Матлаб обучение. Основы работы с пакетом программ MATLAB

Курс "Введение в MatLab " дает сведения о возможностях MatLab. На курсе слушатели научатся использовать язык интерпретатора MaLab для решения широкого круга задач.

Необходимый уровень подготовки:

знание основ программирования;
навыки работы в операционной системе Windows.

Программа курса

1. Введение

Область применения системы MaLab. Обзор социализированных инструментов MaLab.

2. Инструментальные средства рабочего стола MATLAB

Рабочий стол 3.
Главное меню (Main menu).
Браузер каталогов проекта (Current Folders).
Командное окно (Command Windows).
Окно с истории вызова команд (Command History).
Окно базового рабочего пространства (Workspace Browser).
Редактор (Editor).

3. Состав директория проекта

M-файлы.
SLX-файлы.
МЕХ – файлы и утилиты работы с ними.
МAT-файлы.

4 . Средство построения графиков

5. Язык системы MatLab

Общая характеристика языка MatLab.
Переменные и их типы.
Массивы.
- Способы задания массива.
- Конструирование массивов из массивов.
- Подмассивы.
- Операции над массивами.
Структуры.
Основные управляющие конструкции.
M-функции и Анонимные функции.
Классы.
- Структура класса.
- Механизм наследования.
- Раздел свойств (properties).
- Раздел методов (methods).
- Раздел событий (events).
- Раздел перечислений (еnumeration).
- Класс значений и класс указатель (value classes, handle classes).
События
Графические средства отображения данных
Средства разработки графического интерфейса
Интерпретатор строк eval.
Символьные вычисления.

В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения.

Язык программирования MATLAB - это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, включающий в себя широкий спектр функций, интегрированную среду разработки, основанные на матричных структурах данных, объектно-ориентированные возможности написанных, на других языках программирования. Пакет MatLab был создан компанией Math Works более десяти лет назад. Работа сотен ученых и программистов направлена на постоянное расширение его возможностей и совершенствование заложенных алгоритмов.

На сегодняшний день в нашей стране более 1000 предприятий используют инструменты MATLAB для решения своих задач. MATLAB используют в различных областях человеческой деятельности: IoT, финансы, медицина, космос, автоматика, робототехника, беспроводные системы и мн. др. Одним словом, всё, что связано с возможностью сбора и визуализации данных, а также с прогнозированием.

В настоящее время MATLAB является мощным и универсальным средством решения задач, а специалисты, обладающие навыками работы с MATLAB, очень востребованы на рынке труда.

Приглашаем Вас на курсы по MATLAB в Учебный центр «Интерфейс», чтобы научиться эффективно работать с инструментами MATLAB, оперативно решать математические и экономические задачи.

Здравствуйте уважаемые посетители нашего портала Видео Училка. Хотим Вам предоставить видео уроки по системе программирование в программе MATLAB.

MATLAB - это высокоуровневый язык и интерактивная среда для программирования, численных расчетов и визуализации результатов. С помощью MATLAB можно анализировать данные, разрабатывать алгоритмы, создавать модели и приложения.

Система MATLAB предлагается разработчиками (фирма Math Works, Inc.) как лидирующий на рынке, в первую очередь в системе военно-промышленного комплекса, в аэрокосмической отрасли и автомобилестроении, язык программирования высокого уровня для технических вычислений с большим числом стандартных пакетов.прикладных программ. Система MATLAB вобрала в себя не только передовой опыт развития и компьютерной реализации численных методов, накопленный за последние три десятилетия, но и весь опыт становления математики за всю историю человечества. Около миллиона легально зарегистрированных пользователей уже применяют эту систему. Ее охотно используют в своих научных проектах ведущие университеты и научные центры мира. Популярности системы способствует ее мощное расширение Simulink, предоставляющее удобные и простые средства, в том числе визуальное объектно-ориентированное программирование, для моделирования линейных и нелинейных динамических систем, а также множество других пакетов расширения системы.

Язык, инструментарий и встроенные математические функции позволяют вам исследовать различные подходы и получать решение быстрее, чем с использованием электронных таблиц или традиционных языков программирования, таких как C/C++ или Java.

MATLAB широко используется в таких областях, как:

обработка сигналов и связь,
обработка изображений и видео,
системы управления,
автоматизация тестирования и измерений,
финансовый инжиниринг,
вычислительная биология и т.п.

Смотрите видео уроки, который научит вас работать с MATLAB. Эти обучающие видео уроки идеально подойдут новичкам, которые хотят освоить базовые навыки работы с пакетом прикладных программ, служащий для решения различных математических задач, технических вычислений. Обучайтесь эффективно и интересно вместе с нами! Более подробную информацию по MATLAB вы можете узнать на сайте

Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах будут разбираться особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаться различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.

Генерация C/C++ кода из алгоритмов MATLAB (MLEM)

Курс дает практические навыки генерации C кода из кода MATLAB. Рассказывается, как подготовить код MATLAB к генерации кода и как выполнить генерацию оптимального C кода. В курсе показан пример настройки интерфейсов и интеграции сгенерированного С кода во внешний проект.

Интеграция С/С++ кода в SIMULINK (SLEX)

Курс охватывает различные методы интеграции кода в модели Simulink. Основной акцент сделан на интеграцию С кода и кода MATLAB. Среди охватываемых тем: C MEX S-функции, код MATLAB и подключение внешних C функций с помощью Legacy Code Tool в Simulink.

Организация командной разработки (SLMB)

Курс дает практические навыки модельно-ориентированного проектирования применительно к командной и корпоративной разработке. Предоставляются руководства по управлению и совместной работе с моделями Simulink при работе над крупномасштабными проектами.

MATLAB для профессионалов аэрокосмической области (MLBE-O)

Практический курс предназначен для инженеров аэрокосмической индустрии для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB – это ключевые темы курса.

MATLAB для профессионалов автомобильной отрасли (MLBE-A)

Практический курс предназначен для инженеров автомобильной индустрии для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB – это ключевые темы курса.

Моделирование систем и алгоритмов (SLBE)

Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок-схем Simulink.

Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)

Курс предназначен для тех специалистов ЦОС, кто не имеет профессионального опыта работы в Simulink®. На основе использования базовых методов и инструментов для построения моделей будут даны навыки разработки моделей в виде блок-диаграмм для построения систем цифровой обработки сигналов.

Обработка и визуализация данных в MATLAB (MLVI)

Курс посвящен импорту и подготовке данных для разработки приложений анализа данных. Курс будет полезен аналитикам и Data Scientists, которым необходимо автоматизировать обработку, анализ и визуализацию разнородных данных, получаемых из многих источников.

Машинное обучение с MATLAB (MLML)

Курс посвящен анализу данных и методам машинного обучения в MATLAB. Рассматриваются техники обучения без учителя для исследования и обнаружения особенностей в больших наборах данных и обучения с учителем для построения прогнозных моделей. На примерах и упражнениях будут показаны методы визуализации и оценки результатов.

Глубокое обучение в MATLAB (MLDL)

Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах разбираются особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаются различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.

Предобработка и извлечение свойств сигнала с MATLAB (MLSP)

Этот однодневный курс покажет, как использовать инструменты MATLAB, Signal Processing Toolbox и Wavelet Toolbox для обработки временных сигналов и извлечения ключевых характеристик во временной и частотной областях. Этот курс предназначен для специалистов по анализу данных и инженеров, занимающихся анализом сигналов (временных рядов).

Программирование в MATLAB (MLPR)

Практический опыт использования особенностей языка MATLAB для написания эффективного, хорошо структурированного и читаемого кода. Эти концепты формируют основу для создания приложений, разработки алгоритмов и расширения возможностей разрабатываемых продуктов. В курсе рассматриваются подробности оптимизации производительности кода, а также инструменты написания и отладки кода.

Интеграция С/С++ кода в MATLAB (MLEX)

Курс ориентирован на взаимодействие MATLAB и пользовательского C кода. На практических примерах и упражнениях рассмотрена генерация MEX-файлов для интеграции внешнего C кода в приложения MATLAB и вызов кода MATLAB из приложений, написанных на C.

Объектно-ориентированное программирование в MATLAB (MLCO)

Участники курса научатся использовать объектно-ориентированное программирование для разработки и поддержки сложных приложений. Кроме того, будет представлен подход разработки через тестирования для обеспечения качества программного обеспечения.

Ускорение и распараллеливание MATLAB кода (MLAC)

На курсе будут представлены различные техники ускорения MATLAB кода. Вы научитесь находить и устранять узкие места в коде, используя техники выделения памяти и векторизации вычислений, компиляции программ в MEX, запуске кода на многоядерных CPU и GPU.

Создание графических интерфейсов с MATLAB (MLAP)

Курс дает навыки создания интерактивных пользовательских интерфейсов для программ в MATLAB. Вы узнаете об использовании пользовательских элементов управления, таких как кнопки, ползунки, графики и меню для создания надежного и удобного интерфейса для вашего MATLAB приложения.

Финансовый анализ в MATLAB (MLFA)

Курс предназначен для специалистов в области вычислительных финансов. Он дает всестороннее введение в среду технических вычислений MATLAB. На протяжении всего курса рассматриваются темы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования с акцентом на практическое применение для финансовых приложений при решении таких задач, как анализ временных рядов, моделирование Монте-Карло, анализ и управление портфелем.

Управление кредитными рисками в MATLAB (MLCR)

Курс представляет собой комплексное введение в моделирование кредитного риска с использованием MATLAB и инструментов для вычислительных финансов. Полезен риск-практикам, имеющим опыт работы в MATLAB, разрабатывающим модели кредитных рисков с использованием общих методов моделирования и подхода на основе расширенных внутренних рейтингов Basel II/III.

Моделирование временных рядов в MATLAB (MLTS)

Курс дает полное представление о моделировании временных рядов с использованием MATLAB. Обучение предназначено для экономистов, аналитиков и финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, разрабатывающих модели временных рядов. Курс основан на стандартной процедуре Бокса-Дженкинса для разработки моделей временных рядов.

Управление рыночными рисками в MATLAB (MLMR)

Курс дает фундаментальные навыки управления рыночными рисками с помощью MATLAB и финансовых инструментов. Курс предназначен для риск-аналитиков, риск-менеджеров, портфельных менеджеров и других финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, которым необходимо анализировать, оценивать и управлять рыночными рисками. В курсе используются примеры рыночных рисков, хотя продемонстрированные методы применимы в большинстве областей риска, включая ликвидность, процентную ставку и операционный риск.

Моделирование систем и алгоритмов (SLBE)

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий автомобильной отрасли (SLBE-A)

Курс предназначен для инженеров автомобильной отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.

Моделирование систем и алгоритмов для предприятий аэрокосмической отрасли (SLBE-O)

Курс предназначен для инженеров аэрокосмической отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.

Разработка конечных автоматов и управляющей логики (SLSF)

В ходе данного курса рассматривается использование Stateflow для моделирования управляющей логики и конечных автоматов. Курс разработан для пользователей Simulink, которые занимаются моделированием событийных и верхнеуровневых систем управления. В курсе сделан акцент на использовании машин состояний и таблиц истинности при разработке в Simulink.

Моделирование очередей и дискретно-событийных систем (SLSE)

Практический курс посвящен дискретно-событийному моделированию при помощи инструмента SimEvents. Рассматривается моделирование процессов в системах, зависящих не от времени, а от наступления того или иного события. Примерами таких систем могут быть: процесс производства, цепочка поставок, канал связи, архитектура процессора или программного продукта.

Моделирование и калибровка силового агрегата (SLMC)

В курсе сделан акцент на инструментах и техниках для планирования экспериментов, статистического моделирования, а также методах оптимизации для калибровки современных силовых агрегатов в MATLAB и Simulink. Курс разработан для инженеров, которые занимаются калибровкой, испытаниями, разработкой алгоритмов управления для ЭСУД и математическим моделированием силового агрегата.

Разработка робототехнических систем с ROS и GAZEBO в MATLAB (MLRO)

Тренинг предназначен для инженеров, занимающихся разработкой алгоритмов движения мобильных роботов на основе Robot Operating System (ROS) и симулятора Gazebo.

Полунатурное моделирование (SLRP)

Практический курс посвящен тестированию и отладке алгоритмов управления в режиме жесткого реального времени. Рассматривается работа с машинами реального времени, а также возможности инструмента Simulink Test, предназначенного для формального тестирования алгоритмов.

Разработка и прототипирование систем связи с SDR USRP (SLZR)

На курсе вы научитесь проводить динамическую симуляцию цифровых систем связи с одной или несколькими несущими в MATLAB®. В рамках курса мы знакомимся с многоантенными системами связи, турбокодированием, моделями неидеальностей канала распространения. В качестве примеров используются компоненты систем LTE и IEEE 802.11. Слушатели соберут систему «радио-в-контуре» с применением аппаратных платформ RTL-SDR или USRP®.

Проектирование физического уровня систем связи стандартов LTE и LTE ADVANCED (MLTE)

Курс нацелен на изучение основных принципов построения физического уровня систем связи стандартов LTE и LTE-Advanced. Пройдя этот курс, слушатели узнают, как формировать эталонные LTE сигналы, а также как проводить сквозное моделирование прохождения сигнала от передатчика к приемнику через канал связи.

Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)

Моделирование радиочастотного тракта (SLRF)

Обучение использованию RF Blockset и RF Toolbox для моделирования РЧ-цепей беспроводных систем связи. Вы узнаете как сделать выбор между двумя различными парадигмами для моделирования РЧ- сигналов: Equivalent Baseband и Circuit Envelope, а также научитесь основным техникам симуляции и моделирования радиочастотного тракта.

Проектирование систем связи (SLCM)

На практических примерах вы освоите использование продуктов Simulink для проектирования распространенных системы связи. Особое внимание уделяется сквозному проектированию и моделированию систем связи от передатчика до приемника с использованием Simulink.

Создание программных компонентов для архитектуры AUTOSAR (SLAS)

Курс посвящен AUTOSAR-совместимому моделированию и генерации кода с помощью пакета поддержки кодогенератора Simulink для AUTOSAR. В контексте модельно-ориентированного проектирования рассматривается разработка программного обеспечения методами «сверху- вниз» и «снизу-вверх». Курс предназначен для разработчиков ПО в автомобильной отрасли и системных инженеров, использующих Embedded Coder для автоматической генерации C/C++ кода.

Автоматическая генерация кода для ZYNQ (SLZQ)

Практический курс нацелен на изучение процесса разработки и конфигурирования моделей в среде Simulink и развертывания их на платформе Xilinx® Zynq®-7000. Курс рассчитан на пользователей Simulink, которые планируют генерировать, проверять достоверность и развертывать C/C++ код встраиваемых систем и HDL-код с использованием Embedded Coder и HDL Coder. В курсе используется отладочная плата ZedBoard™.

Статический анализ C/C++ кода для встраиваемых систем (PSBF)

В этом курсе обсуждается использование Polyspace Bug Finder для обнаружения алгоритмических дефектов, улучшения метрик качества программного обеспечения и обеспечения надежности конечного продукта. Этот практический курс предназначен для инженеров, разрабатывающих программное обеспечение или модели для встраиваемых систем.

Верификация С/С++ кода с инструментами LDRA (LDRA)

Курс направлен на предоставление участникам полного понимания передовых методологий тестирования, а также требований и ограничений, связанных с разработкой приложений для соответствия отраслевым стандартам, таким как DO-178C и DO-278 в авионике, ISO 26262 в автомобилестроении, IEC 61508 в области промышленной безопасности и IEC 62304 в медицинских устройствах.