პროგრამირება Matlab-ის ონლაინ კურსებზე. MATLAB პროგრამულ პაკეტთან მუშაობის საფუძვლები

კარგად" MatLab-ის შესავალი" გვაწვდის ინფორმაციას MatLab-ის შესაძლებლობების შესახებ. კურსის განმავლობაში სტუდენტები ისწავლიან MaLab თარჯიმნის ენის გამოყენებას პრობლემების ფართო სპექტრის გადასაჭრელად.

ტრენინგის საჭირო დონე:

კურსის პროგრამა

1. შესავალი

  • MaLab სისტემის გამოყენების სფერო. MaLab სოციალიზებული ინსტრუმენტების მიმოხილვა.

2. MATLAB Desktop Tools

  • მაგიდა 3.
  • Მთავარი მენიუ.
  • პროექტის დირექტორია ბრაუზერი (მიმდინარე საქაღალდეები).
  • ბრძანების ფანჯარა.
  • ფანჯარა ბრძანების ზარების ისტორიით (Command History).
  • ძირითადი სამუშაო სივრცის ფანჯარა (Workspace Browser).
  • რედაქტორი.

3. პროექტის დირექტორიის შემადგენლობა

  • M-ფაილები.
  • SLX ფაილები.
  • FUR – ფაილები და კომუნალური საშუალებები მათთან მუშაობისთვის.
  • MAT ფაილები.

4 . გრაფიკული ინსტრუმენტი

5. MatLab სისტემის ენა

  • MatLab ენის ზოგადი მახასიათებლები.
  • ცვლადები და მათი ტიპები.
  • მასივები.
    • მასივის მითითების მეთოდები.
    • მასივების აგება მასივისაგან.
    • ქვებარები.
    • ოპერაციები მასივებზე.
  • სტრუქტურები.
  • ძირითადი საკონტროლო სტრუქტურები.
  • M-ფუნქციები და ანონიმური ფუნქციები.
  • კლასები.
    • კლასის სტრუქტურა.
    • მემკვიდრეობის მექანიზმი.
    • თვისებების განყოფილება.
    • მეთოდების განყოფილება.
    • მოვლენების განყოფილება.
    • აღრიცხვის განყოფილება.
    • ღირებულების კლასი და მაჩვენებლის კლასი (მნიშვნელობის კლასები, სახელურის კლასები).
  • Ივენთი
  • გრაფიკული მონაცემების ჩვენების ინსტრუმენტები
  • GUI განვითარების ინსტრუმენტები
  • ტოლფასი სიმებიანი თარჯიმანი.
  • სიმბოლური გამოთვლები.

კურსის ბოლოს ტარდება საბოლოო სერტიფიცირება ტესტის სახით ან სწავლების პროცესში შესრულებული პრაქტიკული სამუშაოს შეფასებების საფუძველზე.

MATLAB პროგრამირების ენა არის მაღალი დონის ინტერპრეტირებული პროგრამირების ენა, რომელიც მოიცავს ფუნქციების ფართო სპექტრს, ინტეგრირებულ განვითარების გარემოს, მატრიცებზე დაფუძნებულ მონაცემთა სტრუქტურებს და ობიექტზე ორიენტირებულ შესაძლებლობებს დაწერილი სხვა პროგრამირების ენებზე. MatLab პაკეტი შეიქმნა Math Works-ის მიერ ათზე მეტი წლის წინ. ასობით მეცნიერისა და პროგრამისტის მუშაობა მიზნად ისახავს მისი შესაძლებლობების მუდმივ გაფართოებას და ძირითადი ალგორითმების გაუმჯობესებას.

დღეს ჩვენს ქვეყანაში 1000-ზე მეტი საწარმო იყენებს MATLAB ინსტრუმენტებს პრობლემების გადასაჭრელად. MATLAB გამოიყენება ადამიანის საქმიანობის სხვადასხვა სფეროში: IoT, ფინანსები, მედიცინა, სივრცე, ავტომატიზაცია, რობოტიკა, უკაბელო სისტემები და მრავალი სხვა. და ა.შ.. ერთი სიტყვით ყველაფერი, რაც დაკავშირებულია მონაცემთა შეგროვების და ვიზუალიზაციის უნართან, ასევე პროგნოზირებასთან.

ამჟამად MATLAB არის ძლიერი და უნივერსალური საშუალებაპრობლემების გადაჭრა და MATLAB-ის უნარ-ჩვევების მქონე სპეციალისტები შრომის ბაზარზე დიდი მოთხოვნაა.

გეპატიჟებით MATLAB-ის კურსებზე ინტერფეისის ტრენინგ ცენტრში, რათა ისწავლოთ როგორ ეფექტურად იმუშაოთ MATLAB-ის ინსტრუმენტებთან და სწრაფად გადაჭრათ მათემატიკური და ეკონომიკური პრობლემები.

გამარჯობა ჩვენი ვიდეო მასწავლებლის პორტალის ძვირფასო სტუმრებო. გვინდა შემოგთავაზოთ ვიდეო გაკვეთილები პროგრამირების შესახებ MATLAB-ში.

MATLAB არის მაღალი დონის ენა და ინტერაქტიული გარემო პროგრამირების, რიცხვითი გამოთვლებისა და შედეგების ვიზუალიზაციისთვის. MATLAB-ის გამოყენებით შეგიძლიათ გაანალიზოთ მონაცემები, განავითაროთ ალგორითმები და შექმნათ მოდელები და აპლიკაციები.

MATLAB სისტემაშემოთავაზებულია დეველოპერების მიერ (Math Works, Inc.), როგორც ბაზრის ლიდერი, ძირითადად სამხედრო-ინდუსტრიული კომპლექსის, აერონავტიკისა და საავტომობილო მრეწველობის, მაღალი დონის პროგრამირების ენა ტექნიკური გამოთვლებისთვის, სტანდარტული აპლიკაციის პაკეტების დიდი რაოდენობით. MATLAB სისტემა მოიცავს არა მხოლოდ ბოლო სამი ათწლეულის განმავლობაში დაგროვილი რიცხვითი მეთოდების შემუშავებისა და კომპიუტერული დანერგვის მოწინავე გამოცდილებას, არამედ მათემატიკის განვითარების მთელ გამოცდილებას კაცობრიობის ისტორიის მანძილზე. დაახლოებით მილიონი ლეგალურად დარეგისტრირებული მომხმარებელი უკვე იყენებს ამ სისტემას. მსოფლიოს წამყვანი უნივერსიტეტები და კვლევითი ცენტრები ადვილად იყენებენ მას თავიანთ სამეცნიერო პროექტებში. სისტემის პოპულარობას ხელს უწყობს მისი ძლიერი Simulink გაფართოება, რომელიც უზრუნველყოფს მოსახერხებელ და მარტივი საშუალებები, მათ შორის ვიზუალური ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირება ხაზოვანი და არაწრფივი დინამიური სისტემების მოდელირებისთვის, ისევე როგორც მრავალი სხვა სისტემის გაფართოების პაკეტი.

ენა, ხელსაწყოები და ჩაშენებული მათემატიკის ფუნქციები საშუალებას გაძლევთ შეისწავლოთ სხვადასხვა მიდგომები და მიიღოთ გამოსავალი უფრო სწრაფად, ვიდრე ცხრილების ან ტრადიციული პროგრამირების ენების გამოყენება, როგორიცაა C/C++ ან Java.

MATLAB ფართოდ გამოიყენება ისეთ სფეროებში, როგორიცაა:

  • სიგნალის დამუშავება და კომუნიკაცია,
  • სურათის და ვიდეოს დამუშავება,
  • კონტროლის სისტემები,
  • ტესტირებისა და გაზომვების ავტომატიზაცია,
  • ფინანსური ინჟინერია,
  • გამოთვლითი ბიოლოგია და ა.შ.

უყურეთ ვიდეო გაკვეთილებს, რომლებიც გასწავლით როგორ იმუშაოთ MATLAB-თან. ეს საგანმანათლებლო ვიდეო გაკვეთილები იდეალურია დამწყებთათვის, რომლებსაც სურთ ისწავლონ აპლიკაციის პაკეტთან მუშაობის ძირითადი უნარები, რომლებიც გამოიყენება სხვადასხვა მათემატიკური ამოცანებისა და ტექნიკური გამოთვლების გადასაჭრელად. ისწავლეთ ეფექტურად და საინტერესოდ ჩვენთან ერთად! უფრო დეტალური ინფორმაცია MATLAB-ის შესახებ შეგიძლიათ იხილოთ ვებგვერდზე

კურსი იძლევა ფუნდამენტურ პრაქტიკულ ცოდნას ღრმა სწავლის სფეროში. ჩართულია სხვადასხვა მაგალითებიგანხილული იქნება ღრმა ნერვული ქსელების ფუნქციონირებისა და ტრენინგის თავისებურებები და განხილული იქნება არქიტექტურის სხვადასხვა დანერგვა, როგორც კონვოლუციური, ასევე განმეორებადი ღრმა ნერვული ქსელები.

C/C++ კოდის გენერირება MATLAB (MLEM) ალგორითმებიდან

კურსი უზრუნველყოფს პრაქტიკულ უნარებს MATLAB კოდიდან C კოდის გენერირებაში. აღწერს როგორ მოვამზადოთ MATLAB კოდი კოდის გენერირებისთვის და როგორ გენერირება ოპტიმალური C კოდი. კურსი გვიჩვენებს ინტერფეისების დაყენებისა და გენერირებული C კოდის გარე პროექტში ინტეგრირების მაგალითს.

C/C++ კოდის ინტეგრაცია SIMULINK (SLEX)-ში

კურსი მოიცავს სხვადასხვა მეთოდებიკოდის ინტეგრირება Simulink მოდელებში. მთავარი აქცენტი კეთდება C კოდისა და MATLAB კოდის ინტეგრაციაზე. განხილული თემები მოიცავს C MEX S ფუნქციებს, MATLAB კოდს და გარე C ფუნქციების დაკავშირებას Simulink-ში Legacy Code Tool-ის გამოყენებით.

გუნდის განვითარების ორგანიზაცია (SLMB)

კურსი უზრუნველყოფს პრაქტიკულ უნარებს მოდელებზე დაფუძნებული დიზაინის სფეროში, რომელიც გამოიყენება გუნდისა და საწარმოს განვითარებაში. მართვის სახელმძღვანელოები და ერთად მუშაობამასშტაბურ პროექტებზე მუშაობისას Simulink-ის მოდელებით.

MATLAB აერონავტიკის პროფესიონალებისთვის (MLBE-O)

პრაქტიკული კურსი განკუთვნილია საჰაერო კოსმოსური ინჟინრებისთვის, რათა უზრუნველყონ ყოვლისმომცველი შესავალი MATLAB ტექნიკური გამოთვლითი გარემოში. MATLAB-ში მონაცემთა ანალიზის, ვიზუალიზაციის, მოდელირებისა და პროგრამირების საფუძვლები კურსის ძირითადი თემებია.

MATLAB ავტომობილების პროფესიონალებისთვის (MLBE-A)

პრაქტიკული კურსი განკუთვნილია ავტომობილების ინჟინრებისთვის, რათა უზრუნველყონ ყოვლისმომცველი გაცნობა MATLAB ტექნიკურ გამოთვლით გარემოში. MATLAB-ში მონაცემთა ანალიზის, ვიზუალიზაციის, მოდელირებისა და პროგრამირების საფუძვლები კურსის ძირითადი თემებია.

სისტემებისა და ალგორითმების მოდელირება (SLBE)

კურსი განკუთვნილია ინჟინრებისთვის, რომლებიც ახალი არიან სისტემური და ალგორითმის მოდელირებაში. აქცენტი კეთდება მოდელირების ძირითადი ტექნიკის გამოყენებაზე, მოდელის შეკრების შემოწმებაზე და Simulink-ის ბლოკ-სქემების შემუშავების ინსტრუმენტებზე.

ციფრული სიგნალის დამუშავების სისტემის დიზაინი (SLBE-G)

კურსი განკუთვნილია იმ DSP სპეციალისტებისთვის, რომლებსაც არ აქვთ Simulink®-ის პროფესიული გამოცდილება. მოდელების აგების ძირითადი მეთოდებისა და ხელსაწყოების გამოყენებაზე დაყრდნობით, მიენიჭება მოდელების შემუშავების უნარები ციფრული სიგნალის დამუშავების სისტემების ბლოკ-სქემების სახით.

მონაცემთა დამუშავება და ვიზუალიზაცია MATLAB-ში (MLVI)

კურსი ფოკუსირებულია მონაცემთა იმპორტირებასა და მომზადებაზე მონაცემთა ანალიტიკური აპლიკაციების შესაქმნელად. კურსი სასარგებლო იქნება ანალიტიკოსებისთვის და მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ მრავალი წყაროდან მიღებული ჰეტეროგენული მონაცემების დამუშავების, ანალიზისა და ვიზუალიზაციის ავტომატიზაცია.

მანქანური სწავლება MATLAB-ით (MLML)

კურსი ფოკუსირებულია მონაცემთა ანალიზისა და მანქანური სწავლების მეთოდებზე MATLAB-ში. განიხილავს უკონტროლო სწავლის ტექნიკებს მონაცემთა დიდ ნაკრებებში ფუნქციების შესასწავლად და გამოვლენისთვის და ზედამხედველობითი სწავლის ტექნიკას პროგნოზირებადი მოდელების შესაქმნელად. მაგალითებისა და სავარჯიშოების გამოყენებით ნაჩვენები იქნება შედეგების ვიზუალიზაციისა და შეფასების მეთოდები.

ღრმა სწავლება MATLAB-ში (MLDL)

კურსი იძლევა ფუნდამენტურ პრაქტიკულ ცოდნას ღრმა სწავლის სფეროში. სხვადასხვა მაგალითების გამოყენებით განიხილება ღრმა ნერვული ქსელების ფუნქციონირებისა და ტრენინგის თავისებურებები და განხილულია არქიტექტურის სხვადასხვა დანერგვა, როგორც კონვოლუციური, ასევე განმეორებადი ღრმა ნერვული ქსელები.

სიგნალის წინასწარი დამუშავება და მოპოვება MATLAB-ით (MLSP)

ეს ერთდღიანი კურსი გაჩვენებთ, თუ როგორ გამოიყენოთ MATLAB, სიგნალის დამუშავების ხელსაწყოთა ყუთი და Wavelet Toolbox დროის სიგნალების დასამუშავებლად და ძირითადი ფუნქციების დროულად ამოსაღებად და სიხშირის რეგიონები. ეს კურსი განკუთვნილია მონაცემთა მეცნიერებისა და ინჟინრებისთვის, რომლებიც ჩართული არიან სიგნალის (დროის სერიების) ანალიზში.

პროგრამირება MATLAB-ში (MLPR)

პრაქტიკული გამოცდილება MATLAB ენის ფუნქციების გამოყენებით ეფექტური, კარგად სტრუქტურირებული და წასაკითხი კოდის დასაწერად. ეს ცნებები ქმნიან საფუძველს აპლიკაციების შესაქმნელად, ალგორითმების შემუშავებისა და შემუშავებული პროდუქტების შესაძლებლობების გასაუმჯობესებლად. კურსი მოიცავს კოდის მუშაობის ოპტიმიზაციის დეტალებს, ასევე კოდის ჩაწერისა და გამართვის ინსტრუმენტებს.

C/C++ კოდის ინტეგრაცია MATLAB-ში (MLEX)

კურსი ფოკუსირებულია MATLAB-ისა და მორგებული C კოდის ურთიერთქმედებაზე. პრაქტიკული მაგალითები და სავარჯიშოები მოიცავს MEX ფაილების გენერირებას გარე C კოდის ინტეგრირებისთვის MATLAB აპლიკაციებში და MATLAB კოდის გამოძახებას C-ში დაწერილი აპლიკაციებიდან.

ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირება MATLAB-ში (MLCO)

კურსის მონაწილეები შეისწავლიან ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირების გამოყენებას რთული აპლიკაციების შემუშავებისა და მხარდაჭერისთვის. გარდა ამისა, დაინერგება ტესტირებაზე ორიენტირებული განვითარების მიდგომა პროგრამული უზრუნველყოფის ხარისხის უზრუნველსაყოფად.

MATLAB კოდის (MLAC) დაჩქარება და პარალელიზაცია

კურსზე წარმოდგენილი იქნება MATLAB კოდის დაჩქარების სხვადასხვა ტექნიკა. თქვენ შეისწავლით კოდში არსებული დაბრკოლებების პოვნას და აღმოფხვრას მეხსიერების განაწილებისა და ვექტორიზაციის ტექნიკის გამოყენებით, პროგრამების შედგენა MEX-ში და კოდის გაშვება მრავალ ბირთვიან CPU-ებსა და GPU-ებზე.

GUI-ების შექმნა MATLAB-ით (MLAP)

კურსი უზრუნველყოფს ინტერაქტიული შექმნის უნარებს მომხმარებლის ინტერფეისები MATLAB-ის პროგრამებისთვის. თქვენ შეიტყობთ პერსონალური კონტროლის გამოყენების შესახებ, როგორიცაა ღილაკები, სლაიდერები, გრაფიკა და მენიუები, რათა შექმნათ ძლიერი და მოსახერხებელი ინტერფეისითქვენი MATLAB აპლიკაციისთვის.

ფინანსური ანალიზი MATLAB-ში (MLFA)

კურსი განკუთვნილია გამოთვლითი ფინანსების დარგის პროფესიონალებისთვის. ის უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ შესავალს MATLAB ტექნიკურ გამოთვლით გარემოში. მონაცემთა ანალიზის, ვიზუალიზაციის, მოდელირებისა და პროგრამირების თემები გაშუქებულია კურსის განმავლობაში, აქცენტი კეთდება ფინანსური აპლიკაციების პრაქტიკულ აპლიკაციებზე ისეთ პრობლემებზე, როგორიცაა დროის სერიების ანალიზი, მონტე კარლოს სიმულაცია, ანალიზი და პორტფელის მენეჯმენტი.

საკრედიტო რისკის მართვა MATLAB-ში (MLCR)

კურსი ითვალისწინებს საკრედიტო რისკის მოდელირების ყოვლისმომცველ შესავალს MATLAB და გამოთვლითი ფინანსური ინსტრუმენტების გამოყენებით. სასარგებლოა რისკის პრაქტიკოსებისთვის MATLAB გამოცდილების მქონე საკრედიტო რისკის მოდელების შემუშავების ზოგადი მოდელირების ტექნიკისა და ბაზელის II/III გაფართოებული შიდა რეიტინგების მიდგომის გამოყენებით.

დროის სერიების მოდელირება MATLAB-ში (MLTS)

კურსი უზრუნველყოფს დროის სერიების მოდელირების საფუძვლიან გააზრებას MATLAB-ის გამოყენებით. ტრენინგი განკუთვნილია ეკონომისტებისთვის, ანალიტიკოსებისთვის და ფინანსური პროფესიონალებისთვის, რომლებსაც აქვთ MATLAB-ის გამოცდილება დროის სერიების მოდელების შემუშავებაში. კურსი ეფუძნება Box-Jenkins-ის სტანდარტულ პროცედურას დროის სერიების მოდელების შემუშავებისთვის.

ბაზრის რისკების მართვა MATLAB-ში (MLMR)

კურსი უზრუნველყოფს საბაზრო რისკის მართვის ფუნდამენტურ უნარებს MATLAB და ფინანსური ინსტრუმენტების გამოყენებით. კურსი განკუთვნილია რისკის ანალიტიკოსებისთვის, რისკის მენეჯერებისთვის, პორტფელის მენეჯერებისთვის და MATLAB გამოცდილების მქონე ფინანსური პროფესიონალებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ ბაზრის რისკების ანალიზი, შეფასება და მართვა. კურსი იყენებს საბაზრო რისკის მაგალითებს, თუმცა დემონსტრირებული ტექნიკა გამოიყენება ყველაზე რისკის სფეროებში, მათ შორის ლიკვიდურობა, საპროცენტო განაკვეთი და საოპერაციო რისკი.

სისტემებისა და ალგორითმების მოდელირება (SLBE)

კურსი განკუთვნილია ინჟინრებისთვის, რომლებიც ახალი არიან სისტემური და ალგორითმის მოდელირებაში. აქცენტი კეთდება მოდელირების ძირითადი ტექნიკის გამოყენებაზე, მოდელის შეკრების შემოწმებაზე და Simulink-ის ბლოკ-სქემების შემუშავების ინსტრუმენტებზე.

სისტემებისა და ალგორითმების სიმულაცია საავტომობილო საწარმოებისთვის (SLBE-A)

კურსი განკუთვნილია საავტომობილო ინჟინრებისთვის, რომლებიც ახალი არიან სისტემის მოდელირებასა და ალგორითმებში. აქცენტი კეთდება მოდელირების ძირითადი მეთოდების გამოყენებაზე, მოდელის აწყობის სისწორის შემოწმებაზე და განვითარების ინსტრუმენტებზე. ბლოკ-სქემებისიმულინკი.

მოდელირების სისტემები და ალგორითმები საჰაერო კოსმოსური საწარმოებისთვის (SLBE-O)

კურსი განკუთვნილია საჰაერო კოსმოსური ინჟინრებისთვის, რომლებიც ახალი არიან სისტემური და ალგორითმის მოდელირებაში. აქცენტი კეთდება მოდელირების ძირითადი ტექნიკის გამოყენებაზე, მოდელის შეკრების შემოწმებაზე და Simulink-ის ბლოკ-სქემების შემუშავების ინსტრუმენტებზე.

სახელმწიფო მანქანების განვითარება და კონტროლის ლოგიკა (SLSF)

ეს კურსი განიხილავს Stateflow-ის გამოყენებას მართვის ლოგიკისა და მდგომარეობის მანქანების მოდელირებისთვის. კურსი განკუთვნილია Simulink-ის მომხმარებლებისთვის, რომლებიც ჩართულნი არიან მოვლენებზე ორიენტირებული და მაღალი დონის კონტროლის სისტემების მოდელირებაში. კურსი ხაზს უსვამს სახელმწიფო მანქანების და სიმართლის ცხრილების გამოყენებას Simulink-ში შემუშავებისას.

რიგების მოდელირება და მოვლენის დისკრეტული სისტემები (SLSE)

პრაქტიკული კურსი ეძღვნება მოვლენების დისკრეტულ მოდელირებას SimEvents ინსტრუმენტის გამოყენებით. ჩვენ განვიხილავთ პროცესების მოდელირებას სისტემებში, რომლებიც დამოკიდებულია არა დროზე, არამედ ამა თუ იმ მოვლენის დადგომაზე. ასეთი სისტემების მაგალითები შეიძლება იყოს: წარმოების პროცესი, მიწოდების ჯაჭვი, საკომუნიკაციო არხი, პროცესორი ან პროგრამული პროდუქტის არქიტექტურა.

ელექტროგადამცემი სისტემის სიმულაცია და კალიბრაცია (SLMC)

კურსი ხაზს უსვამს ექსპერიმენტული დიზაინის ინსტრუმენტებსა და ტექნიკას, სტატისტიკური მოდელირებისა და ოპტიმიზაციის ტექნიკებს MATLAB-სა და Simulink-ში თანამედროვე ელექტროგადამცემების კალიბრაციისთვის. კურსი განკუთვნილია ინჟინრებისთვის, რომლებიც ჩართულნი არიან კალიბრაციაში, ტესტირებაში, კონტროლის ალგორითმების შემუშავებაში ECM და მათემატიკური მოდელირებაელექტრო ერთეული.

რობოტული სისტემების შემუშავება ROS-ით და GAZEBO-თ MATLAB-ში (MLRO)

ტრენინგი განკუთვნილია ინჟინრებისთვის, რომლებიც ჩართული არიან მობილური რობოტების მოძრაობის ალგორითმების შემუშავებაში, რობოტის ოპერაციული სისტემის (ROS) და Gazebo სიმულატორის საფუძველზე.

ნახევრად სიცოცხლის მოდელირება (SLRP)

პრაქტიკული კურსი ეძღვნება კონტროლის ალგორითმების ტესტირებას და გამართვას მძიმე რეალურიდრო. განიხილება რეალურ დროში მანქანებთან მუშაობა, ასევე Simulink Test ინსტრუმენტის შესაძლებლობები, რომელიც შექმნილია ალგორითმების ოფიციალური ტესტირებისთვის.

საკომუნიკაციო სისტემების შემუშავება და პროტოტიპირება SDR USRP-ით (SLZR)

კურსის განმავლობაში შეისწავლით თუ როგორ უნდა ჩაატაროთ დინამიური სიმულაცია ციფრული სისტემებიკომუნიკაცია ერთ ან მეტ ოპერატორთან MATLAB®-ში. კურსის ფარგლებში გავეცნობით მრავალანტენიან საკომუნიკაციო სისტემებს, ტურბო კოდირებას, გავრცელების არხის ნაკლოვანებების მოდელებს. მაგალითებად გამოიყენება LTE და IEEE 802.11 სისტემების კომპონენტები. სტუდენტები ააშენებენ რადიო-in-the-loop სისტემას RTL-SDR ან USRP® ტექნიკის პლატფორმების გამოყენებით.

LTE და LTE ADVANCED (MLTE) სტანდარტების საკომუნიკაციო სისტემების ფიზიკური ფენის დიზაინი

კურსი მიზნად ისახავს LTE და LTE-Advanced სტანდარტების საკომუნიკაციო სისტემების ფიზიკური ფენის აგების ძირითადი პრინციპების შესწავლას. ამ კურსის გავლის შემდეგ სტუდენტები შეისწავლიან, თუ როგორ გამოიმუშავონ LTE საცნობარო სიგნალები, ასევე როგორ ჩაატარონ სიგნალის გადაცემის სიმულაცია გადამცემიდან მიმღებამდე საკომუნიკაციო არხის მეშვეობით.

ციფრული სიგნალის დამუშავების სისტემის დიზაინი (SLBE-G)

კურსი განკუთვნილია იმ DSP სპეციალისტებისთვის, რომლებსაც არ აქვთ Simulink®-ის პროფესიული გამოცდილება. მოდელების აგების ძირითადი მეთოდებისა და ხელსაწყოების გამოყენებაზე დაყრდნობით, მიენიჭება მოდელების შემუშავების უნარები ციფრული სიგნალის დამუშავების სისტემების ბლოკ-სქემების სახით.

რადიოსიხშირული ბილიკის სიმულაცია (SLRF)

ისწავლეთ RF Blockset-ისა და RF Toolbox-ის გამოყენება უსადენო საკომუნიკაციო სისტემებში RF სქემების მოდელირებისთვის. თქვენ შეისწავლით თუ როგორ უნდა აირჩიოთ ორ სხვადასხვა პარადიგმას შორის RF სიგნალების მოდელირებისთვის: ეკვივალენტური ბაზის ზოლი და მიკროსქემის კონვერტი, და შეისწავლით RF ბილიკის სიმულაციისა და სიმულაციის ძირითად ტექნიკას.

საკომუნიკაციო სისტემების დიზაინი (SLCM)

პრაქტიკული მაგალითების საშუალებით თქვენ შეისწავლით თუ როგორ გამოიყენოთ Simulink პროდუქტები საერთო საკომუნიკაციო სისტემების შესაქმნელად. აქცენტი კეთდება საკომუნიკაციო სისტემების ბოლომდე დიზაინზე და მოდელირებაზე გადამცემიდან მიმღებამდე Simulink-ის გამოყენებით.

პროგრამული კომპონენტების შექმნა AUTOSAR არქიტექტურისთვის (SLAS)

კურსი ფოკუსირებულია AUTOSAR-თან თავსებად სიმულაციაზე და კოდის გენერირებაზე Simulink კოდის გენერატორის მხარდაჭერის პაკეტის AUTOSAR-ისთვის. მოდელზე დაფუძნებული დიზაინის კონტექსტში პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავება განიხილება ზემოდან ქვევით და ქვემოდან ზევით მეთოდების გამოყენებით. კურსი განკუთვნილია საავტომობილო პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელებისთვის და სისტემების ინჟინრებისთვის, რომლებიც იყენებენ Embedded Coder-ს C/C++ კოდის ავტომატურად გენერირებისთვის.

კოდის ავტომატური გენერირება ZYNQ-სთვის (SLZQ)

პრაქტიკული კურსი მიზნად ისახავს Simulink-ის გარემოში მოდელების შემუშავებისა და კონფიგურაციის პროცესის შესწავლას და მათ Xilinx® Zynq®-7000 პლატფორმაზე განთავსებას. კურსი განკუთვნილია Simulink-ის მომხმარებლებისთვის, რომლებიც გეგმავენ ჩაშენებული C/C++ კოდის და HDL კოდის გენერირებას, ვალიდაციას და დანერგვას ჩაშენებული კოდირებისა და HDL კოდირების გამოყენებით. კურსი იყენებს ZedBoard™ განვითარების დაფას.

C/C++ კოდის სტატიკური ანალიზი ჩაშენებული სისტემებისთვის (PSBF)

ეს კურსი განიხილავს Polyspace Bug Finder-ის გამოყენებას ალგორითმული დეფექტების გამოსავლენად, პროგრამული უზრუნველყოფის ხარისხის მეტრიკის გასაუმჯობესებლად და საბოლოო პროდუქტის საიმედოობის უზრუნველსაყოფად. ეს პრაქტიკული კურსი განკუთვნილია განვითარებადი ინჟინრებისთვის პროგრამული უზრუნველყოფაან მოდელები ჩაშენებული სისტემებისთვის.

C/C++ კოდის დადასტურება LDRA ხელსაწყოებით (LDRA)

კურსი მიზნად ისახავს მონაწილეებს უზრუნველყოს მოწინავე ტესტირების მეთოდოლოგიების საფუძვლიანი გაგება, ისევე როგორც მოთხოვნები და შეზღუდვები, რომლებიც დაკავშირებულია აპლიკაციების შემუშავებასთან, რათა დააკმაყოფილონ ინდუსტრიის სტანდარტები, როგორიცაა DO-178C და DO-278 ავიონიკაში, ISO 26262 ავტომობილებში, IEC 61508 სამრეწველო უსაფრთხოება და IEC 62304 სამედიცინო მოწყობილობებში.