Cursuri de programare Matlab online. Bazele lucrului cu pachetul software MATLAB

Bine " Introducere în MatLab„ oferă informații despre capacitățile MatLab. În cadrul cursului, studenții vor învăța cum să folosească limbajul de interpret MaLab pentru a rezolva o gamă largă de probleme.

Nivelul de pregătire necesar:

  • cunoașterea elementelor de bază ale programării;
  • aptitudini în sistem de operare Windows.

Programul cursului

1. Introducere

  • Domeniul de aplicare al sistemului MaLab. O prezentare generală a instrumentelor MaLab socializate.

2. Instrumente desktop MATLAB

  • Desktop 3.
  • Meniu principal
  • Browser director de proiect (Foldere curente).
  • Fereastra de comandă (Ferestre de comandă).
  • Fereastra cu Istoricul comenzilor.
  • Fereastra de bază a spațiului de lucru (Workspace Browser).
  • Editor

3. Alcătuirea directorului de proiecte

  • Fișiere M.
  • fișiere SLX.
  • FUR - fișiere și utilități pentru lucrul cu ele.
  • fișiere MAT.

4 . Constructor de grafice

5. Limba sistemului MatLab

  • Caracteristicile generale ale limbajului MatLab.
  • Variabilele și tipurile lor.
  • Matrice.
    • Modalități de a seta o matrice.
    • Construirea de tablouri din matrice.
    • Subbarrays.
    • Operații pe matrice.
  • structurilor.
  • Structuri de control de bază.
  • Funcții M și funcții anonime.
  • Clase.
    • structura clasei.
    • mecanism de moștenire.
    • Secțiunea de proprietăți.
    • Sectiunea metode.
    • Sectiunea evenimente.
    • Secțiunea de enumerare.
    • Clasa valorii si clasa pointerului (clase de valori, clase de handle).
  • Evenimente
  • Mijloace grafice de afișare a datelor
  • Instrumente de dezvoltare GUI
  • interpret de șiruri de eval.
  • Calcule simbolice.

La sfârșitul cursului, se efectuează o certificare finală sub formă de test sau pe baza notelor la lucrările practice efectuate pe parcursul studiului.

Limbajul de programare MATLAB este un limbaj de programare interpretat la nivel înalt care include o gamă largă de funcții, un mediu de dezvoltare integrat bazat pe structuri de date matriceale, caracteristici orientate pe obiecte scrise în alte limbaje de programare. MatLab a fost creat de Math Works în urmă cu peste zece ani. Munca a sute de oameni de știință și programatori vizează extinderea constantă a capacităților și îmbunătățirea algoritmilor de bază.

Astăzi, în țara noastră, peste 1000 de întreprinderi folosesc instrumente MATLAB pentru a-și rezolva problemele. MATLAB este utilizat în diverse domenii ale activității umane: IoT, finanțe, medicină, spațiu, automatizare, robotică, sisteme wireless și multe altele. etc. Într-un cuvânt, tot ce ține de posibilitatea de colectare și vizualizare a datelor, precum și de prognoză.

MATLAB este în prezent puternic și remediu universal rezolvarea problemelor, iar specialiștii cu abilități MATLAB sunt la mare căutare pe piața muncii.

Vă invităm să urmați cursuri MATLAB la Interface Training Center pentru a afla cum să lucrați eficient cu instrumentele MATLAB și să rezolvați rapid problemele matematice și economice.

Bună ziua dragi vizitatori ai portalului nostru Video Teacher. Dorim să vă oferim lecții video despre sistemul de programare în programul MATLAB.

MATLAB este un limbaj de nivel înalt și un mediu interactiv pentru programare, calcule numerice și vizualizare a rezultatelor. Cu MATLAB, puteți analiza date, dezvolta algoritmi, crea modele și aplicații.

sistem MATLAB este oferit de dezvoltatori (Math Works, Inc.) ca lider de piață, în primul rând în sistemul complex militar-industrial, în industria aerospațială și în industria auto, un limbaj de programare la nivel înalt pentru calcul tehnic cu un număr mare de pachete de aplicații standard. Sistemul MATLAB a absorbit nu numai experiența avansată în dezvoltarea și implementarea computerizată a metodelor numerice acumulată în ultimele trei decenii, ci și întreaga experiență de dezvoltare a matematicii în întreaga istorie a omenirii. Aproximativ un milion de utilizatori înregistrați legal folosesc deja acest sistem. Este folosit de bunăvoie în proiectele lor științifice de către universități și centre științifice de top din lume. Popularitatea sistemului este facilitată de extensia sa puternică Simulink, care oferă o utilizare convenabilă și mijloace simple, inclusiv programarea vizuală orientată pe obiecte, pentru modelarea sistemelor dinamice liniare și neliniare, precum și multe alte pachete de extensie de sistem.

Limbajul, setul de instrumente și funcțiile matematice încorporate vă permit să explorați diferite abordări și să rezolvați mai rapid decât folosind foi de calcul sau limbaje tradiționale de programare, cum ar fi C/C++ sau Java.

MATLAB este utilizat pe scară largă în domenii precum:

  • procesarea semnalului și comunicarea,
  • procesare imagini și video,
  • sistem de control,
  • automatizare de testare și măsurare,
  • Inginerie financiară,
  • biologie computațională etc.

Urmăriți tutoriale video care vă vor învăța cum să lucrați cu MATLAB. Aceste tutoriale video sunt ideale pentru începătorii care doresc să învețe abilitățile de bază de lucru cu un pachet de aplicații care servește la rezolvarea diferitelor probleme matematice și calcule tehnice. Învață eficient și interesant cu noi! Puteți găsi mai multe informații despre MATLAB pe site-ul web

Cursul oferă cunoștințe practice fundamentale în domeniul învățării profunde. Pe diverse exemple va înțelege caracteristicile funcționării și antrenamentului rețelelor neuronale profunde, precum și va discuta despre diverse implementări ale arhitecturilor, atât rețele neuronale profunde convoluționale, cât și recurente.

Generarea codului C/C++ din algoritmi MATLAB (MLEM).

Cursul oferă abilități practice în generarea de cod C din codul MATLAB. Explică modul de pregătire a codului MATLAB pentru generarea codului și cum se realizează generarea optimă a codului C. Cursul prezintă un exemplu de configurare a interfețelor și integrarea codului C generat într-un proiect extern.

Integrarea codului C/C++ în SIMULINK (SLEX)

Cursul acoperă diverse metode integrarea codului în modelele Simulink. Accentul principal este pe integrarea codului C și a codului MATLAB. Subiectele abordate includ funcțiile C MEX S, codul MATLAB și conectarea funcțiilor externe C folosind instrumentul Legacy Code din Simulink.

Organizația de dezvoltare a echipei (SLMB)

Cursul oferă abilități practice în proiectarea bazată pe modele, aplicate dezvoltării echipei și corporative. Manuale de management și munca în comun cu modele Simulink atunci când lucrați la proiecte la scară largă.

MATLAB pentru profesioniști din domeniul aerospațial (MLBE-O)

Cursul practic este conceput pentru inginerii aerospațiali pentru a oferi o introducere cuprinzătoare în mediul tehnic de calcul MATLAB. Fundamentele analizei datelor, vizualizării, modelării și programării în MATLAB sunt subiectele cheie ale cursului.

MATLAB pentru profesioniști din industria auto (MLBE-A)

Cursul practic este conceput pentru inginerii auto pentru a oferi o introducere cuprinzătoare în mediul tehnic de calcul MATLAB. Fundamentele analizei datelor, vizualizării, modelării și programării în MATLAB sunt subiectele cheie ale cursului.

Modelare de sisteme și algoritmi (SLBE)

Cursul este destinat inginerilor care sunt noi în sistemele de modelare și algoritmi. Se pune accent pe aplicarea tehnicilor de modelare de bază, verificând corectitudinea ansamblării modelelor și instrumentelor pentru elaborarea diagramelor bloc Simulink.

Design de procesare a semnalului digital (SLBE-G)

Cursul este destinat acelor specialiști DSP care nu au experiență profesională în Simulink®. Pe baza utilizării metodelor și instrumentelor de bază pentru construirea de modele, se vor conferi abilități pentru a dezvolta modele sub formă de diagrame bloc pentru construirea sistemelor digitale de procesare a semnalului.

Procesarea și vizualizarea datelor în MATLAB (MLVI)

Cursul se concentrează pe importul și pregătirea datelor pentru dezvoltarea aplicațiilor de analiză a datelor. Cursul va fi util pentru analiștii și oamenii de știință ai datelor care trebuie să automatizeze procesarea, analiza și vizualizarea datelor eterogene obținute din mai multe surse.

Învățare automată cu MATLAB (MLML)

Cursul se concentrează pe analiza datelor și metodele de învățare automată în MATLAB. Sunt luate în considerare tehnicile de învățare nesupravegheată pentru explorarea și descoperirea caracteristicilor din seturi mari de date și învățarea supravegheată pentru construirea de modele predictive. Exemplele și exercițiile vor arăta cum să vizualizați și să evaluați rezultatele.

Învățare profundă în MATLAB (MLDL)

Cursul oferă cunoștințe practice fundamentale în domeniul învățării profunde. Folosind diverse exemple, sunt analizate caracteristicile de funcționare și antrenament ale rețelelor neuronale profunde și sunt discutate diverse implementări de arhitecturi, atât rețele neuronale profunde convoluționale, cât și recurente.

Preprocesarea și extragerea proprietăților semnalului cu MATLAB (MLSP)

Acest curs de o zi vă va arăta cum să utilizați MATLAB, Signal Processing Toolbox și Wavelet Toolbox pentru a procesa semnale de timp și a extrage caracteristicile cheie în timp și spațiu. domeniile de frecvență. Acest curs este destinat oamenilor de știință de date și inginerilor implicați în analiza semnalelor (seriilor de timp).

Programare în MATLAB (MLPR)

Experiență practică în utilizarea caracteristicilor limbajului MATLAB pentru a scrie cod eficient, bine structurat și lizibil. Aceste concepte formează baza pentru crearea de aplicații, dezvoltarea algoritmilor și extinderea capabilităților produselor dezvoltate. Cursul acoperă detaliile optimizării performanței codului, precum și instrumentele pentru scrierea și depanarea codului.

Integrarea codului C/C++ în MATLAB (MLEX)

Cursul se concentrează pe interacțiunea dintre MATLAB și codul C personalizat. Exemple practice și exerciții acoperă generarea de fișiere MEX pentru integrarea codului C extern în aplicațiile MATLAB și apelarea codului MATLAB din aplicațiile scrise în C.

Programare orientată pe obiecte în MATLAB (MLCO)

Participanții la curs vor învăța cum să folosească programarea orientată pe obiecte pentru a dezvolta și întreține aplicații complexe. În plus, va fi prezentată o abordare de dezvoltare bazată pe teste pentru a asigura calitatea software-ului.

Accelerarea și paralelizarea codului MATLAB (MLAC)

Cursul va introduce diverse tehnici pentru accelerarea codului MATLAB. Veți învăța cum să găsiți și să eliminați blocajele din cod folosind tehnici de alocare și vectorizare a memoriei, compilarea programelor în MEX, rularea codului pe procesoare și GPU-uri multi-core.

Crearea interfețelor grafice cu MATLAB (MLAP)

Cursul oferă abilități în crearea interactivă interfețe cu utilizatorul pentru programe în MATLAB. Veți învăța despre utilizarea controalelor personalizate, cum ar fi butoanele, glisoarele, graficele și meniurile pentru a crea un sistem robust și interfață ușor de utilizat pentru aplicația dvs. MATLAB.

Analiză financiară în MATLAB (MLFA)

Cursul este destinat specialiștilor din domeniul finanțelor computaționale. Oferă o introducere cuprinzătoare în mediul tehnic de calcul MATLAB. Pe parcursul cursului, subiectele de analiză a datelor, vizualizare, modelare și programare sunt acoperite cu accent pe aplicații practice pentru aplicații financiare în rezolvarea unor probleme precum analiza seriilor de timp, modelarea Monte Carlo, analiza și managementul portofoliului.

Managementul riscului de credit în MATLAB (MLCR)

Cursul oferă o introducere cuprinzătoare în modelarea riscului de credit folosind MATLAB și instrumente de finanțare computațională. Util pentru practicienii de risc cu experiență în MATLAB în dezvoltarea modelelor de risc de credit folosind tehnici comune de modelare și abordarea de rating intern extinsă Basel II/III.

Modelarea serii temporale în MATLAB (MLTS)

Cursul oferă o înțelegere completă a modelării serii de timp folosind MATLAB. Formarea este destinată economiștilor, analiștilor și profesioniștilor financiari cu experiență în MATLAB, care dezvoltă modele de serie de timp. Cursul se bazează pe procedura standard Box-Jenkins pentru dezvoltarea modelelor serii de timp.

Managementul riscului de piață în MATLAB (MLMR)

Cursul oferă abilități fundamentale de management al riscului de piață folosind MATLAB și instrumente financiare. Cursul este destinat analiștilor de risc, managerilor de risc, managerilor de portofoliu și altor profesioniști financiari cu experiență în MATLAB care trebuie să analizeze, să evalueze și să gestioneze riscurile de piață. Cursul folosește exemple de risc de piață, deși metodele demonstrate sunt aplicabile pentru majoritatea domeniilor de risc, inclusiv lichiditatea, rata dobânzii și riscul operațional.

Modelare de sisteme și algoritmi (SLBE)

Cursul este destinat inginerilor care sunt noi în sistemele de modelare și algoritmi. Se pune accent pe aplicarea tehnicilor de modelare de bază, verificând corectitudinea ansamblării modelelor și instrumentelor pentru elaborarea diagramelor bloc Simulink.

Modelare de sisteme și algoritmi pentru industria auto (SLBE-A)

Cursul este destinat inginerilor auto care sunt noi în modelarea sistemelor și a algoritmilor. Se pune accent pe aplicarea metodelor de modelare de bază, verificarea corectitudinii ansamblării modelelor și instrumentelor de dezvoltare diagrame bloc Simulink.

Modelare de sistem și algoritm pentru întreprinderile aerospațiale (SLBE-O)

Cursul este conceput pentru inginerii aerospațiali care sunt noi în modelarea sistemelor și a algoritmilor. Se pune accent pe aplicarea metodelor de modelare de bază, verificând corectitudinea ansamblării modelelor și instrumentelor pentru elaborarea diagramelor bloc Simulink.

Mașină cu stări finite și proiectare logică de control (SLSF)

Acest curs explorează utilizarea Stateflow pentru a modela logica de control și mașinile de stare. Cursul este conceput pentru utilizatorii Simulink care modelează evenimente și sisteme de control la nivel înalt. Cursul se concentrează pe utilizarea mașinilor de stare și a tabelelor de adevăr atunci când se dezvoltă în Simulink.

Cozi de modelare și sisteme de evenimente discrete (SLSE)

Cursul practic este dedicat modelării evenimentelor discrete folosind instrumentul SimEvents. Se are în vedere modelarea proceselor în sisteme care depind nu de timp, ci de apariția unui eveniment. Exemple de astfel de sisteme pot fi: un proces de fabricație, un lanț de aprovizionare, un canal de comunicare, un procesor sau o arhitectură de produs software.

Modelare și calibrare a grupului motopropulsor (SLMC)

Cursul se concentrează pe instrumente și tehnici de proiectare a experimentelor, modelare statistică și metode de optimizare pentru calibrarea sistemelor de propulsie moderne în MATLAB și Simulink. Cursul este conceput pentru inginerii care sunt implicați în calibrare, testare, dezvoltarea algoritmilor de control pentru ECM și modelare matematică unitate de putere.

Dezvoltarea sistemelor robotizate cu ROS și GAZEBO în MATLAB (MLRO)

Training-ul este destinat inginerilor implicați în dezvoltarea algoritmilor de mișcare pentru roboții mobili bazați pe Robot Operating System (ROS) și pe simulatorul Gazebo.

Simulare semi-realistă (SLRP)

Cursul practic este dedicat testării și depanării algoritmilor de control în modul greu real timp. Se are în vedere lucrul cu mașini în timp real, precum și posibilitățile instrumentului Simulink Test, conceput pentru testarea formală a algoritmilor.

Dezvoltarea și prototiparea sistemelor de comunicații cu SDR USRP (SLZR)

În acest curs, veți învăța cum să efectuați simularea dinamică sisteme digitale legături către unul sau mai mulți purtători în MATLAB®. În cadrul cursului, ne familiarizăm cu sistemele de comunicații cu mai multe antene, codarea turbo, modelele de imperfecțiuni ale canalului de propagare. Componentele sistemelor LTE și IEEE 802.11 sunt folosite ca exemple. Elevii vor asambla un sistem radio-in-loop folosind platformele hardware RTL-SDR sau USRP®.

Design strat fizic pentru sistemele de comunicații LTE și LTE ADVANCED (MLTE).

Cursul are ca scop studierea principiilor de bază ale construirii stratului fizic al sistemelor de comunicații ale standardelor LTE și LTE-Advanced. După finalizarea acestui curs, studenții vor învăța cum să genereze semnale LTE de referință, precum și cum să efectueze o simulare end-to-end a semnalului de la un transmițător la un receptor printr-un canal de comunicație.

Design de procesare a semnalului digital (SLBE-G)

Cursul este destinat acelor specialiști DSP care nu au experiență profesională în Simulink®. Pe baza utilizării metodelor și instrumentelor de bază pentru construirea de modele, se vor conferi abilități pentru a dezvolta modele sub formă de diagrame bloc pentru construirea sistemelor digitale de procesare a semnalului.

Modelarea traseului de radiofrecvență (SLRF)

Aflați cum să utilizați RF Blockset și RF Toolbox pentru a modela circuite RF în sistemele de comunicații fără fir. Veți învăța cum să alegeți între două paradigme diferite pentru simularea semnalului RF: bandă de bază echivalentă și anvelopă de circuit, precum și tehnici de bază de simulare și modelare a căii RF.

Ingineria sistemelor de comunicații (SLCM)

Folosiți exemple practice pentru a afla cum să utilizați produsele Simulink pentru a proiecta sisteme de comunicații comune. O atenție deosebită este acordată proiectării și modelării end-to-end a sistemelor de comunicații de la emițător la receptor folosind Simulink.

Crearea componentelor software pentru arhitectura AUTOSAR (SLAS)

Cursul se concentrează pe modelarea compatibilă cu AUTOSAR și generarea de cod folosind pachetul de suport pentru generatorul de cod Simulink pentru AUTOSAR. În contextul Proiectării bazate pe modele, dezvoltarea software-ului este luată în considerare folosind metode de sus în jos și de jos în sus. Cursul este destinat dezvoltatorilor de software din industria auto și inginerilor de sisteme care folosesc Embedded Coder pentru a genera automat cod C/C++.

Generare automată de cod pentru ZYNQ (SLZQ)

Cursul practic are ca scop invatarea procesului de dezvoltare si configurare a modelelor in mediul Simulink si implementarea lor pe platforma Xilinx® Zynq®-7000. Cursul este destinat utilizatorilor Simulink care intenționează să genereze, să valideze și să implementeze codul Embedded C/C++ și HDL folosind Embedded Coder și HDL Coder. Cursul folosește placa de dezvoltare ZedBoard™.

Analiza statică a codului C/C++ pentru sisteme încorporate (PSBF)

Acest curs discută despre cum să utilizați Polyspace Bug Finder pentru a găsi defectele algoritmice, îmbunătățirea calității software-ului și asigurarea fiabilității produsului final. Acest curs practic este conceput pentru inginerii în curs de dezvoltare software sau modele pentru sisteme încorporate.

Verificarea codului C/C++ cu instrumente LDRA (LDRA)

Cursul își propune să ofere participanților o înțelegere aprofundată a metodologiilor avansate de testare, precum și a cerințelor și constrângerilor asociate cu dezvoltarea de aplicații pentru a se conforma standardelor industriale, cum ar fi DO-178C și DO-278 în avionică, ISO 26262 în automobile, IEC 61508 în siguranța industrială și IEC 62304 în dispozitivele medicale.