178C et DO-278 en avionique, ISO 26262 en automobile, CEI 61508 en la sécurité industrielle et CEI 62304 dans les dispositifs médicaux.
Bonjour chers visiteurs de notre portail Video Teacher. Nous voulons vous fournir des leçons vidéo sur le système de programmation dans le programme MATLAB.
MATLAB est un langage de haut niveau et un environnement interactif pour la programmation, les calculs numériques et la visualisation des résultats. Avec MATLAB, vous pouvez analyser des données, développer des algorithmes, créer des modèles et des applications.
Le système MATLAB est proposé par les développeurs (Math Works, Inc.) en tant que leader du marché, principalement dans le système complexe militaro-industriel, dans l'industrie aérospatiale et dans l'industrie automobile, un langage de programmation de haut niveau pour le calcul technique avec un grand nombre de forfaits standards. programmes d'application. Le système MATLAB a absorbé non seulement l'expérience avancée dans le développement et la mise en œuvre informatique de méthodes numériques accumulée au cours des trois dernières décennies, mais aussi toute l'expérience du développement des mathématiques dans toute l'histoire de l'humanité. Environ un million d'utilisateurs légalement enregistrés utilisent déjà ce système. Il est volontiers utilisé dans leurs projets scientifiques par les principales universités et centres scientifiques du monde. La popularité du système est facilitée par sa puissante extension Simulink, qui fournit des des moyens simples, y compris la programmation visuelle orientée objet, pour la modélisation de systèmes dynamiques linéaires et non linéaires, ainsi que de nombreux autres packages d'extension de système.
Le langage, la boîte à outils et les fonctions mathématiques intégrées vous permettent d'explorer différentes approches et de résoudre plus rapidement qu'en utilisant des feuilles de calcul ou des langages de programmation traditionnels tels que C/C++ ou Java.
MATLAB est largement utilisé dans des domaines tels que :
- traitement du signal et communication,
- traitement d'images et de vidéos,
- systèmes de contrôle,
- automatisation des tests et mesures,
- ingénierie financière,
- biologie computationnelle, etc.
Regardez des didacticiels vidéo qui vous apprendront à travailler avec MATLAB. Ces didacticiels vidéo sont idéaux pour les débutants qui souhaitent acquérir les compétences de base du travail avec un package d'application servant à résoudre divers problèmes mathématiques et calculs techniques. Apprenez efficacement et de manière intéressante avec nous! Plus des informations détaillées pour MATLAB vous pouvez trouver sur le site