Gebruik van Matlab

Matrix Laboratory of MATLAB in het kort is een numerieke computeromgeving met meerdere paradigma's en een eigen programmeertaal ontwikkeld door Mathworks. Het combineert berekening, visualisatie en programmeren in een gemakkelijk bruikbare omgeving en wordt allemaal uitgedrukt in wiskundige vergelijkingen. Matlab is geschreven in C, C ++ en Java en werd oorspronkelijk uitgebracht in 1984. De nieuwste versie is uitgebracht in maart 2018.

Toepassingen van Matlab zijn gebouwd rond de scripttaal Matlab en draaien op basis van de volgende wiskundige concepten:

  • Variabelen
  • Vectoren en matrijzen
  • structuren
  • functies
  • Functie handgrepen
  • Klassen en objectgeoriënteerd programmeren

Topgebruik van Matlab

Matlab is een numerieke computeromgeving. Volgens de Matlab-website is de omgeving ontworpen voor het volgende gebruik.

  1. Ingebouwde systemen

Ingebedde systemen zijn computersystemen die bestaan ​​uit hardware- en softwarecomponenten en zijn ontworpen om een ​​specifieke taak uit te voeren. Enkele voorbeelden van ingebedde systemen zijn wasmachines, printers, auto's, camera's, industriële machines, enz. Met één druk op de knop kunnen we met Matlab code genereren en op hardware uitvoeren.

  1. Controlesystemen

Een andere meest voorkomende reden waarom het gebruik van Matlab belangrijk is, is dat het controle over apparaat en systeem biedt. Een besturingssysteem is verantwoordelijk voor het beheren, geven van opdrachten en het regelen van het gedrag van andere apparaten of systemen. Het is gebaseerd op regellussen. De apparaten of systemen die worden bestuurd, kunnen variëren van eenvoudige thuisverwarmers tot grote industriële besturingssystemen die de processen of de machines besturen. De Control System Toolbox van Matlab biedt algoritmen en apps voor het systematisch analyseren, ontwerpen en tunen van lineaire besturingssystemen.

  1. Digitale signaalverwerking

Digitale signaalverwerking is het gebruik van digitale verwerking, zoals door computers of gespecialiseerde digitale signaalverwerkers, om een ​​reeks signaalverwerkingsbewerkingen uit te voeren. het gebruik van Matlab-producten maakt het gemakkelijk om signaalverwerkingstechnieken te gebruiken om tijdreeksgegevens te analyseren en biedt ook een uniforme workflow voor de ontwikkeling van ingebedde systemen en streaming-applicaties.

  1. Draadloze communicatie

Draadloze communicatie is een brede term die wordt gebruikt voor het verbinden van twee apparaten met behulp van een draadloos signaal. Teams in Wireless Engineering gebruiken Matlab om de ontwikkeltijd te verkorten, ontwerpproblemen vroegtijdig te elimineren en het testen en verifiëren te stroomlijnen.

  1. Beeldverwerking en computer vision

Beeldverwerking is vooral gericht op het verwerken van onbewerkte afbeeldingen en deze gereed te maken voor andere taken, zoals computer vision. Computer vision daarentegen kijkt naar beelden zoals het menselijk oog. Het gaat om het begrijpen en voorspellen van de visuele output. Algoritmebouw is van vitaal belang voor beeldverwerking en computer vision. Gebruik van Matlab biedt een uitgebreide omgeving om afbeeldingen te analyseren en algoritmen te bouwen.

  1. internet van dingen

Internet of Things is het netwerk van apparaten, voertuigen en huishoudelijke apparaten en andere ingebed met elektronica, software, sensoren, actuatoren en connectiviteit waarmee gegevens kunnen worden uitgewisseld. gebruik van Matlab helpt bij het ontwerp, het prototype en de implementatie van IOT-toepassingen zoals voorspellend onderhoud, operationele optimalisatie, toezichtcontrole enz.

  1. FPGA-ontwerp en codesign

Matlab maakt codesign van hardware-software mogelijk door C / C ++ en HDL-codegeneratie te voorzien van gerichte ondersteuning voor programmeerbare SoC-apparaten.

  1. Mechatronics

Mechatronica is de technologie die elektronica en werktuigbouw combineert. Mechatronische systemen vereisen de integratie van mechanische, elektrische, besturings- en ingebedde softwaresubsystemen. Met het gebruik van Matlab kunt u dit alles in één omgeving ontwerpen en simuleren.

  1. Test en meting

Testen en meten is het proces waarbij elektronische producten worden onderworpen aan een reeks tests, van fysieke tests om fysieke defecten te identificeren tot functionele testen op productniveau. Matlab biedt tools die u nodig hebt om taken te verwerven en te automatiseren. Nadat u gegevens hebt verzameld, kunt u deze verkennen en live visualisatie en gegevensanalyse uitvoeren.

  1. Computerbiologie en computerfinanciering

Computationele biologie is de studie van biologische gegevens voor een beter begrip van biologische systemen en relaties. Computational finance anderzijds is de informatica-studie van financiële gegevens en financiële modellering. Matlab helpt door gewone differentiaalvergelijkingen op te lossen die biologisch gedrag modelleren. Met de Matlab computational finance-suite kunt u ook kwantitatieve toepassingen ontwikkelen voor risicobeheer, investeringsbeheer, verzekeringen en econometrie.

  1. Robotics

Robotica is een interdisciplinair gebied van wetenschap en techniek. Het omvat mechanische engineering, elektronische engineering en informatica om er een paar te noemen om robots of mensachtige machines te maken. Onderzoekers en ingenieurs van robotica gebruiken MATLAB om algoritmen te ontwerpen en af ​​te stemmen, real-world systemen te modelleren en automatisch code te genereren - allemaal vanuit één softwareomgeving.

  1. Gegevensanalyse

Data Analytics is het proces waarbij gegevens worden bestudeerd om inzichten te krijgen. Het wordt meestal gedaan met behulp van andere software en hulpmiddelen. Engineering en IT-mensen gebruiken Matlab om de Big Data Analytics-systemen te bouwen.

  1. Voorspellend onderhoud

Voorspellende onderhoudstechnieken zijn ontworpen om de conditie van eigen apparatuur te bepalen, zodat we kunnen achterhalen wanneer onderhoud moet worden uitgevoerd. De Matlab voorspellende onderhoudstoolbox biedt hulpmiddelen voor het labelen van gegevens, het ontwerpen van conditie-indicatoren en het schatten van de resterende gebruiksduur (RUL) van een machine.

  1. Motor- en vermogensregeling

Motorbesturingsalgoritmen regelen snelheid en andere prestatiekenmerken. Matlab-algoritmen helpen bij energie-efficiëntie, precisiecontrole en systeembescherming. Het vermindert de tijd en kosten van algoritme-ontwikkeling voordat u zich inzet voor dure hardwaretests.

  1. Diep leren

Diep leren is een bredere familie van machine learning. Het gebruik van Matlab is zodanig dat men met slechts een paar eenvoudige coderingslijnen diepe leermodellen kan bouwen zonder een expert te hoeven zijn.

Conclusie - gebruik van Matlab

Matlab heeft een breed scala aan toepassingen zoals we al hebben gezien en wordt in een aantal industriële sectoren gebruikt

  1. Automotive
  2. Biologische Wetenschappen
  3. Biotech en farmaceutica
  4. Chemicaliën en petrochemie
  5. communicatie
  6. Elektronica
  7. Aarde, oceaan en atmosferische wetenschappen
  8. Energie productie
  9. Financiële diensten
  10. Industriële automatisering en machines
  11. Medische apparatuur
  12. Metals
  13. Materialen en mijnbouw
  14. Neuroscience
  15. Spoorwegsystemen
  16. Semiconductors
  17. Software en internet.

Aanbevolen artikelen:

Dit is een gids geweest voor Uses of Matlab in de echte wereld. Hier hebben we de verschillende toepassingen van Matlab besproken, zoals Embedded System, Control System, Robotics, enz. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -

  1. Vragen en antwoorden over sollicitatiegesprekken bij MATLAB
  2. Python tegen Matlab
  3. Makkelijk te leren MATLAB - Technisch computergebruik (vooraf)
  4. Handleiding voor Big Data Analytics-opdrachten

Categorie:

Big Data