Matlabin käyttö
Matrix Laboratory tai MATLAB (lyhyt) on Mathworksin kehittämä multi-paradigman numeerinen laskentaympäristö ja patentoitu ohjelmointikieli. Siinä yhdistyvät laskenta, visualisointi ja ohjelmointi helppokäyttöisessä ympäristössä ja kaikki ilmaistaan matemaattisissa yhtälöissä. Matlab julkaistiin alun perin vuonna 1984. Kirjoitettu C-, C + +- ja Java-versioina, viimeisin versio on julkaistu maaliskuussa 2018.
Matlabin sovellukset rakentuvat Matlab-skriptikielen ympärille ja perustuvat seuraaviin matemaattisiin käsitteisiin:
- muuttujat
- Vektorit ja matriisit
- rakenteet
- tehtävät
- Toimintokahvat
- Luokat ja olio-ohjelmointi
Matlabin suosituimmat käyttötavat
Matlab on numeerinen laskentaympäristö. Matlab-verkkosivuston mukaan ympäristö on suunniteltu seuraaviin käyttötarkoituksiin.
-
Sisällytetty järjestelmä
Sulautetut järjestelmät ovat tietokonejärjestelmiä, jotka koostuvat laitteistoista ja ohjelmistokomponenteista ja jotka on suunniteltu suorittamaan tietty tehtävä. Joitakin esimerkkejä sulautetuista järjestelmistä ovat pesukoneet, tulostimet, autot, kamerat, teollisuuskoneet jne. Matlab antaa yhden painikkeen painalluksella luoda koodin ja käyttää sitä laitteistolla.
-
Ohjausjärjestelmät
Toinen yleisin syy siihen, miksi Matlabin käyttö on tärkeää, on, että se tarjoaa laitteen ja järjestelmän hallinnan. Ohjausjärjestelmä on vastuussa muiden laitteiden tai järjestelmien hallinnasta, komentojen antamisesta ja käyttäytymisen säätelemisestä. Se perustuu ohjaussilmukoihin. Ohjattavat laitteet tai järjestelmät voivat vaihdella yksinkertaisista kodinlämmittimistä suuriin teollisiin ohjausjärjestelmiin, jotka ohjaavat prosesseja tai koneita. Matlabin ohjausjärjestelmän työkalupakki tarjoaa algoritmeja ja sovelluksia lineaaristen ohjausjärjestelmien järjestelmälliseen analysointiin, suunnitteluun ja virittämiseen.
-
Digitaalinen signaalinkäsittely
Digitaalinen signaalinkäsittely on digitaalisen prosessoinnin käyttö, kuten tietokoneiden tai erikoistuneiden digitaalisten signaaliprosessorien suorittama joukko signaalinkäsittelytoimintoja. Matlab-tuotteiden käyttö helpottaa signaalinkäsittelytekniikoiden käyttöä aikasarjadatan analysointiin ja tarjoaa myös yhtenäisen työnkulun sulautettujen järjestelmien ja suoratoistosovellusten kehittämiselle.
-
Langaton viestintä
Langaton viestintä on laaja termi, jota käytetään kahden laitteen yhdistämiseen langattomalla signaalilla. Langattoman tekniikan ryhmät käyttävät Matlabia myös vähentämällä kehitysaikaa, poistavat suunnitteluongelmat varhaisessa vaiheessa ja tehostavat testausta ja todentamista.
-
Kuvankäsittely ja tietokonevisio
Kuvankäsittely keskittyy pääasiassa raa'iden kuvien käsittelyyn ja niiden valmistamiseen muihin tehtäviin, kuten tietokonevisioon. Tietokonenäkö puolestaan kuvaa kuvia kuin ihmisen silmä. Se sisältää visuaalisen tuotoksen ymmärtämisen ja ennustamisen. Algoritmien rakentaminen on elintärkeää kuvankäsittelylle ja tietokoneen näkemykselle. Matlabin käyttö tarjoaa kattavan ympäristön kuvien analysoimiseen ja algoritmien rakentamiseen.
-
Esineiden internet
Asioiden Internet on laitteiden, ajoneuvojen ja kodinkoneiden ja muiden verkko, joka on upotettu elektroniikkaan, ohjelmistoihin, antureihin, toimilaitteisiin ja liitettävyyteen, joka mahdollistaa tiedonvaihdon. Matlab-ohjeen käyttö IOT-sovellusten suunnittelussa, prototyypissä ja käyttöönotossa, kuten ennakoiva ylläpito, toiminnan optimointi, valvonta jne.
-
FPGA-suunnittelu ja koodaussuunnittelu
Matlab mahdollistaa laitteisto-ohjelmisto-koodisignin tarjoamalla C / C ++- ja HDL-koodin generoinnin kohdennetulla tuella ohjelmoitaville SoC-laitteille.
-
mekatroniikka
Mekatroniikka on tekniikka, jossa yhdistyvät elektroniikka ja konepajateollisuus. Mekatroniset järjestelmät vaativat mekaanisten, sähköisten, ohjaus- ja sulautettujen ohjelmistojen osajärjestelmien integroinnin. Matlabin käytöt antavat sinun suunnitella ja simuloida tätä kaikkia yhdessä ympäristössä.
-
Testi ja mittaus
Testaus ja mittaus on prosessi, jossa elektroniikkatuotteille suoritetaan joukko testejä fysikaalisista testeistä alkaen fyysisten vikojen tunnistamiseksi tuotetason toiminnallisiin testeihin. Matlab tarjoaa työkaluja, jotka tarvitset hankkia ja automatisoida tehtäviä. Kun olet hankkinut tietoja, voit tutkia niitä ja suorittaa visualisoinnin ja tietojen analysoinnin.
-
Laskennallinen biologia ja laskennallinen rahoitus
Laskennallinen biologia on biologisen datan tutkimusta biologisten järjestelmien ja suhteiden ymmärtämiseksi paremmin. Laskennallinen rahoitus on toisaalta taloudellisen datan ja taloudellisen mallinnuksen tietotekniikan tutkimus. Matlab auttaa ratkaisemalla tavallisia eroyhtälöitä, jotka mallintavat biologista käyttäytymistä. Lisäksi Matlabin laskennallinen rahoitussarja antaa sinun kehittää kvantitatiivisia sovelluksia riskienhallintaan, sijoitusten hallintaan, vakuutuksiin ja ekonometriaan.
-
robotiikka
Robotiikka on monitieteinen tieteen ja tekniikan ala. Se sisältää koneenrakennuksen, sähkötekniikan ja tietotekniikan, jotta mainittakoon muutama robottien tai ihmisen kaltaisten koneiden luomiseksi. Robottiikan tutkijat ja insinöörit suunnittelevat ja virittävät algoritmeja, mallittavat reaalimaailman järjestelmiä ja automaattisesti generoivat koodin MATLAB: lla - kaikki yhdestä ohjelmistoympäristöstä.
-
Data Analytics
Data Analytics on tietojen tutkimisprosessi tietojen saamiseksi. Se tehdään pääasiassa muiden ohjelmistojen ja työkalujen avulla. Suunnittelu- ja IT-ihmiset rakentavat Matlabia Big Data Analytics -järjestelmien rakentamiseen.
-
Ennustava ylläpito
Ennustavat huoltotekniikat on suunniteltu määrittämään talossa olevien laitteiden kunto, jotta voimme selvittää, milloin kunnossapito on tehtävä. Matlabin ennakoiva ylläpitotyökalupakki tarjoaa työkaluja tietojen merkitsemiseksi, kunnon ilmaisimien suunnitteluun ja koneen jäljellä olevan käyttöiän (RUL) arviointiin.
-
Moottorin ja tehonsäätö
Moottorin ohjausalgoritmit säätelevät nopeutta ja muita suorituskykyominaisuuksia. Matlab-algoritmit auttavat energiatehokkuudessa, tarkkuuden ohjauksessa ja järjestelmän suojauksessa. Se vähentää algoritmien kehittämisen aikaa ja kustannuksia ennen sitoutumista kalliisiin laitteistotestauksiin.
-
Syvä oppiminen
Syväoppiminen on laajempi koneoppimisperhe. Matlabin käyttö on sellainen, että vain muutamalla yksinkertaisella koodausrivillä voidaan rakentaa syvän oppimisen malleja ilman, että tarvitset asiantuntijaa.
Johtopäätös - Matlabin käyttö
Matlabilla on laaja sovellusvalikoima, kuten olemme jo nähneet, ja sitä käytetään monilla aloilla kattaen
- Autoteollisuus
- biologiset tieteet
- Biotekniikka ja lääketeollisuus
- Kemikaalit ja petrokemikaalit
- Communications
- Elektroniikka
- Maa-, valtameri- ja ilmakehätieteet
- Energian tuotanto
- Rahoituspalvelut
- Teollisuusautomaatio ja koneet
- Lääketieteelliset laitteet
- metallit
- Materiaalit ja kaivostoiminta
- Neuroscience
- Rautatiejärjestelmät
- Puolijohteet
- Ohjelmisto ja Internet.
Suositellut artikkelit:
Tämä on opas Matlabin käytöstä todellisessa maailmassa. Täällä olemme keskustelleet Matlabin eri sovelluksista, kuten sulautettu järjestelmä, ohjausjärjestelmä, robotiikka jne. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -
- MATLABin haastattelua koskevat kysymykset ja vastaukset
- Python vs Matlab
- Helppo oppia MATLAB - tekninen tietojenkäsittely (ennakko)
- Opas Big Data Analytics -työhön