≡×منو

• ویندوز 10
• اینترنت، وای فای
• مفید
• ویندوز 7
• اشتباهات

آموزش متلب. مبانی کار با بسته نرم افزاری متلب. سطح آموزشی مورد نیاز

سلام به بازدیدکنندگان عزیز پورتال ما معلم ویدئو. می خواهیم در برنامه متلب آموزش های تصویری سیستم برنامه نویسی را در اختیار شما قرار دهیم.

متلب یک زبان سطح بالا و محیط تعاملی برای برنامه نویسی، محاسبات عددی و تجسم نتایج است. با MATLAB می توانید داده ها را تجزیه و تحلیل کنید، الگوریتم ها را توسعه دهید، مدل ها و برنامه های کاربردی ایجاد کنید.

سیستم MATLAB توسط توسعه دهندگان (Math Works, Inc.) به عنوان یک رهبر بازار، عمدتاً در سیستم مجتمع نظامی-صنعتی، در صنعت هوافضا و در صنعت خودروسازی، یک زبان برنامه نویسی سطح بالا برای محاسبات فنی با یک زبان بزرگ ارائه شده است. تعداد بسته های نرم افزار استاندارد سیستم متلب نه تنها تجربه پیشرفته در توسعه و اجرای رایانه ای روش های عددی انباشته شده در سه دهه گذشته، بلکه کل تجربه توسعه ریاضیات را در کل تاریخ بشر جذب کرده است. حدود یک میلیون کاربر ثبت نام شده قانونی در حال حاضر از این سیستم استفاده می کنند. دانشگاه ها و مراکز علمی پیشرو جهان با کمال میل از آن در پروژه های علمی خود استفاده می کنند. محبوبیت این سیستم با افزونه قدرتمند Simulink آن تسهیل شده است، که ابزارهای راحت و ساده، از جمله برنامه نویسی شی گرا بصری، برای مدل سازی سیستم های دینامیکی خطی و غیرخطی، و همچنین بسیاری از بسته های توسعه دیگر سیستم را فراهم می کند.

زبان، جعبه ابزار و توابع ریاضی داخلی به شما امکان می دهد رویکردهای مختلف را کشف کرده و سریعتر از استفاده از صفحات گسترده یا زبان های برنامه نویسی سنتی مانند C/C++ یا جاوا حل کنید.

متلب به طور گسترده در زمینه هایی مانند:

• پردازش سیگنال و ارتباطات،
• پردازش تصویر و ویدئو،
• سیستمهای کنترل،
• تست و اندازه گیری اتوماسیون،
• مهندسی مالی،
• زیست شناسی محاسباتی و غیره

آموزش های ویدئویی را تماشا کنید که نحوه کار با متلب را به شما آموزش می دهد. این آموزش های ویدئویی برای مبتدیانی که می خواهند مهارت های اولیه کار با یک بسته کاربردی را بیاموزند ایده آل است که در حل مسائل مختلف ریاضی و محاسبات فنی خدمت می کند. با ما موثر و جالب یاد بگیرید! می توانید اطلاعات بیشتر در مورد متلب را در وب سایت بیابید

خوب " مقدمه ای بر MatLab" اطلاعاتی در مورد قابلیت های MatLab ارائه می دهد. در این دوره، دانش آموزان یاد می گیرند که چگونه از زبان مفسر MaLab برای حل طیف گسترده ای از مشکلات استفاده کنند.

سطح آموزشی مورد نیاز:

• آشنایی با اصول برنامه نویسی؛
• مهارت در سیستم عاملپنجره ها.

برنامه دوره

1. معرفی

• محدوده سیستم MaLab. مروری بر ابزارهای اجتماعی شده MaLab.

2. ابزار دسکتاپ متلب

• رومیزی 3.
• منوی اصلی
• مرورگر دایرکتوری پروژه (پوشه های فعلی).
• پنجره فرمان (ویندوز فرمان).
• پنجره با تاریخچه فرمان.
• پنجره فضای کار پایه (مرورگر فضای کاری).
• ویرایشگر

3. ترکیب دایرکتوری پروژه

• M-فایل ها
• فایل های SLX
• FUR - فایل ها و ابزارهای کاربردی برای کار با آنها.
• فایل های MAT

4 . گراف ساز

5. زبان سیستم MatLab

• ویژگی های عمومی زبان MatLab.
• متغیرها و انواع آنها
• آرایه ها
  • راه های تنظیم آرایه
  • ساخت آرایه از آرایه ها
  • زیر مجموعه ها
  • عملیات روی آرایه ها
• سازه های.
• ساختارهای کنترل پایه
• توابع M و توابع ناشناس.
• کلاس ها.
  • ساختار کلاس
  • مکانیسم وراثت
  • بخش خواص.
  • بخش روش ها
  • بخش رویدادها
  • بخش شمارش
  • کلاس ارزش و کلاس اشاره گر (کلاس های ارزش، کلاس های دسته).
• مناسبت ها
• ابزارهای گرافیکی برای نمایش داده ها
• ابزارهای توسعه رابط کاربری گرافیکی
• مفسر رشته eval.
• محاسبات نمادین

در پایان دوره، گواهینامه نهایی به صورت آزمون یا بر اساس نمره برای کارهای عملی انجام شده در طول دوره تحصیلی انجام می شود.

زبان برنامه نویسی MATLAB یک زبان برنامه نویسی تفسیر شده سطح بالا است که شامل طیف گسترده ای از توابع، یک محیط توسعه یکپارچه بر اساس ساختارهای داده ماتریسی، ویژگی های شی گرا نوشته شده در سایر زبان های برنامه نویسی است. MatLab بیش از ده سال پیش توسط Math Works ایجاد شد. هدف کار صدها دانشمند و برنامه نویس، گسترش مداوم قابلیت های آن و بهبود الگوریتم های زیربنایی است.

امروزه در کشور ما بیش از 1000 شرکت استفاده می کنند ابزارهای متلبتا مشکلاتشان حل شود. MATLAB در زمینه های مختلف فعالیت های انسانی استفاده می شود: اینترنت اشیا، امور مالی، پزشکی، فضا، اتوماسیون، روباتیک، سیستم های بی سیم و غیره. و غیره در یک کلام همه چیز مربوط به امکان جمع آوری و تجسم داده ها و همچنین پیش بینی است.

در حال حاضر متلب ابزاری قدرتمند و همه کاره برای حل مشکلات است و متخصصان با مهارت کار با متلب در بازار کار تقاضای زیادی دارند.

از شما دعوت می کنیم در دوره های متلب در مرکز آموزش رابط شرکت کنید تا نحوه کار موثر با ابزارهای متلب و حل سریع مسائل ریاضی و اقتصادی را بیاموزید.

این دوره دانش عملی اساسی در زمینه یادگیری عمیق را ارائه می دهد. با استفاده از مثال‌های مختلف، ویژگی‌های عملکرد و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را درک خواهیم کرد و همچنین در مورد پیاده‌سازی‌های مختلف معماری‌ها، اعم از شبکه‌های عصبی عمیق کانولوشنی و تکراری بحث خواهیم کرد.

تولید کد C/C++ از الگوریتم های MATLAB (MLEM).

این دوره مهارت های عملی در تولید کد C از کد MATLAB را ارائه می دهد. نحوه تهیه کد متلب برای تولید کد و نحوه تولید کد C بهینه را توضیح می دهد. این دوره نمونه ای از راه اندازی رابط ها و ادغام کد C تولید شده در یک پروژه خارجی را نشان می دهد.

ادغام کد C/C++ در SIMULINK (SLEX)

این دوره روش های مختلفی برای ادغام کد در مدل های Simulink را پوشش می دهد. تمرکز اصلی بر روی ادغام کد C و کد متلب است. موضوعات تحت پوشش شامل توابع C MEX S، کد MATLAB، و اتصال توابع C خارجی با استفاده از ابزار Legacy Code Tool در سیمولینک است.

سازمان توسعه تیم (SLMB)

این دوره مهارت های عملی در طراحی مبتنی بر مدل را ارائه می دهد که در توسعه تیم و شرکت اعمال می شود. راهنماهایی برای مدیریت و همکاری با مدل های Simulink هنگام کار بر روی پروژه های بزرگ ارائه شده است.

MATLAB برای حرفه ای های هوافضا (MLBE-O)

دوره عملی برای مهندسان هوافضا طراحی شده است تا مقدمه ای جامع از محیط محاسبات فنی MATLAB ارائه دهد. مبانی تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم، مدل سازی و برنامه نویسی در متلب از موضوعات کلیدی این دوره است.

MATLAB برای حرفه ای های خودرو (MLBE-A)

دوره عملی برای مهندسین صنعت خودرو طراحی شده است تا مقدمه ای جامع از محیط محاسبات فنی MATLAB ارائه دهد. مبانی تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم، مدل سازی و برنامه نویسی در متلب از موضوعات کلیدی این دوره است.

مدل سازی سیستم ها و الگوریتم ها (SLBE)

این دوره برای مهندسانی در نظر گرفته شده است که با سیستم ها و الگوریتم های مدل سازی جدید هستند. تاکید بر استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی اولیه، بررسی صحت مونتاژ مدل‌ها و ابزارها برای توسعه نمودارهای بلوکی Simulink است.

طراحی پردازش سیگنال دیجیتال (SLBE-G)

این دوره برای آن دسته از متخصصان DSP در نظر گرفته شده است که تجربه حرفه ای در Simulink® ندارند. بر اساس استفاده از روش‌ها و ابزارهای پایه برای ساخت مدل‌ها، مهارت‌هایی برای توسعه مدل‌ها در قالب بلوک دیاگرام برای ساخت سیستم‌های پردازش سیگنال دیجیتال داده می‌شود.

پردازش و تجسم داده در متلب (MLVI)

این دوره بر واردات و آماده سازی داده ها برای توسعه برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده ها تمرکز دارد. این دوره برای تحلیلگران و دانشمندان داده که نیاز به خودکارسازی پردازش، تجزیه و تحلیل و تجسم داده های ناهمگن به دست آمده از بسیاری از منابع دارند، مفید خواهد بود.

یادگیری ماشین با متلب (MLML)

این دوره بر تجزیه و تحلیل داده ها و روش های یادگیری ماشین در متلب تمرکز دارد. تکنیک های یادگیری بدون نظارت برای کاوش و کشف ویژگی ها در مجموعه داده های بزرگ و یادگیری نظارت شده برای ساخت مدل های پیش بینی در نظر گرفته شده است. مثال ها و تمرین ها نحوه تجسم و ارزیابی نتایج را نشان خواهند داد.

یادگیری عمیق در متلب (MLDL)

این دوره دانش عملی اساسی در زمینه یادگیری عمیق را ارائه می دهد. با استفاده از مثال‌های مختلف، ویژگی‌های عملکرد و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند و پیاده‌سازی‌های مختلف معماری‌ها، اعم از شبکه‌های عصبی عمیق کانولوشن و مکرر، مورد بحث قرار می‌گیرند.

پیش پردازش و استخراج ویژگی های سیگنال با MATLAB (MLSP)

این دوره یک روزه به شما نشان می دهد که چگونه از MATLAB، جعبه ابزار پردازش سیگنال و جعبه ابزار موجک برای پردازش سیگنال های زمانی و استخراج ویژگی های کلیدی در حوزه زمان و فرکانس استفاده کنید. این دوره برای دانشمندان داده و مهندسین درگیر در تجزیه و تحلیل سیگنال (سری های زمانی) در نظر گرفته شده است.

برنامه نویسی در متلب (MLPR)

تجربه عملی با استفاده از ویژگی های زبان MATLAB برای نوشتن کدهای کارآمد، با ساختار و خوانا. این مفاهیم اساس ایجاد برنامه های کاربردی، توسعه الگوریتم ها و گسترش قابلیت های محصولات توسعه یافته را تشکیل می دهند. این دوره جزئیات بهینه سازی عملکرد کد و همچنین ابزارهایی برای نوشتن و اشکال زدایی کد را پوشش می دهد.

ادغام کد C / C ++ در MATLAB (MLEX)

این دوره بر تعامل متلب و کد C سفارشی تمرکز دارد. مثال‌ها و تمرین‌های عملی تولید فایل‌های MEX را برای ادغام کد C خارجی در برنامه‌های MATLAB و فراخوانی کد MATLAB از برنامه‌های نوشته شده به زبان C را پوشش می‌دهد.

برنامه نویسی شی گرا در متلب (MLCO)

شرکت کنندگان دوره یاد خواهند گرفت که چگونه از برنامه نویسی شی گرا برای توسعه و نگهداری برنامه های کاربردی پیچیده استفاده کنند. علاوه بر این، یک رویکرد توسعه آزمایش محور برای اطمینان از کیفیت نرم افزار ارائه خواهد شد.

شتاب و موازی سازی کد متلب (MLAC)

در این دوره تکنیک های مختلفی برای افزایش سرعت کدهای متلب معرفی می شود. شما یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از تکنیک های تخصیص حافظه و برداری، کامپایل برنامه ها در MEX، اجرای کد روی CPU ها و GPU های چند هسته ای، تنگناها را در کد پیدا کرده و از بین ببرید.

ساخت رابط کاربری گرافیکی با متلب (MLAP)

این دوره مهارت هایی را در ایجاد رابط های کاربری تعاملی برای برنامه ها در متلب ارائه می دهد. با استفاده از کنترل های سفارشی مانند دکمه ها، لغزنده ها، نمودارها و منوها برای ایجاد یک رابط کاربری قوی و کاربرپسند برای برنامه MATLAB خود آشنا خواهید شد.

تجزیه و تحلیل مالی در متلب (MLFA)

این دوره برای متخصصان در زمینه مالی محاسباتی در نظر گرفته شده است. این یک مقدمه جامع از محیط محاسبات فنی MATLAB است. در طول دوره، مباحث تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم، مدل سازی و برنامه نویسی با تاکید بر کاربردهای عملی برای کاربردهای مالی در حل مسائلی مانند تحلیل سری های زمانی، مدل سازی مونت کارلو، تحلیل و مدیریت پورتفولیو پوشش داده می شود.

مدیریت ریسک اعتباری در متلب (MLCR)

این دوره مقدمه ای جامع بر مدل سازی ریسک اعتباری با استفاده از MATLAB و ابزارهای مالی محاسباتی ارائه می دهد. برای متخصصان ریسک با تجربه در MATLAB در توسعه مدل‌های ریسک اعتباری با استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی رایج و رویکرد رتبه‌بندی داخلی توسعه‌یافته بازل II/III مفید است.

مدل سازی سری زمانی در متلب (MLTS)

این دوره درک کاملی از مدل سازی سری های زمانی با استفاده از MATLAB ارائه می دهد. این آموزش برای اقتصاددانان، تحلیلگران و متخصصان مالی با تجربه در MATLAB که مدل های سری زمانی را توسعه می دهند در نظر گرفته شده است. این دوره بر اساس روش استاندارد Box-Jenkins برای توسعه مدل‌های سری زمانی است.

مدیریت ریسک بازار در متلب (MLMR)

این دوره مهارت های اساسی مدیریت ریسک بازار را با استفاده از MATLAB و ابزارهای مالی ارائه می دهد. این دوره برای تحلیلگران ریسک، مدیران ریسک، مدیران پورتفولیو و سایر متخصصان مالی با تجربه در MATLAB که نیاز به تجزیه و تحلیل، ارزیابی و مدیریت ریسک های بازار دارند در نظر گرفته شده است. این دوره از نمونه‌هایی از ریسک بازار استفاده می‌کند، اگرچه روش‌های نشان‌داده‌شده در بیشتر حوزه‌های ریسک، از جمله نقدینگی، نرخ بهره و ریسک عملیاتی قابل اجرا هستند.

مدل سازی سیستم ها و الگوریتم ها (SLBE)

این دوره برای مهندسانی در نظر گرفته شده است که با سیستم ها و الگوریتم های مدل سازی جدید هستند. تاکید بر استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی اولیه، بررسی صحت مونتاژ مدل‌ها و ابزارها برای توسعه نمودارهای بلوکی Simulink است.

مدل سازی سیستم ها و الگوریتم ها برای صنعت خودرو (SLBE-A)

این دوره برای مهندسین خودرو در نظر گرفته شده است که در سیستم ها و مدل سازی الگوریتم جدید هستند. تاکید بر استفاده از روش‌های مدل‌سازی اولیه، بررسی صحت مونتاژ مدل‌ها و ابزارها برای توسعه نمودارهای بلوکی Simulink است.

مدل‌سازی سیستم و الگوریتم برای شرکت‌های هوافضا (SLBE-O)

این دوره برای مهندسین هوافضا طراحی شده است که با سیستم ها و مدل سازی الگوریتم آشنا هستند. تاکید بر استفاده از روش‌های مدل‌سازی اولیه، بررسی صحت مونتاژ مدل‌ها و ابزارها برای توسعه نمودارهای بلوکی Simulink است.

طراحی منطقی ماشین و کنترل حالت محدود (SLSF)

این دوره به بررسی استفاده از Stateflow برای مدل‌سازی منطق کنترل و ماشین‌های حالت می‌پردازد. این دوره برای کاربران Simulink طراحی شده است که در حال مدل سازی رویدادها و سیستم های کنترل سطح بالا هستند. این دوره بر استفاده از ماشین های حالت و جداول حقیقت در هنگام توسعه در Simulink تمرکز دارد.

مدل‌سازی صف‌ها و سیستم‌های رویداد گسسته (SLSE)

دوره عملی به مدل سازی رویدادهای گسسته با استفاده از ابزار SimEvents اختصاص دارد. مدل‌سازی فرآیندها در سیستم‌هایی که نه به زمان، بلکه به وقوع یک رویداد بستگی دارند، در نظر گرفته می‌شود. نمونه هایی از این سیستم ها می توانند عبارتند از: یک فرآیند تولید، یک زنجیره تامین، یک کانال ارتباطی، یک پردازنده یا معماری محصول نرم افزاری.

مدل سازی و کالیبراسیون پیشرانه (SLMC)

این دوره بر ابزارها و تکنیک‌های طراحی آزمایش‌ها، مدل‌سازی آماری و روش‌های بهینه‌سازی برای کالیبراسیون پیشرانه‌های مدرن در MATLAB و Simulink تمرکز دارد. این دوره برای مهندسانی طراحی شده است که در کالیبراسیون، آزمایش، توسعه الگوریتم های کنترل برای ECM و مدل سازی ریاضی واحد قدرت درگیر هستند.

توسعه سیستم های رباتیک با ROS و GAZEBO در متلب (MLRO)

این آموزش برای مهندسین درگیر در توسعه الگوریتم‌های حرکتی برای ربات‌های متحرک بر اساس سیستم عامل ربات (ROS) و شبیه‌ساز Gazebo در نظر گرفته شده است.

شبیه سازی نیمه واقعی (SLRP)

دوره عملی به آزمایش و اشکال زدایی الگوریتم های کنترل در زمان واقعی اختصاص داده شده است. کار با ماشین‌های بلادرنگ در نظر گرفته می‌شود و همچنین امکانات ابزار Simulink Test که برای آزمایش رسمی الگوریتم‌ها طراحی شده است.

توسعه و نمونه سازی سیستم های ارتباطی با SDR USRP (SLZR)

در این دوره با نحوه انجام شبیه سازی پویا آشنا می شوید سیستم های دیجیتالپیوند به یک یا چند حامل در MATLAB®. به عنوان بخشی از دوره، با سیستم های ارتباطی چند آنتنی، کدگذاری توربو، مدل های نقص کانال انتشار آشنا می شویم. اجزای سیستم های LTE و IEEE 802.11 به عنوان نمونه استفاده می شوند. دانش آموزان یک سیستم رادیویی در حلقه را با استفاده از پلت فرم های سخت افزاری RTL-SDR یا USRP مونتاژ می کنند.

طراحی لایه فیزیکی برای سیستم های ارتباطی LTE و LTE ADVANCED (MLTE).

این دوره با هدف مطالعه اصول اولیه ساخت لایه فیزیکی سیستم های ارتباطی استانداردهای LTE و LTE-Advanced می باشد. پس از اتمام این دوره، دانش آموزان با نحوه تولید سیگنال های LTE مرجع و همچنین نحوه انجام شبیه سازی سرتاسر سیگنال از فرستنده به گیرنده از طریق یک کانال ارتباطی آشنا می شوند.

طراحی پردازش سیگنال دیجیتال (SLBE-G)

این دوره برای آن دسته از متخصصان DSP در نظر گرفته شده است که تجربه حرفه ای در Simulink® ندارند. بر اساس استفاده از روش‌ها و ابزارهای پایه برای ساخت مدل‌ها، مهارت‌هایی برای توسعه مدل‌ها در قالب بلوک دیاگرام برای ساخت سیستم‌های پردازش سیگنال دیجیتال داده می‌شود.

مدل‌سازی مسیر فرکانس رادیویی (SLRF)

با نحوه استفاده از RF Blockset و RF Toolbox برای مدل سازی مدارهای RF در سیستم های ارتباطی بی سیم آشنا شوید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه بین دو پارادایم مختلف برای مدل‌سازی سیگنال RF انتخاب کنید: باند پایه معادل و پاکت مدار، و همچنین تکنیک‌های اساسی برای شبیه‌سازی و مدل‌سازی مسیر RF را خواهید آموخت.

مهندسی سیستم های ارتباطی (SLCM)

از مثال های عملی برای یادگیری نحوه استفاده از محصولات سیمولینک برای طراحی سیستم های ارتباطی رایج استفاده کنید. توجه ویژه ای به طراحی و مدل سازی سرتاسر سیستم های ارتباطی از فرستنده تا گیرنده با استفاده از سیمولینک شده است.

ایجاد اجزای نرم افزاری برای معماری AUTOSAR (SLAS)

این دوره بر روی مدل‌سازی سازگار با AUTOSAR و تولید کد با استفاده از بسته پشتیبانی تولیدکننده کد Simulink برای AUTOSAR تمرکز دارد. در زمینه طراحی مبتنی بر مدل، توسعه نرم افزار با استفاده از روش های بالا به پایین و پایین به بالا در نظر گرفته می شود. این دوره برای توسعه دهندگان نرم افزار در صنعت خودرو و مهندسان سیستمی در نظر گرفته شده است که از Embedded Coder برای تولید خودکار کد C/C++ استفاده می کنند.

تولید کد خودکار برای ZYNQ (SLZQ)

این دوره عملی با هدف یادگیری فرآیند توسعه و پیکربندی مدل ها در محیط سیمولینک و استقرار آنها بر روی پلت فرم Xilinx® Zynq®-7000 است. این دوره برای کاربران سیمولینک در نظر گرفته شده است که قصد تولید، اعتبارسنجی و استقرار کدهای Embedded C/C++ و HDL را با استفاده از Embedded Coder و HDL Coder دارند. این دوره از برد توسعه ZedBoard™ استفاده می کند.

تجزیه و تحلیل استاتیک کد C/C++ برای سیستم‌های جاسازی شده (PSBF)

این دوره در مورد چگونگی استفاده از Polyspace Bug Finder برای یافتن عیوب الگوریتمی، بهبود معیارهای کیفیت نرم افزار و اطمینان از قابلیت اطمینان محصول نهایی بحث می کند. این دوره عملی برای مهندسین در حال توسعه طراحی شده است نرم افزاریا مدل هایی برای سیستم های تعبیه شده

تأیید کد C/C++ با ابزارهای LDRA (LDRA)

این دوره با هدف ارائه درک کاملی از روش‌های آزمایش پیشرفته و همچنین الزامات و محدودیت‌های مرتبط با توسعه برنامه‌های کاربردی برای مطابقت با استانداردهای صنعتی مانند DO-178C و DO-278 در اویونیک، ISO 26262 در خودرو، IEC 61508 در ایمنی صنعتی و IEC 62304 در تجهیزات پزشکی.

با وجود محبوبیت نسبتاً بالای زبان متلب، اکثر توسعه دهندگان به سختی می توانند هم نحو و هم قابلیت های آن را تصور کنند. موضوع این است که این زبان به طور مستقیم با یک محصول نرم افزاری محبوب مرتبط است که هزینه آن می تواند به مقادیر شگفت انگیزی برسد. بنابراین، سوال اصلی این است: آیا خود زبان Matlab خوب است؟ و آیا می تواند برای شما مفید باشد.

استفاده

اجازه دهید نه با یک انحراف استاندارد در تاریخ و بحث در مورد جوانب مثبت و منفی زبان، بلکه با محیط نرم افزار MATLAB / Simulink - تنها جایی که قهرمان این متن می تواند مفید باشد، شروع کنیم. فقط یک ویرایشگر گرافیکی را تصور کنید که در آن بتوانید هر یک از ایده های خود را بدون داشتن چندین سال تجربه و تحصیلات مرتبط، تحقق بخشید. و هنگامی که یک طرح تعامل بین ابزارها ایجاد کردید، می توانید یک اسکریپت با کیفیت بالا برای استفاده مکرر دریافت کنید.

MATLAB چنین ویرایشگری در دنیای داده است. دامنه کاربرد آن بی نهایت گسترده است: اینترنت اشیاء، امور مالی، پزشکی، فضا، اتوماسیون، روباتیک، سیستم های بی سیم و بسیاری موارد دیگر. به طور کلی، امکانات تقریبا نامحدود برای جمع آوری و تجسم داده ها و همچنین پیش بینی، اما تنها در صورتی که بتوانید بسته مناسب را خریداری کنید.

در مورد قیمت، تقریبا هیچ محدودیت بالایی وجود ندارد، اما پایین تر حدود 99 دلار است. برای ربودن چنین محصول قدرتمندی با پول نسبتاً کمی، باید دانشجو باشید. و البته شما یک محصول نسبتاً محدود دریافت خواهید کرد.

ویژگی های زبان

زبان متلب ابزاری است که تعامل یک اپراتور (اغلب حتی یک برنامه نویس) را با تمامی امکانات موجود برای تجزیه و تحلیل، جمع آوری و ارائه داده ها فراهم می کند. این زبان دارای مزایا و معایب آشکار زبانی است که در یک اکوسیستم بسته زندگی می کند.

ایرادات:

آهسته و مملو از عملگرها، دستورات، توابع، زبان، که هدف اصلی آن بهبود ادراک بصری است.

بسیار متمرکز است. هیچ پلتفرم نرم افزاری دیگری وجود ندارد که MATLAB در آن مفید باشد.

نرم افزار گران قیمت اگر دانشجو نیستید - یا آماده شوید که جیب های خود را خالی کنید یا از مرز قانون عبور کنید. و حتی اگر دانش آموز - قیمت مناسب و معقول است.

تقاضای کم علیرغم علاقه زیاد به متلب تقریباً در همه زمینه ها، تنها تعداد کمی از آنها به طور واقعی و قانونی از آن استفاده می کنند.

مزایای:

یادگیری زبان آسان است، نحوی ساده و واضح دارد.

فرصت های بزرگ اما این بیشتر مزیت کل محصول به عنوان یک کل است.

به روز رسانی های مکرر، به عنوان یک قاعده، تحولات مثبت قابل توجهی حداقل چند بار در سال رخ می دهد.

محیط نرم افزار به شما امکان می دهد آن را به یک کد "سریع" در C، C++ تبدیل کنید.

مخاطب هدف

البته همه به متلب نیاز ندارند. با وجود گسترده ترین دامنه، تصور اینکه یک توسعه دهنده نرم افزار معمولی به دانش این زبان نیاز داشته باشد، سخت است. MATLAB در زمینه هایی که نیاز به قابلیت اطمینان ویژه در پردازش داده ها دارند، مانند سیستم های خلبان خودکار در خودروها یا سیستم های الکترونیکی داخل هواپیما بسیار مفید است.

یعنی اگر خیلی برنامه نویس نیستید، اما به هر طریقی حرفه شما به نیاز به پردازش داده های برنامه ای مرتبط است، محصول MATLAB / Simulink با زبان مناسب می تواند کارهای روزمره شما را تا حد زیادی ساده کند.

ادبیات

مرور زبان را مثل همیشه با فهرستی از ادبیات آموزشی تکمیل می کنیم. به خودی خود ، در بین آنها کتاب هایی را به طور انحصاری در مورد زبان پیدا نمی کنید ، اما این فقط درک زبان را آسان تر می کند:

آیا تجربه کار با متلب را دارید؟ و کدام؟

برای کسانی که می خواهند برنامه نویس شوند - .