نرم افزار متلب می تواند به عنوان ابزاری برای شبیه سازی شبکه های الکتریکی مختلف مورد استفاده قرار گیرد اما پیشرفت های اخیر در MATLAB آن را به ابزاری کاملا رقابتی برای هوش مصنوعی ، رباتیک ، پردازش تصویر ، ارتباطات بی سیم ، یادگیری ماشین ، تجزیه و تحلیل داده ها و موارد دیگر تبدیل کرده است. گرچه بیشتر مورد استفاده شاخه های مدار و مکانیک در حوزه مهندسی برای حل یک سری مشکلات اساسی است ، اما کاربرد آن بسیار زیاد است.نرم افزار MATLAB ابزاری است که امکان محاسبه ، برنامه نویسی و تجسم گرافیکی نتایج را فراهم می کند.
همانطور که از نام آن مشخص است ، عنصر اصلی داده MATLAB ماتریس یا یک آرایه است. جعبه ابزارهای MATLAB بصورت حرفه ای ساخته شده اند و شما را قادر می سازند تخیلات خود را به واقعیت تبدیل کنید. برنامه نویسی MATLAB کاملاً مشابه برنامه نویسی C است و برای شروع کار فقط به کمی مهارت اصلی برنامه نویسی نیاز دارید.
از مهمترین ابزارهای این نرم افزار بی نظیر می توان به موارد ذیل اشاره نمود.
این جعبه ابزار در MATLAB می تواند برای برنامه نویسان بسیار مفید باشد. روش های آماری مانند توصیفی یا استنباطی به راحتی قابل اجرا هستند. در مورد یادگیری ماشین نیز چنین است. برای حل مشکلات امروزی می توان مدل های مختلفی به کار برد. الگوریتم های مورد استفاده همچنین می توانند برای برنامه های بزرگ داده استفاده شوند.
جعبه ابزار اتصالات منحنی به تجزیه و تحلیل الگوی وقوع داده ها کمک می کند. پس از دستیابی به یک روند خاص که می تواند منحنی یا سطح باشد ، می توان روند آینده آن را پیش بینی کرد. رسم بیشتر ، محاسبه انتگرال ها ، مشتقات ، درون یابی و غیره قابل انجام است.
ماهیت سیستم ها را می توان بدست آورد. عواملی مانند حلقه بسته ، حلقه باز ، قابلیت کنترل و مشاهده آن ، نمودار Bode ، طرح Nyquist و غیره را می توان بدست آورد. تکنیک های مختلف کنترل مانند PD ، PI و PID را می توان مشاهده کرد. تجزیه و تحلیل می تواند در دامنه زمان یا دامنه فرکانس انجام شود.
سیگنال ها و سیستم ها و پردازش سیگنال های دیجیتال در جریان های مختلف مهندسی آموزش داده می شوند. اما MATLAB فرصت تجسم مناسب این مورد را فراهم می کند. تبدیل های مختلفی مانند لاپلاس ، Z و غیره را می توان روی هر سیگنال داده شده انجام داد. قضایا قابل تأیید است. تجزیه و تحلیل می تواند در دامنه زمان یا دامنه فرکانس انجام شود. چندین توابع داخلی وجود دارد که می تواند مورد استفاده قرار گیرد.
نقشه برداری در دامنه های مختلف چندین برنامه کاربردی دارد. به عنوان مثال ، در Big data ، ابزار MapReduce بسیار مهم است که دارای چندین برنامه کاربردی در دنیای واقعی است. تجزیه و تحلیل سرقت یا کشف تقلب مالی ، مدل های رگرسیون ، تجزیه و تحلیل اقتضایی ، تکنیک های پیش بینی در رسانه های اجتماعی ، نظارت بر داده ها و غیره را می توان با نقشه برداری داده ها انجام داد.
این یک زیر کلاس از یادگیری ماشین است که می تواند برای تشخیص گفتار ، کشف تقلب مالی ، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده شود. از ابزارهایی مانند سری های زمانی ، شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ، منطق فازی یا ترکیبی از این ابزارها می توان استفاده کرد.
یک کارآفرین قبل از شروع هر کاری نیاز به انجام یک نظرسنجی مناسب و تجزیه و تحلیل مالی برای برنامه ریزی روند کار دارد. ابزار مورد نیاز برای این همه در MATLAB موجود است. عناصری مانند سودآوری ، توانایی پرداخت ، نقدینگی و ثبات را می توان شناسایی کرد. ارزیابی مشاغل ، بودجه بندی سرمایه ، هزینه سرمایه و غیره قابل ارزیابی است.
رایج ترین برنامه ای که تقریباً هر روز مشاهده می کنیم اسکنر بارکد ، عکس سلفی (زیبایی چهره ، تار شدن پس زمینه ، تشخیص چهره) ، بهبود تصویر و غیره است. پردازش تصویر دیجیتال نیز نقش مهمی در انتقال داده ها از ماهواره های دور دارد. و دریافت و رمزگشایی آن به همان روش. الگوریتم هایی برای پشتیبانی از چنین برنامه هایی موجود است.
بر اساس متن ، می توان تجزیه و تحلیل احساسات را انجام داد. Google برای هر متنی که در چند میلی ثانیه وارد شود ، میلیون ها نتیجه جستجو می دهد. همه اینها به دلیل تحلیل متن امکان پذیر است. مقایسه دست خط در پزشکی قانونی می تواند انجام شود. محدودیتی برای برنامه وجود ندارد و فقط یک نرم افزار است که می تواند همه اینها را انجام دهد.
برای مدل سازی وسایل نقلیه الکتریکی و تجزیه و تحلیل عملکرد آنها با تغییر در ورودی سیستم استفاده می شود. مقایسه گشتاور سرعت ، طراحی و شبیه سازی یک وسیله نقلیه ، چه چیزی.
این جعبه ابزار در MATLAB برای تجزیه و تحلیل پیمایش و تجسم شبیه ساز پرواز استفاده می شود.
ابزاری را برای پردازش صدا ، تحلیل گفتار و اندازه گیری صوتی فراهم می کند. همچنین الگوریتم هایی برای استخراج ویژگی های صوتی و گفتاری و تبدیل سیگنال صوتی فراهم می کند
