Gebrauch Matlab

Matrix Laboratory oder kurz MATLAB ist eine von Mathworks entwickelte numerische Multi-Paradigma-Computerumgebung und proprietäre Programmiersprache. Es kombiniert Berechnung, Visualisierung und Programmierung in einer benutzerfreundlichen Umgebung und wird in mathematischen Gleichungen ausgedrückt. Matlab wurde ursprünglich in C, C ++ und Java geschrieben und 1984 veröffentlicht. Die neueste Version wurde im März 2018 veröffentlicht.

Matlab-Anwendungen basieren auf der Matlab-Skriptsprache und basieren auf den folgenden mathematischen Konzepten:

  • Variablen
  • Vektoren und Matrizen
  • Strukturen
  • Funktionen
  • Funktionsgriffe
  • Klassen- und objektorientierte Programmierung

Top Verwendungen von Matlab

Matlab ist eine numerische Computerumgebung. Laut der Matlab-Website ist die Umgebung für die folgenden Verwendungszwecke ausgelegt.

  1. Eingebettete Systeme

Eingebettete Systeme sind Computersysteme, die aus Hardware- und Softwarekomponenten bestehen und für eine bestimmte Aufgabe ausgelegt sind. Einige Beispiele für eingebettete Systeme sind Waschmaschinen, Drucker, Automobile, Kameras, Industriemaschinen usw. Mit Matlab können wir auf Knopfdruck Code generieren und auf Hardware ausführen.

  1. Kontroll systeme

Ein weiterer wichtiger Grund für die Verwendung von Matlab ist die Steuerung von Gerät und System. Ein Steuerungssystem ist für die Verwaltung, die Erteilung von Befehlen und die Regulierung des Verhaltens anderer Geräte oder Systeme verantwortlich. Es basiert auf Regelkreisen. Die zu steuernden Geräte oder Systeme können von einfachen Haushaltsheizungen bis zu großen industriellen Steuerungssystemen reichen, die die Prozesse oder Maschinen steuern. Die Control System Toolbox von Matlab bietet Algorithmen und Apps zum systematischen Analysieren, Entwerfen und Optimieren von linearen Steuerungssystemen.

  1. Digitale Signalverarbeitung

Bei der digitalen Signalverarbeitung handelt es sich um die Verwendung digitaler Verarbeitung, beispielsweise durch Computer oder spezialisierte digitale Signalprozessoren, um eine Reihe von Signalverarbeitungsoperationen auszuführen. Die Verwendung von Matlab-Produkten erleichtert die Verwendung von Signalverarbeitungstechniken zur Analyse von Zeitreihendaten und bietet einen einheitlichen Workflow für die Entwicklung eingebetteter Systeme und Streaming-Anwendungen.

  1. Drahtlose Kommunikation

Drahtlose Kommunikation ist eine weit verbreitete Bezeichnung für die Verbindung zweier Geräte über ein drahtloses Signal. Teams im Bereich Wireless Engineering verwenden Matlab, um die Entwicklungszeit zu verkürzen, Designprobleme frühzeitig zu beseitigen und Tests und Verifizierungen zu optimieren.

  1. Bildverarbeitung und Computer Vision

Die Bildverarbeitung konzentriert sich hauptsächlich auf die Verarbeitung von Rohbildern und deren Vorbereitung für andere Aufgaben wie Computer Vision. Computer Vision hingegen betrachtet Bilder wie das menschliche Auge. Es beinhaltet das Verstehen und Vorhersagen der visuellen Ausgabe. Die Erstellung von Algorithmen ist für die Bildverarbeitung und die Bildverarbeitung von entscheidender Bedeutung. Die Verwendung von Matlab bietet eine umfassende Umgebung zum Analysieren von Bildern und Erstellen von Algorithmen.

  1. Internet der Dinge

Internet der Dinge ist das Netzwerk von Geräten, Fahrzeugen, Haushaltsgeräten und anderen Geräten, in das Elektronik, Software, Sensoren, Aktoren und Konnektivität eingebettet sind, die den Datenaustausch ermöglichen. Verwendung der Matlab-Hilfe beim Entwurf, Prototypen und Einsatz von IOT-Anwendungen wie vorausschauende Wartung, Betriebsoptimierung, Überwachung usw.

  1. FPGA Design und Codesign

Matlab ermöglicht Hardware-Software-Codesign, indem C / C ++ - und HDL-Code-Generierung mit gezielter Unterstützung für programmierbare SoC-Geräte bereitgestellt wird.

  1. Mechatronik

Mechatronik ist die Technologie, die Elektronik und Maschinenbau verbindet. Mechatronische Systeme erfordern die Integration von mechanischen, elektrischen, Steuerungs- und eingebetteten Software-Subsystemen. Mit Matlab können Sie all dies in einer einzigen Umgebung entwerfen und simulieren.

  1. Test und Messung

Testen und Messen ist der Prozess, bei dem elektronische Produkte einer Reihe von Tests unterzogen werden, angefangen von physikalischen Tests zur Identifizierung von physikalischen Fehlern bis hin zu Funktionstests auf Produktebene. Matlab bietet Tools, mit denen Sie Aufgaben erfassen und automatisieren können. Sobald Sie Daten erfasst haben, können Sie diese untersuchen und eine Live-Visualisierung und Datenanalyse durchführen.

  1. Computational Biology und Computational Finance

Computational Biology ist das Studium biologischer Daten zum besseren Verständnis biologischer Systeme und Zusammenhänge. Computational Finance auf der anderen Seite ist das Informatikstudium zu Finanzdaten und Finanzmodellierung. Matlab hilft, indem es gewöhnliche Differentialgleichungen löst, die das biologische Verhalten modellieren. Mit der Matlab Computational Finance Suite können Sie außerdem quantitative Anwendungen für Risikomanagement, Investment Management, Versicherung und Ökonometrie entwickeln.

  1. Robotik

Die Robotik ist ein interdisziplinäres Gebiet der Wissenschaft und Technik. Dazu gehören Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik, um nur einige zu nennen, mit denen Roboter oder menschenähnliche Maschinen hergestellt werden. Roboterforscher und -ingenieure verwenden MATLAB, um Algorithmen zu entwerfen und zu optimieren, reale Systeme zu modellieren und automatisch Code zu generieren - alles aus einer Softwareumgebung heraus.

  1. Datenanalyse

Datenanalyse ist der Prozess des Studierens von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Dies geschieht meist mit Hilfe anderer Software und Tools. Ingenieure und IT-Mitarbeiter verwenden Matlab, um die Big Data Analytics-Systeme zu erstellen.

  1. Vorausschauende Wartung

Vorausschauende Wartungstechniken bestimmen den Zustand der internen Geräte, damit wir herausfinden können, wann Wartungsarbeiten durchgeführt werden müssen. Die Matlab Predictive Maintenance Toolbox bietet Tools zum Beschriften von Daten, zum Entwerfen von Zustandsindikatoren und zum Schätzen der verbleibenden Nutzungsdauer (RUL) einer Maschine.

  1. Motor- und Leistungsregelung

Motorsteuerungsalgorithmen regeln die Geschwindigkeit und andere Leistungsmerkmale. Matlab-Algorithmen helfen bei der Energieeffizienz, der Präzisionssteuerung und dem Systemschutz. Dies reduziert die Zeit und die Kosten für die Entwicklung von Algorithmen, bevor Sie teure Hardwaretests durchführen.

  1. Tiefes Lernen

Deep Learning ist eine umfassendere Familie des maschinellen Lernens. Die Verwendung von Matlab ist so, dass man mit nur wenigen einfachen Codierungszeilen Deep-Learning-Modelle erstellen kann, ohne Experte sein zu müssen.

Schlussfolgerung - Verwendung von Matlab

Matlab hat, wie wir bereits gesehen haben, ein breites Anwendungsspektrum und wird in einer Reihe von Branchen eingesetzt, die es abdecken

  1. Automotive
  2. Biologische Wissenschaften
  3. Biotech und Pharma
  4. Chemie und Petrochemie
  5. Mitteilungen
  6. Elektronik
  7. Geo-, Ozean- und Atmosphärenwissenschaften
  8. Energie Produktion
  9. Finanzdienstleistungen
  10. Industrielle Automatisierung und Maschinen
  11. Medizinische Geräte
  12. Metalle
  13. Materialien und Bergbau
  14. Neurowissenschaften
  15. Eisenbahnsysteme
  16. Halbleiter
  17. Software und Internet.

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Dies ist ein Leitfaden für die Verwendung von Matlab in der realen Welt. Hier haben wir die verschiedenen Anwendungen von Matlab wie Embedded System, Control System, Robotics usw. besprochen. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren -

  1. MATLAB Interview Fragen und Antworten
  2. Python gegen Matlab
  3. Leicht zu erlernendes MATLAB - Technisches Rechnen (Fortgeschrittene)
  4. Leitfaden für Big Data Analytics-Jobs

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