متغیرهای مقیاس پذیر در متلب متغیرهای تک عنصری در مقابل بردارها ، آرایه ها ، ماتریس ها و غیره هستند. این متغیرها یک مقدار واحد را توصیف می کنند مانند: قد یک نفر ، نام شخص ، دمای فعلی اتاق ، سرعت فعلی خودرو ، معدل یک دانش آموز در یک ترم ، و غیره اجازه دهید ما نحوه تعریف برخی از متغیرهای مقیاس مختلف با تخصیص مناسب مقادیر تحت اللفظی را نشان دهیم.

مثال 2.1: متغیرهای مقیاس دار

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: به "temp" یک مقدار واقعی اختصاص داده می شود زیرا مقدار پیوسته است

007: به "people_count" یک عدد صحیح اختصاص داده می شود زیرا گسسته است

013: به "myName" یک مقدار رشته اختصاص داده می شود زیرا قرار است یک رشته را نگه دارد

یکی از ویژگی های منحصر به فرد MATLAB که با سایر زبان های برنامه نویسی متفاوت است ، تایپ پویا است. تایپ پویا به این معنی است که متغیرها به صورت ایستا (دائمی) به یک نوع داده متصل نیستند ، اما می توان آنها را مجدداً تعریف کرد تا هر مقدار از هر نوع داده را به صورت پویا نگه دارد. اگرچه MATLAB این ویژگی را به صورت رایگان ارائه می دهد ، برنامه نویسان باید مسئول استفاده از آن فقط در صورت نیاز باشند زیرا می تواند خوانایی کد را بدتر کند. مثالهای بعدی را ببینید تا نحوه تایپ پویا را ببینید و برخی از معایب آن را بشناسید.

مثال 2.2: انواع پویا

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: تعریف متغیر "a" به عنوان یک رشته ، خط 004 را ببینید که در آن یک عدد صحیح دوباره تعریف شده است

002: تعریف متغیر "b" برای یک عدد صحیح ، به خط 006 مراجعه کنید که در آن یک تعریف واقعی دوباره تعریف شده است

003: برای تعریف متغیر "c" به صورت واقعی ، خط 005 را ببینید که در آن یک رشته دوباره تعریف شده است

007: توجه داشته باشید که در این مثال "؛" را اضافه کردیم. در پایان هر عبارت که خروجی را برای نمایش سرکوب می کند. به خاطر داشته باشید که همه دستورات اجرا شده اند اما خروجی مخفی شده است "؛" در خطوط 001-006. وقتی "؛" را حذف کردیم در 007 ، ما مقدار را در 011 نشان دادیم.

در برخی موارد ، ما باید برخی از متغیرها را در فضای کار خود حذف کنیم زیرا دیگر از آنها استفاده نمی شود یا فقط متغیرهای ساختگی هستند. سطوح مختلفی وجود دارد که می توانیم متغیرها را حذف کنیم: یک متغیر ، چند متغیر یا همه متغیرها. برای نمایش همه سطوح به مثال بعدی مراجعه کنید.

مثال 2.3: حذف متغیرها (روشن)

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: محتویات فعلی فضای کار را نمایش می دهد.

015: "a" را پاک/حذف می کند. لیست جدید را در 017-027 تماشا کنید ، "a" ناپدید شد.

029: "b" و "c" را پاک/حذف می کند. لیست جدید را در 031-039 تماشا کنید ، "b" و "c" ناپدید شدند.

041: همه متغیرها را پاک می کند. ما می توانیم از "روشن" بدون آرگومان برای پاک کردن همه متغیرها نیز استفاده کنیم. توجه داشته باشید که فضای کار پس از آخرین فرمان خالی است. ما می توانیم از 042 با استفاده از "whos" که خروجی را در خط 043 نشان نمی دهد ، تأیید کنیم.

044: هنگامی که در پنجره فرمان بی نظمی زیادی مشاهده می کنید و می خواهید صفحه را پاک کنید ، از دستور "clc" استفاده کنید ، آن را امتحان کنید و آثار آن را ببینید.

در صورتی که خط فرمان شما خطای نحوی داشته باشد ، MATLAB پیامی با خط قرمز نشان می دهد که نشان می دهد خطا چیست و محل آن چیست. با فشردن کلیدهای "Ù" یا "" روی صفحه کلید می توانید خط فرمان قبلاً وارد شده را برگردانید و آن را تصحیح کرده و دوباره امتحان کنید. برای بازگرداندن خطوط فرمان قدیمی ، کلید "" را فشار دهید تا فرمان خود را پیدا کنید. پیکان رو به پایین "¯" در مقابل فلش بالا کار می کند ، بنابراین ، از هر دو برای حرکت به جلو و عقب در سابقه خط فرمان خود استفاده کنید.

مثال 2.4: تصحیح خطای خط فرمان (1)

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: تلاش برای محاسبه y از x. اما ، x حذف شده است ، وجود ندارد.

002: پیام خطا نشان می دهد که "x" تعریف نشده است.

003: دو عبارت در یک خط ظاهر می شود. تا زمانی که دستورات با یک "؛" ، "،" یا ترکیبی از ربات از هم جدا شوند ، MATLAB به چند عبارت در یک خط اجازه می دهد. هر عبارت به دنبال "؛" نتیجه آن نمایش داده نمی شود و هر عبارت به دنبال "،" ، نتیجه آن بدون توجه به ترتیب جملات نمایش داده می شود. در نهایت ، خطا تصحیح می شود و فرمان دوباره امتحان می شود و موفق می شود.

007: مقدار فعلی "y"

مثال 2.5: تصحیح خطای خط فرمان (2)

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: عبارتی که دارای عملگر مکرر باشد.

002: پیام خطا نشان دهنده محل خطا است که دومین "/" تکرار شده است.

003: نماد "|" میله یا لوله عمودی به عنوان اشاره گر در محل خطا استفاده می شود.

004: شرح بهترین نوع خطای حدس زده شده.

مثال 2.6: تصحیح خطای خط فرمان (3)

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: تلاش برای یافتن سینوس x. سینوس غلط املایی دارد ، در متلب باید "گناه" باشد.

002: پیام خطا نشان دهنده خطا است.

004: خطا اصلاح شده و فرمان دوباره اجرا می شود.

008: نتیجه در "ans" ذخیره می شود.

https://www.grin.com/

  موضوعات مرتبط:

برچسب ها : ,

علاوه بر لیستی از توابع ریاضی داخلی که در بخش 1.7 بحث شده است ، MATLAB این قابلیت را دارد که عملکرد خود را در فضای کار تعریف کنید. روشهای متعددی برای دستیابی به این تعریف از یک تابع وجود دارد ، در مثالهای زیر ما آنها را با موقعیت های مختلف نشان خواهیم داد.

مثال 1.17: تعریف توابع خودتان

ما 5 روش برای تعریف توابع در MATLAB نشان خواهیم داد:

1. به عنوان یک رشته: f = ‘2 * x^3 - 3 * x^2 + 17 * x - 19’

2. استفاده از جعبه ابزار نمادین ریاضی: syms f x؛ f = 2 * x^3 - 3 * x^2 + 17 * x - 19 ؛ (بدون نقل قول)

3. استفاده از توابع ناشناس: f = @(x) 2 * x^3 - 3 * x^2 + 17 * x - 19 ؛ (باید متغیر (ها) مستقل را در پرانتز @() مشخص کند.

4. استفاده از inline: f = inline (‘2 * x^3 - 3 * x^2 + 17 * x - 19’ ، ‘x’ ، ‘y’) ؛ (باید متغیر (ها) مستقل را به عنوان آرگومان رشته بعد از رشته تعریف تابع که کاما از هم جدا شده است ، مشخص کند.

5. استفاده از m-Files: این همه چیز در مورد برنامه نویسی است ، آن را به فصل برنامه نویسی واگذار می کند.

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: تعریف یک تابع با استفاده از عبارت با نقل قول های تک.

007: برای ارزیابی عملکرد در هر مقدار x ، ابتدا باید x را در این خط تعریف کنیم.

008: برای ارزیابی هر تابع رشته ای ، "eval" را فراخوانی کرده و نام تابع را ارسال کنید.

014: خطوط 014 - 015 x را روی مقدار جدید تنظیم کرده و "f" را دوباره ارزیابی می کند.

021: خطوط 021 - 022 x را روی مقدار جدید تنظیم کرده و "f" را دوباره ارزیابی می کند.

028: و 029 روشن کنید و clc بین جلسات ایده خوبی است برای شروع مجدد ، مگر اینکه بخواهید از متغیرهای فضای کاری فعلی استفاده کنید.

030: syms (مخفف نمادها) از جعبه ابزار نمادین ریاضی I MATLAB استفاده می کند و متغیرهای نمادین را برای استفاده در عبارات ، توابع و غیره تعریف می کند.

031: نمایش ویژگی های f و x و مشاهده می شود که کلاس های آنها به صورت "sym" به معنی نمادها بیان شده است.

039: تعریف تابع f به عنوان تابعی از بیان نمادین. توجه داشته باشید که نقل قول ها نباید در اینجا در اطراف عبارت استفاده شوند.

045: خطوط 045 - 046 x را روی مقدار دلخواه قرار می دهند و "f" را ارزیابی می کنند.

052: clc و clear 053

054: تعریف f به عنوان یک تابع ناشناس با استفاده از عملگر "@". برای تعریف بیان تابع ، از هیچ syms یا نقل قول استفاده نمی شود.

060: برای ارزیابی توابع ناشناس ، تابع "feval" نه "eval" و نیازی به تعریف x قبل از فراخوانی "feval" نیست ، فقط یک مقدار یا یک متغیر را به عنوان آرگومان دوم در فراخوانی feval ارسال کنید.

066: تعریف یک تابع f با استفاده از "inline". توجه داشته باشید که عبارت تابع باید به عنوان یک رشته نقل قول شود ، آرگومان دوم متغیر مستقل x نیز به عنوان یک رشته است.

073: برای ارزیابی یک تابع ناشناس فقط از آن استفاده کنید همانطور که در یک عبارت ریاضی استفاده می کنید: نام تابع را بنویسید و "(لیست آرگومان)" را بنویسید.

080: 080-138 تابع f را به عنوان تابعی از چند متغیر یعنی x و y بازتعریف می کند. مشاهده کنید که چگونه روشهای مختلف شرح داده شده قبلی ، توابع را با چند متغیر تعریف می کند و چگونه آنها را ارزیابی می کند.

145: این یک مثال مهم است که برای همه عبارات متلب کاربرد دارد. در این مثال ما "" را اضافه کردیم. قبل از اینکه اپراتور "/" متغیرهای آرایه را محاسبه کند ، بنابراین این تابع می تواند در مقیاس بندی ها و همچنین آرایه ها اعمال شود. خطوط زیر 145 - 155 دو آرایه را تعریف می کند و عملکرد را با استفاده از ورودی های x ، y ارزیابی می کند. ذکر این نکته ضروری است که آرایه های al در چنین عبارتی باید دارای اندازه یکسانی باشند.

168: تکرار خط 145 اما استفاده از متغیرهای مقیاس دار x و y این بار. توجه داشته باشید که خروجی این بار مقیاس پذیر است و با نوع ورودی هایی که مقیاس پذیر هستند نیز مطابقت دارد.

177: تعریف یک تابع ناشناس.

178: با حدس اولیه داده شده صفر تابع را پیدا کنید.

184: فرمان را در 178 تکرار کنید اما این بار گزینه هایی را برای نمایش مراحل میانی اضافه کنید. تکنیک های مختلف ذکر شده و مورد استفاده در تکرارهای مختلف را مشاهده کنید. همچنین توجه داشته باشید که پاسخ های خط 182 و 214 یکسان است.

215: این دستور تابع را ترسیم می کند تا بتوانید ریشه و سایر رفتارهای تابع را تجسم کنید. شکل 1.7 را ببینید - سمت چپ. در فصل چهارم و پنجم شما تکنیک های اصلی و پیشرفته ترسیم نقشه را خواهید آموخت.

اگر می خواهید تقاطع دو تابع را پیدا کنید ، fzero مفید است. به عنوان مثال، sin (x) و exp (x). شکل 1.7 را ببینید - درست برای تأیید گرافیکی.

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

شکل 1.7: رسم یک تابع (کار خود نویسنده)

فصل دوم
متغیرها و انواع داده ها
راه حل مسائل به طور کلی دارای سه جزء است: ورودی ، فرآیند و خروجی. این فصل اجزای ورودی و خروجی را از دیدگاه متغیرها و انواع داده ها مورد بحث قرار می دهد. در زندگی واقعی ، کمیت ها نوع یکسانی ندارند ، به عنوان مثال: اندازه گیری دمای اتاق از نظر ماهیت مستمر است و برای حفظ مقدار آن به نوع داده واقعی نیاز دارد. از طرف دیگر ، اگر بخواهیم تعداد افراد در یک اتاق را بشماریم ، برای نگه داشتن مقدار آن به یک نوع داده صحیح نیاز داریم. مثال دیگر این است که نام شخص به نوع داده رشته ای نیاز دارد که بتواند داده های متنی را در خود نگه دارد. در MATLAB همه این داده ها و انواع دیگر موجود است و ما به ما تکیه می کنیم

document/420539

bit.ly/3kF2HYX

  موضوعات مرتبط:

برچسب ها : ,

عملگرهای منطقی برای ترکیب چند عملگر رابطه ای یا برای کار بر روی متغیرها یا عبارات استفاده می شوند. خروجی این عملگرهای منطقی از نوع بولی به عنوان مقادیر عددی "0" و "1" نشان داده شده است. جدول بعدی این عملگرها را لیست کرده و تعریف می کند و مثال های زیر استفاده از آنها را نشان می دهد. مهم است که عرف "1" واقعی و "0" غلط را در برنامه نویسی تعریف کنیم. اگر این مقدار = 0 باشد ، یک مقدار اشتباه یا "0" در نظر گرفته می شود. اگر این مقدار ¹ 0 باشد ، این مقدار صحیح است یا "1" (این به معنی اعداد همه -ve و +ve است). جدول 1.4 را برای جدول حقیقت این اپراتور ببینید و نحوه عملکرد آنها را ببینید.

جدول 1.3: عملگرهای منطقی

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

جدول 1.4: جدول حقیقت عملگرهای منطقی

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

مثال 1.14: عملگرهای منطقی

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: ایجاد برخی از متغیرهای مقیاس پذیر برای استفاده در نمایش عملگرهای منطقی.

002: آندینگ a و b a = true ، b = true è نتیجه true "1" است.

008: آندینگ a و c a = true ، c = false è نتیجه غلط "0" است.

014: خطوط 014 - 061 نمونه های بیشتری با اپراتورهای دیگر.

062: خطوط 062 - 096 با استفاده از معادل عملگرهای منطقی به عنوان توابع.

عملیات 1.5 بیتی
عملگرهای منطقی روی متغیرها ، عبارت ها ، ثابت ها و غیره کار می کنند در حالی که عملیات بیت بر روی بیت های همه اینها کار می کند. همه داده ها در سطح سخت افزار به صورت بیت نمایش داده می شوند ، برای مثال کاراکتر A به عنوان "01000001" و عدد "123" به عنوان "01111011" ذخیره می شود. برای آگاهی از نحوه نمایش داده ها در طرح های مختلف کدگذاری ، لطفاً در انتها به منابع مراجعه کنید. گاهی اوقات مواردی وجود دارد که ما نیاز به کار بر روی این بیت ها داریم ، اما ارزش کلی را نداریم. MATLAB مجموعه ای از توابع را در دسته ارائه می دهد. همه عملگرهای بیت در سطح بیت کار می کنند. به عنوان مثال ، هر بیت در ورودی 1 با بیت مربوطه در ورودی دوم "عمل" می شود ، نتیجه هر دو بیت در محل مربوطه در متغیر خروجی ذخیره می شود. این قانون در مورد تمام عملیات بیت خرد کاربرد دارد. جدول 1.5 این توابع را فهرست کرده و تعریف می کند. و مثالهای زیر این عملگرها را نشان داد.

جدول 1.5: عملیات بیت

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

مثال 1.14: عملگرهای منطقی

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: متغیرهای مقیاس جدید برای استفاده در عملیات بیت.

002: نمایش باینری 8 بیتی a = 00001011 و b = 00100001. اینها در همه دستورات زیر در این مثال استفاده می شود. در 002 ، نتیجه bitor (a ، b) = 43 که به صورت دودویی است = 00101011 است. اگر ”a یا b” را یک به یک بسنجیم دقیقاً 43 را به صورت دودویی بدست می آوریم.

008: نتیجه bitand (a، b) = 1 که به صورت باینری است = 00000001. اگر "a و b" را یک به یک بسنجیم دقیقاً 1 را در باینری دریافت می کنیم. از آنجا که تنها "1" های منطبق در محل 1 هستند و بقیه به بیت 0 منجر می شود.

014: مشابه اما در عوض xor.

020: مکمل 11 در 8 بیت 255 است - 11 = 244. اگر نمایندگی دودویی "a" را تکمیل کنید ، 11110100 دریافت می کنید که نمای دوتایی 244 است.

026: خطوط 026 و 032 فقط بیت ها را در مکان های 1 ، 3 دریافت می کنند. نمایش دوتایی "a" در 002 را ببینید.

038: با تنظیم یک بیت مقدار یک عدد تغییر می کند. این مثال بیت 7 را روی "1" تنظیم می کند در حالی که قبلاً "0" بود. مقدار جدید 75 است. "a" before = 00001011 ، "a" after = 01001011. مقدار اگر مقدار پس از آن 75 باشد.

044: تغییر بیت به چپ/راست مقدار را تغییر می دهد. در این دستور ما "a" 2 بیت را به سمت چپ منتقل کردیم (+ve argument). "a" before = 01001011 ، "a" after = 00101100. مقدار مقدار پس از = 44.

050: در این دستور ما "a" 2 بیت را به راست (آرگومان -ve) منتقل کردیم. "a" before = 01001011 ، "a" after = 00000010. مقدار مقدار پس از = 2.

1.6 سیستم های عددی
اغلب در برنامه نویسی باید از یک سیستم عددی به سیستم دیگر تبدیل کنید. محبوب ترین سیستم ها در برنامه نویسی عبارتند از: دوتایی ، هشت ضلعی ، اعشاری و هگزا دسیمال. بحث در مورد نظریه سیستم های اعدادی و تبدیل آنها خارج از محدوده این کتاب است ، اما ما در انتها به خوانندگان علاقه مند مراجع ارائه می دهیم. جدول 1.6 این توابع تبدیل را فهرست کرده و تعریف می کند و مثالهای بعدی آنها را نشان می دهد.

جدول 1.6: تبدیل سیستم های عددی

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

مثال 1.15: تبدیل سیستم های عددی

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: یک عدد صحیح به دودویی تبدیل می شود.

007: نتیجه 001 برای تأیید مجدد به اعشاری تبدیل می شود.

013: یک عدد شش ضلعی در صورت تبدیل به اعشاری.

020: نتیجه 013 برای تأیید مجدد به hex تبدیل می شود.

027: خطوط 027 - 043 تابع base2dec را که در آن از دوتایی ، هشت ضلعی و شش ضلعی استفاده می شود ، آزمایش می کنند.

046: خطوط 046 - 062 تابع dec2base را آزمایش می کند که در آن از دوتایی ، هشت ضلعی و شش ضلعی استفاده می شود.

1.7 عملکردهای ریاضی
MATLAB مجموعه ای بسیار مفید از توابع ریاضی را ارائه می دهد. این توابع در Ta توضیح داده شده است

  موضوعات مرتبط:

برچسب ها : ,

عملیات حسابی مقیاس پذیر در MATLAB مانند بسیاری از زبانها بصری است. در زیر یک جدول از نحو و نمونه هایی از هر عملیات است.

جدول 1.1: عملیات حسابی مقیاس پذیر

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

مثال 1.10: عملیات حسابی مقیاس پذیر

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: ترکیبی از تعداد عملیات محاسباتی

002: نتیجه در متغیر "z" ذخیره می شود

004: مقدار فعلی "z". "e" به معنی "10 به قدرت" است ، بنابراین مقدار = -9.4478 -103

مثال 1.11: پرانتز در عملیات حسابی مقیاس پذیر

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: برای اجرای اولویت عملیات ، از پرانتز استفاده کنید

002: نتیجه در متغیر "z" ذخیره می شود

004: مقدار فعلی "z".

مثال 1.12: استفاده از "ans" در محاسبات

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: عملیات حسابی دلخواه

003: MATLAB نتیجه را در متغیر "ans" ذخیره می کند (به معنی پاسخ) زیرا نتیجه به متغیری مانند x ، y ، z و غیره اختصاص داده شده است.

005: مقدار "ans"

007: استفاده از "ans" در محاسبه جدید. تابع sqrt را که به معنی ریشه مربع است تماشا کنید.

009: نتیجه محاسبه جدید در متغیر "z" ذخیره می شود

011: مقدار فعلی "z".

1.3 اپراتورهای ارتباطی
عملگرهای رابطه ای برای مقایسه بین متغیرها و عبارات و برای آزمایش شرایط مورد نیاز است. در زیر لیستی از این عملگرها و تعاریف آنها آمده است و ما همه آنها را در مثال های زیر نشان خواهیم داد.

جدول 1.2: عملگرهای رابطه ای

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

مثال 1.13: عملگرهای رابطه ای

[نمودارها و جداول در این پیش نمایش حذف شده است.]

001: متغیرهای جدیدی برای نشان دادن عملگرهای رابطه ای استفاده می شود.

002: آزمایش عملگر "<". توجه داشته باشید که اگر رابطه صادق باشد ، پاسخ "1" دیگر ، پاسخ "0" خواهد بود. این برای همه عملگرهای رابطه ای صدق می کند.

038: متغیرهای بردار جدید برای استفاده با عملگرهای رابطه ای. v1 در 038 و v2 در 045.

052: هنگام استفاده از عملگر رابطه با بردار ، عملگر در یک زمان یک عنصر ارزیابی می شود. بنابراین ، در 052 ، هر عنصر در v1 با عنصر مربوطه در v2 مقایسه می شود و خروجی یک بردار از "0" است که یک غلط و "1" نشان می دهد که درست است. اندازه بردار خروجی بدیهی است که اندازه بردارهای ورودی یکسان است.

058: خطوط 058 - 074 به 052 مراجعه کنید.

076: عملگرهای رابطه ای این بار با ماتریس دو بعدی نشان داده می شوند. m1 و m2 برای این منظور ایجاد شده است.

092: خطوط 092 - 106 برخی از عملگرهای رابطه ای را روی ماتریس های دو بعدی نشان می دهد. برای درک معنی ماتریس خروجی به 052 مراجعه کنید.

  موضوعات مرتبط:

برچسب ها : ,

آموزش ضروری MATLAB که شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته می برد.
MATLAB (آزمایشگاه ماتریس) یک محیط محاسبات عددی چند پارادایمی و زبان برنامه نویسی نسل چهارم است که به طور فراوان توسط دانشجویان مهندسی و علوم استفاده می شود. در این دوره ، ما یادگیری MATLAB را از سطح مبتدی آغاز می کنیم و به تدریج به مباحث فنی و حمایتی بیشتری می پردازیم. این دوره به صورت کلی طراحی شده است ، به این معنی که برای دانشجویان در هر رشته مفید خواهد بود. پس از گذراندن آستانه های یادگیری مشخص ، قطعاً از برنامه نویسی MATLAB لذت خواهید برد. مزیت اصلی MATLAB این است که برنامه نویسی را برای همه در دسترس قرار می دهد و بسیار سریع است که ایده ها را در مقایسه با برخی از زبانهای برنامه نویسی معمولی مانند جاوا ، C ، ++ C ، ویژوال بیسیک و سایر زبانها به محصولاتی کارآمد تبدیل می کند.

  موضوعات مرتبط:

برچسب ها : ,

1. در کمتر از 30 روز یک برنامه نویس خوب Matlab شوید
این آخرین بار است ، آرزو می کنید که بتوانید برنامه نویس Matlab باشید.
برنامه نویسی متلب امروزه یکی از مهمترین زبانها و مهارتهای برنامه نویسی فنی است. در این دوره ، ما یادگیری متلب را از سطح مبتدی آغاز می کنیم ، و به آرامی راه خود را به مباحث فنی بیشتر آسان می کنیم. این دوره یک برنامه نویسی عمومی Matlab است و به این معنی است که همه گرایش ها می توانند از این دوره بهره مند شوند. برنامه نویسی Matlab یک زبان برنامه نویسی آسان و قابل درک است و برای یادگیری قبل از شروع برنامه های دیگر مانند جاوا ، پایتون ، C و C ++ گزینه ای عالی است.
فهرست مطالب به شرح زیر است:
فصل 1: مقدمه ای بر نرم افزار Matlab
فصل 2: ​​ریاضیات در متلب
فصل 3: کار با متغیرها در محیط Matlab
فصل 4: توابع مثلثاتی در متلب
فصل 5: اعداد مختلط در متلب
فصل 6: کار با بردارها در متلب
فصل 7: کار با ماتریس ها در متلب
فصل 8: مقدمه ای بر حساب و عملکردهای مهندسی در متلب
فصل 9: نمودارها و ترسیم در متلب
فصل 10: حلقه ها ، شرایط ، و معرفی برنامه نویسی در Matlab
فصل 11: پروژه ها (به روز رسانی هفتگی با تمرینات برنامه نویسی جدید)
فصل 12: وارد کردن داده ها از Excel به Matlab
فصل 13: نحوه ادعای گواهینامه آموزشی Coursovie (LinkedIn)
فصل 14: مواد مفید برای دوره
فصل 15: کدهای تخفیف عظیم برای دوره های دیگر (مجموعه Coursovie)
2. آموزش MATLAB
MATLAB یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی امروزه برای مهندسان و دانشمندان است و با دلایل خوب-به تحلیلگران اجازه می دهد تا با حجم زیادی از داده ها به طور کارآمد کار کنند.
در این دوره شما یاد می گیرید که چگونه:
از ابزارهای MATLAB استفاده کنید
برنامه هایی برای مدل سازی داده ها و فرضیه های خود ایجاد کنید.
ایجاد نمودارهای دو بعدی و سه بعدی
اضافه کردن حاشیه نویسی ، و ترکیب تصاویر.
در اینجا ، نحوه استفاده از ابزارهای MATLAB و ایجاد برنامه هایی برای مدل سازی داده ها و فرضیه های خود را خواهید آموخت.
ابتدا نحوه ایجاد متغیرهای اساسی و آرایه های سلولی را بیاموزید و با نحو اصلی MATLAB کار کنید ، که تفاوت قابل توجهی با سایر زبان های برنامه نویسی دارد.
سپس نحوه ایجاد اسکریپت ها و توابع ، کار با ماتریس ها ، اشکال زدایی برنامه خود و وارد کردن داده ها را بیابید. برای نشان دادن یافته های شما ، این دوره نحوه ایجاد نمودارهای دو بعدی و سه بعدی ، افزودن حاشیه نویسی و ترکیب تصاویر را نشان می دهد. فصل آخر Simulink ، ابزار بلوک نمودار MATLAB را پوشش می دهد.

  موضوعات مرتبط:

برچسب ها : ,

دانشگاه CITL ، Bangalore آموزش پروژه کلاس درس / آنلاین را در پروژه های پردازش تصویر مبتنی بر پروژه 2021 IEEE در Matlab ، پروژه های پردازش تصویر بر اساس 2021 پروژه های IEEE مبتنی بر Matlab ، IEEE 2021 /2021 بر اساس Matlab / پروژه های ارتباطات بی سیم برای دانشجویان M.Tech در بنگلور ارائه می دهد. جدیدترین پروژه های ECE Matlab و پروژه های شبیه سازی برای ece برای دانشجویان الکترونیک و ارتباطات ..

میلیون ها مهندس و دانشمند در سراسر جهان از MATLAB برای تجزیه و تحلیل و طراحی سیستم ها و محصولات متحول کننده جهان ما استفاده می کنند. هرچه بیشتر با پروژه های مختلف مبتنی بر Matlab آزمایش کنید ، دانش بیشتری به دست می آورید. ما لیستی عظیم از پروژه ها با استفاده از پروژه های MATLAB و Matlab با کد منبع داریم. پروژه های پردازش تصویر دیجیتال مبتنی بر Matlab و پروژه های پردازش تصویر Matlab با کد منبع به کشف ایده های مختلف و افزایش ویژگی های پروژه کمک می کند.

 

ما پروژه های متلب با چندین سطح مهارت داریم. چه مبتدی باشید و چه متخصص ، پروژه های شبیه سازی Matlab ، پروژه های شبیه سازی ece ، پروژه های MatLab Simulink ، پروژه های شبیه سازی برای EEE ، پروژه های Matlab برای EEE ، پروژه های کوچک Matlab ، پروژه های پردازش تصویر دیجیتال با استفاده از MatLab ، پروژه های Matlab برای ece با کد منبع ، پروژه های MatLab برای دانشجویان مهندسی
نمونه های عظیم پردازش تصویر Matlab که مبتدیان می توانند با استفاده از آنها دانش خود را به آزمایش بگذارند. در اینجا ایده های پروژه matlab برتر را برای مبتدیان خواهید داشت تا تجربه عملی داشته باشید. در اینجا ما می توانیم پروژه های ساده MatLab را با کد منبع و مثالهای پردازش تصویر Matlab ارائه دهیم. یادگیری MATLAB می تواند خسته کننده باشد. قادر به انجام بسیاری از وظایف و حل مشکلات بسیار پیچیده در حوزه های مختلف است. اگر در مورد MATLAB یاد گرفته اید ، مطمئناً می خواهید مهارت های خود را آزمایش کنید. بهترین راه برای انجام این کار کار بر روی ایده های پروژه MATLAB است. MATLAB یک فرم کوتاه برای MATrix LABoratory است ، MATLAB اجازه می دهد تا دستکاری های ماتریسی ، توابع و ترسیم داده ها ، پیاده سازی الگوریتم ها ، ایجاد رابط کاربری ، ارتباط با برنامه هایی که به زبان های دیگر نوشته شده اند شامل C ، C ++ ، جاوا ، Fortran و غیره باشد. پردازش تصویر ، پردازش سیگنال ، موسسات دانشگاهی و تحقیقاتی و همچنین شرکت های صنعتی

https://www.electronicsforu.com/electronics-projects/software-projects-ideas/matlab-projects-ideas

  موضوعات مرتبط:

برچسب ها : ,