Utilisations de Matlab
Matrix Laboratory ou MATLAB pour faire court est un environnement informatique numérique multi-paradigmes et un langage de programmation propriétaire développé par Mathworks. Il combine le calcul, la visualisation et la programmation dans un environnement facilement utilisable et est tout exprimé en équations mathématiques. Écrit en C, C ++ et Java, Matlab a été initialement publié en 1984. La dernière version a été publiée en mars 2018.
Les applications de Matlab sont construites autour du langage de script Matlab et s'articulent autour des concepts mathématiques suivants:
- Variables
- Vecteurs et matrices
- Structures
- Les fonctions
- Poignées de fonction
- Classes et programmation orientée objet
Principales utilisations de Matlab
Matlab est un environnement informatique numérique. Selon le site Web de Matlab, l'environnement est conçu pour les utilisations suivantes.
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Systèmes embarqués
Les systèmes embarqués sont des systèmes informatiques composés de composants matériels et logiciels et sont conçus pour effectuer une tâche spécifique. Quelques exemples de systèmes embarqués sont les machines à laver, les imprimantes, les automobiles, les appareils photo, les machines industrielles, etc. En appuyant sur un seul bouton, Matlab nous permet de générer du code et de l'exécuter sur du matériel.
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Systèmes de contrôle
Une autre raison la plus courante pour laquelle l'utilisation de Matlab est importante est qu'elle permet de contrôler l'appareil et le système. Un système de contrôle est chargé de gérer, de donner des commandes et de réguler le comportement d'autres appareils ou systèmes. Il est basé sur des boucles de contrôle. Les appareils ou systèmes contrôlés peuvent aller de simples radiateurs domestiques à de grands systèmes de contrôle industriels qui contrôlent les processus ou les machines. La boîte à outils du système de contrôle de Matlab fournit des algorithmes et des applications pour analyser, concevoir et régler systématiquement les systèmes de contrôle linéaires.
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Traitement des signaux numériques
Le traitement numérique du signal est l'utilisation du traitement numérique tel que par des ordinateurs ou des processeurs de signaux numériques spécialisés pour effectuer une gamme d'opérations de traitement du signal. l'utilisation des produits Matlab facilite l'utilisation des techniques de traitement du signal pour analyser les données de séries chronologiques et fournit également un flux de travail unifié pour le développement de systèmes embarqués et d'applications de streaming.
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Communications sans fil
La communication sans fil est un terme large utilisé pour connecter deux appareils à l'aide d'un signal sans fil. Les équipes d'ingénierie sans fil utilisent également Matlab pour réduire le temps de développement, éliminer les problèmes de conception tôt et rationaliser les tests et la vérification.
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Traitement d'image et vision par ordinateur
Le traitement d'images est principalement axé sur le traitement d'images brutes et leur préparation pour d'autres tâches telles que la vision par ordinateur. La vision par ordinateur, d'autre part, regarde des images comme l'œil humain. Il s'agit de comprendre et de prédire la sortie visuelle. La construction d'algorithmes est vitale pour le traitement d'image et la vision par ordinateur. Les utilisations de Matlab fournissent un environnement complet pour analyser les images et construire des algorithmes.
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Internet des objets
L'Internet des objets est le réseau d'appareils, de véhicules et d'appareils électroménagers et autres intégrés à l'électronique, aux logiciels, aux capteurs, aux actionneurs et à la connectivité qui permet l'échange de données. l'utilisation de Matlab aide à la conception, au prototype et au déploiement d'applications IOT telles que la maintenance prédictive, l'optimisation des opérations, le contrôle de supervision, etc.
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Conception et conception de codes FPGA
Matlab permet la conception de codes matériel-logiciel en fournissant la génération de code C / C ++ et HDL avec une prise en charge ciblée des dispositifs SoC programmables.
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Mécatronique
La mécatronique est la technologie combinant l'électronique et l'ingénierie mécanique. Les systèmes mécatroniques nécessitent l'intégration de sous-systèmes mécaniques, électriques, de contrôle et logiciels intégrés. Les utilisations de Matlab vous permettent de concevoir et de simuler tout cela dans un environnement unique.
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Test et mesure
Les tests et les mesures sont le processus par lequel les produits électroniques sont soumis à une gamme de tests allant des tests physiques pour identifier les défauts physiques aux tests fonctionnels au niveau du produit. Matlab fournit les outils dont vous avez besoin pour acquérir et automatiser des tâches. Une fois que vous avez acquis des données, vous pouvez les explorer et effectuer une visualisation en direct et une analyse des données.
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Biologie computationnelle et finance computationnelle
La biologie computationnelle est l'étude des données biologiques pour une meilleure compréhension des systèmes et des relations biologiques. La finance informatique, d'autre part, est l'étude informatique des données financières et de la modélisation financière. Matlab aide en résolvant des équations différentielles ordinaires qui modélisent le comportement biologique. De plus, la suite de finance computationnelle Matlab vous permet de développer des applications quantitatives pour la gestion des risques, la gestion des investissements, l'assurance et l'économétrie.
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Robotique
La robotique est un domaine interdisciplinaire de la science et de l'ingénierie. Cela implique l'ingénierie mécanique, l'ingénierie électronique et l'informatique pour n'en nommer que quelques-uns afin de créer des robots ou des machines de type humain. Les chercheurs et ingénieurs en robotique utilisent MATLAB pour concevoir et régler des algorithmes, modéliser des systèmes du monde réel et générer automatiquement du code - le tout à partir d'un seul environnement logiciel.
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Analyse des données
L'analyse de données est le processus d'étude des données afin d'obtenir des informations. Cela se fait principalement à l'aide d'autres logiciels et outils. Les ingénieurs et les informaticiens utilisent Matlab pour construire les systèmes d'analyse de Big Data.
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Maintenance prédictive
Les techniques de maintenance prédictive sont conçues pour déterminer l'état des équipements internes afin que nous puissions déterminer quand la maintenance doit être effectuée. La boîte à outils de maintenance prédictive Matlab fournit des outils pour étiqueter les données, concevoir des indicateurs de condition et estimer la durée de vie restante (RUL) d'une machine.
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Contrôle moteur et puissance
Les algorithmes de contrôle du moteur régulent la vitesse et d'autres caractéristiques de performance. Les algorithmes Matlab contribuent à l'efficacité énergétique, au contrôle de précision et à la protection du système. Il réduit le temps et les coûts de développement d'algorithmes avant de vous engager dans des tests matériels coûteux.
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L'apprentissage en profondeur
Le deep learning est une famille plus large de machine learning. L'utilisation de Matlab est telle qu'avec quelques lignes de codage simples, on peut construire des modèles d'apprentissage profond sans avoir à être un expert.
Conclusion - Utilisations de Matlab
Matlab a une large gamme d'applications comme nous l'avons déjà vu et est utilisé dans un certain nombre d'industries couvrant
- Automobile
- Sciences Biologiques
- Biotech et pharmaceutique
- Chimie et pétrochimie
- Les communications
- Électronique
- Sciences de la Terre, des océans et de l'atmosphère
- Production d'énergie
- Services financiers
- Automatisation industrielle et machinerie
- Équipement médical
- Les métaux
- Matériaux et exploitation minière
- Neuroscience
- Systèmes ferroviaires
- Semi-conducteurs
- Logiciels et Internet.
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Cela a été un guide pour les utilisations de Matlab dans le monde réel. Ici, nous avons discuté des différentes applications de Matlab comme le système embarqué, le système de contrôle, la robotique, etc. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
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