انجام پروژه متلب

انجام پروژه متلب

بهترین فریلنسرهای پروژه متلب را به راحتی انتخاب کنید

حامی ورکس مرجع فریلنسرهای ایران است. پروژه متلب خود را به راحتی برون سپاری کنید و برای انجام آن به صورت موقت نیروی متخصص استخدام کنید.

فریلنسر متلب

با پیوستن به مجموعه بزرگ حامی ورکس به عنوان فریلنسر متلب بصورت دورکاری کسب درآمد کنید

کارفرمای پروژه متلب

پروژه های متلب خود را به راحتی برون سپاری کنید و با خاطری آسوده فریلنسر استخدام کنید

انجام پروژه متلب

کاربرد متلب

متلب MATLAB برگرفته از لغات Matrix Laboratory به معنای آزمایشگاه ماتریس می باشد این بدین معنا است که تمام عملیات و محاسبات در نرم افزار متلب با رویکرد ماتریسی صورت می پذیرد. یک محیط برنامه نویسی کامل با زبان برنامه نویسی خاص خود و کتابخانه ای غنی با toolbox  های فراوان.

فریلنسرهای متلب حامی ورکس قابلیت انجام پروژه متلب در زمینه های زیر را دارا می باشند:

  • شبیه سازی مقالات علمی توسط متلب
  • کد نویسی و برنامه نویسی با متلب
  • اجرای الگوریتم های بهینه سازی با متلب
  • انجام محاسبات آماری و داده کاوی با متلب
  • انجام پردازش صوت و تصویر با متلب

معرفی نرم افزار متلب

واژه ی متلب (Matlab) کوتاه شده ی عبارت انگلیسی Matrix Laboratory است، که به معنای آزمایشگاه ماتریس، در زبان فارسی، ترجمه می شود. از این کلمات می توان متوجه شد که تمام عملیات و محاسبات در نرم افزار متلب با رویکرد ماتریسی انجام می گیرد. به عبارت دیگر باید گفت که تمام داده‌ها در نرم افزار متلب، به صورت یک ماتریس n در n ذخیره می‌شوند. برای مثال یک عدد یا اسکالر در این نرم افزار، به فرم یک ماتریس یک در یک ذخیره می شود یا یک رشته حروف مانند عبارت (it's table) به شکل یک ماتریس تک سطری با چندین ستون که تعداد ستون‌های آن، برابر تعداد حروف بوده، ذخیره می‌شود. شاید باورتان نشود، حتی یک عکس به صورت یک ماتریس سه بعدی ذخیره می شود که ابعاد اول و دوم آن، مربوط به مختصات نقاط درون شکل مذکور بوده و بعد سوم ماتریس به رنگ نقاط درون صفحه، اختصاص داده می شود. حتی فایل‌های صوتی نیز در متلب به فرم ماتریسی ذخیره می شوند به صورت یک ماتریس تک ستونه که دارای چندین سطر است.

سیستم نرم افزار متلب را می توان به پنج قسمت اصلی تقسیم کرد :

1- زبان برنامه نویسی متلب : نرم افزار متلب، دارای زبان سطح بالای (نسل چهارم) ماتریس - آرایه‌ای است، بعلاوه، شامل ویژگی‌های برنامه‌نویسی شی گرا بوده به طوری که، می‌توان با کمک این زبان، برنامه‌های ساده و پیچیده مهندسی و علوم پایه را نوشت.

2- محیط کاری متلب : شامل مجموعه‌ای از ابزار و امکانات می باشد که شما به‌عنوان کاربر این برنامه، می توانید به راحتی با آن‌ها ارتباط برقرار کنید (user friendly). این محیط شامل امکاناتی برای مدیریت متغیرهای تعریف شده در فضای کاری (workspace) و ابزاری جهت توسعه، مدیریت، رفع خطای کد نوشته شده و ایجاد M فایل‌های متنوع در نرم افزار متلب است.

3- کنترل گرافیک : شامل سیستم گرافیکی نرم افزار متلب است که حاوی دستورات متنوع برای تجسم داده های دوبعدی و سه بعدی، پردازش عکس، انیمیشن و گرافیک است. هم چنین این قسمت شامل دستورات ابتدایی نیز می باشد که به برنامه نویس اجازه می‌دهد تا ظاهر گرافیکی برنامه های خود را به فرم دلخواه، طراحی کند.

4- کتابخانه توابع ریاضی متلب : این قسمت شامل مجموعه ی متنوعی از الگوریتم‌های محاسباتی از توابع ابتدایی مانند چهار عمل اصلی، توابع مثلثاتی سینوس، کسینوس، تا توابع پیچیده تر مانند معکوس یک ماتریس، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه مربوط به یک ماتریس و تبدیل فوریه و همین طور انتگرال گیری های مختلف را شامل می‌شود.

5- رابط برنامه‌های کاربردی متلب : این قسمت شامل کتابخانه‌ای است که امکان نوشتن برنامه های فرترن و سی (C) که با متلب در تعامل هستند را فراهم می‌کند. این رابط شامل امکاناتی نظیر فراخوانی روال از متلب، فراخوانی متلب به عنوان یک موتور محاسباتی و خواندن و نوشتن به فایل‌های mat است.

تاریخچه متلبضرورت یادگیری متلبکاربردهای عمومی متلبمزیت های متلبمعایب متلبمهم ترین رقبای متلبمعایب متلبسیستم عامل های پیشنهادی برای راه اندازی متلب

کلیو مولر (Cleve Moler)، به عنوان رئیس بخش علوم کامپیوتر در دانشگاه نیومکزیکو، در اواخر دهه ۱۹۷۰ شروع به توسعه نرم افزار متلب کرد. درحقیقت، وی این برنامه را برای اولین بار طراحی کرد تا برای دانش‌آموزان خودش این امکان را فراهم کند که بدون نیاز به یادگیری زبان برنامه نویسی Fortran اجازه دسترسی به LINPACK و EISPACK را داشته باشند. کاربرد این نرم افزار، خیلی سریع، به سایر دانشگاه‌های ایالات متحده آمریکا، گسترش یافت و مخاطبان مشتاقی در بین دانشجویان رشته ریاضی (علوم پایه) پیدا کرد. در ادامه، مهندس جک لیتل، در حین دیدار با کلیو مولر از دانشگاه استنفورد در سال ۱۹۸۳ با متلب آشنا شد. وی با علم به پتانسیل بالای تجاری متلب، همکاری خود با کلیو مولر را برای گسترش متلب، آغاز کرد. آن‌ها با کمک یکدیگر و در سال ۱۹۸۴ نرم افزار متلب را منتشر کرده و شرکت مت ورکس را در همان سال تاسیس کردند، که هم اکنون، دفتر مرکزی این شرکت در شهر ناتیک در ایالت ماساچوست آمریکا قرار دارد. در سال های بعد یعنی در سال ۲۰۰۰، نرم افزار متلب، بازنویسی شد تا مخاطبان و کاربران این نرم افزار بتوانند از مجموعه جدیدتر کتابخانه برای انجام عملیات ریاضی گسترده تر روی ماتریس ها، استفاده کنند. باید به این نکته اشاره کرد که نرم افزار متلب، در حقیقت، برای اولین بار توسط محققان و شاغلان در مهندسی کنترل، استفاده می‌شده، که در سال های بعد، به سرعت در بسیاری از حوزه‌ها گسترش یافته است.

امروزه، نرم افزار متلب در بسیاری از صنایع، استفاده شده و اساسا در هر کسب و کار و تخصصی که نیازمند تجزیه و تحلیل داده ها باشد، کاربردی وسیع دارد. با توجه به این که، در سال های اخیر، اطلاعات، جزء مهم ترین و راهبردی ترین ارکان یک سازمان می باشد، بنابراین تحلیل داده ها و انجام محاسبات ریاضی و آماری روی اطلاعات مذکور، با استفاده از نرم افزار متلب، از اهمیت وافری برخوردار است. اگر بخواهیم از دیدگاهی دیگر، ضرورت یادگیری نرم افزار متلب را برای متخصصان برنامه نویس بیان کنیم بهتر است این طور بگوییم که اغلب محققین جهت تجزیه و تحلیل داده ها و حل مسائل تخصصی خود، امروزه نیازمند یادگیری یک زبان برنامه نویسی هستند تا بتوانند به کمک سرعت بالای کامپیوتر، مسائل خود را به زبان کامپیوتر ترجمه کرده و به جای این که خودشان آن ها را حل کنند این زحمت را به کامپیوترها واگذار کنند تا بتوانند با سرعت بالا و دقت فوق العاده، مسائل تخصصی را حل کنند. اما گذشته از توضیحاتی که تا به این جا، برای ضرورت یادگیری نرم افزار متلب آورده شد، باید اشاره کرد که در سالیان اخیر، سفارش پروژه متلب توسط مشتریان و البته هزینه پروژه متلب برای آن ها، در تمام دنیا و کشور  ایران افزایش پیدا کرده است. همین افزایش درخواست ها، فرصت خوبی برای فریلنسرهای برنامه نویس فراهم کرده است تا با ارائه نمونه پروژه متلب و حتی ایجاد امکان دانلود رایگان پروژه متلب در سایت ها و وبلاگ های خود، بتوانند مشتریان فراوانی را اعم از دانشجویان و شرکت های مختلف جذب کرده و از طریق کارهایی چون انجام پروژه متلب و ارائه مشاوره پروژه متلب به مشتریان خود، درآمدهای سرشاری کسب کنند. برای مثال در حوزه ی انجام پروژه متلب دانشجویی، فریلنسرهای برنامه نویس در رشته فیزیک می توانند با ارائه خدمات مربوط به برنامه نویسی در حوزه ی اپتیک به دانشجویان این زمینه ی تخصصی، درآمد قابل قبولی از انجام پروژه متلب فیزیک بدست آورند. لازم به ذکر است که خدمات مربوط به انجام پروژه متلب در اکثر کشورهای دنیا و همین طور کشور ایران، حتی به صورت شهر به شهر به مشتریان ارائه می شود. بنابراین اگر شما به عنوان یک مشتری انجام پروژه متلب، عناوینی همچون پروژه Matlab و یا پروژه متلب را در گوگل جستجو کردید و به تبلیغاتی چون انجام پروژه متلب در رشت یا شهرهای دیگر برخورد کردید اصلا تعجب نکنید، چون همان طور که بیان شد خدمات مربوط به انجام پروژه متلب، اخیرا شهر به شهر ارائه می شوند.

از نرم افزار متلب می توان در هر شاخه و تخصص از ریاضیات محاسباتی استفاده کرد. در ادامه متن، مثال هایی از برخی از محاسبات ریاضی که می توان به طور معمول با استفاده از نرم افزار متلب، آن ها را انجام داد، آورده شده است :

  • کار با ماتریس‌ها و آرایه‌ها
  • رسم نمودارهای دوبعدی و سه‌بعدی
  • جبر خطی
  • معادلات جبری
  • کار با توابع خطی و غیرخطی
  • محاسبات آماری
  • آنالیز داده های یک تست مکانیکی
  • حساب دیفرانسیل و انتگرال و معادلات دیفرانسیل
  • محاسبات عددی
  • برازش منحنی های مختلف با توابع متنوع

هسته متلب برای ارائه سرعت و کارایی بالا به کاربران خود، به زبان برنامه نویسی سی (C) نوشته شده است، درحالی که، رابط گرافیکی آن به زبان برنامه نویسی جاوا (Java) نوشته شده است. در واقع متلب مانند زبان برنامه نویسی بیسیک، مفسر رایانه است نه یک کامپایلر. قدرت نرم افزار متلب به دلیل انعطاف‌پذیری بالای آن و راحت بودن کار با آن است، هم چنین خود شرکت سازنده این نرم افزار و گروه‌های مختلف، از جمله دانشگاه‌های سرتاسر جهان و برخی شرکت‌های مهندسی نیز، هر سال، جعبه ابزارهایی خاص و کاربردی برای افزایش کارایی و امکانات آن، به این نرم افزار اضافه می کنند. فهرستی از این جعبه‌ابزارها که می تواند برای انجام پروژه متلب به کار هر متخصصی آید، در زیر آورده شده است :

1- جعبه ابزار مخابرات متلب که شامل انواع توابع و ابزارهای محاسبات مهندسی مخابرات است.

2- جعبه ابزار کنترل متلب که حاوی یک سری از توابع و ابزارهای محاسبات مهندسی کنترل است.

3- جعبه ابزار فازی متلب شامل توابع و ابزارهای محاسبات فازی است.

4- جعبه ابزار محاسبات متلب که حاوی توابع و ابزارهای محاسبات عددی است.

5- جعبه ابزار تخمین متلب که شامل توابع و ابزارهای محاسبات بحث تخمین سیستم در مهندسی کنترل بوده است.

6- جعبه ابزار آمار متلب، توابع و ابزارهای محاسبات آمار را شامل می شود.

7- جعبه ابزار جمع‌آوری داده متلب، که شامل توابع و ابزارهای جمع‌آوری داده است.

8- جعبه ابزار شبکه عصبی متلب، حاوی توابع و ابزارهای محاسبات شبکه عصبی است.

9- جعبه ابزار پردازش تصویر متلب، توابع و ابزارهای محاسبات پردازش تصویر را شامل می شود.

10- جعبه ابزار پردازش صوت متلب، که شامل توابع و ابزارهای محاسبات پردازش صوت می باشد.

11- جعبه ابزار احتمالات متلب

12- جعبه ابزاری که امکان اتصال این نرم افزار به نرم افزارهای طراحی و کنترل مدار را برای کاربران این نرم افزار فراهم می کند.

همان طور که در بالا نیز بیان شد، جعبه ابزارهای ارائه شده، می توانند کمک بزرگی به متخصصان برنامه نویس در انجام پروژه متلب برای مشتریان خود کنند، زیرا آن ها می توانند در هر بار انجام پروژه متلب، به جای نوشتن چند صد خط کد، از یکی از جعبه ابزارهای بالا استفاده کرده و بدین ترتیب، ساعات کم تری برای انجام پروژه متلب صرف کرده و بدین ترتیب در ساعات معین، تعداد پروژه Matlab بیش تری برای مشتریان انجام دهند.  

مهم ترین مشکل نرم افزار متلب، گران بودن آن است به طوری که یک کپی کامل از این نرم افزار، پنج تا ده برابر از یک کامپایلر C یا فرترن گران‌تر است. همین مسئله باعث می شود تا بسیاری از دانشگاه های کوچک دنیا، توان تامین هزینه تهیه نسخه اورجینال این نرم افزار را نداشته باشند و بنابراین از درآمدهای ناشی از انجام پروژه متلب برای شرکت های خصوصی محروم شوند. اگر بخواهیم دقیق تر بیان کنیم باید گفت که در حقیقت، انجام پروژه متلب برای دانشگاه های مذکور، هزینه بیش تر و در نتیجه برای مشتریان شان که درخواست دهنده پروژه Matlab بوده اند، گران تر تمام می شود و همین مسئئله می تواند سبب کاهش مشتریان بالقوه برای انجام پروژه متلب شود. نرم افزار متلب، همان طور که در ابتدای این متن بیان شد، اساسا برای کار با ماتریس‌ها طراحی شده، بنابراین استفاده از ساختارهای دیگر داده، می تواند به شدت، سرعت اجرا و پردازش یک کد را کم‌ کند. از دیگر مشکلات این نرم افزار این است که برای نصب کردن آن، نیاز به نصب برخی بسته‌های کامپایل شده است، که باعث بروز برخی مشکلات در سیستم عامل‌های استفاده کننده از این نرم افزار می شود. هم چنین ارتباط دادن کدهای نوشته‌شده در این نرم افزار با زبان‌های برنامه نویسی دیگر، می‌تواند مشکل باشد. از دیگر انتقاداتی که می توان به این نرم‌افزار وارد کرد، عدم توانایی آن در انجام محاسبات در لحظه (Real Time) است. درباره این مشکل می توان مثال های متعددی زد. به عنوان مثال، این نرم‌افزار توانایی نمایش داده‌های یک شتاب سنج وصل شده به سیستمی که این نرم افزار را دارد، در لحظه ندارد.

از مهم ترین نرم افزارهای موجود در بازار جهانی که این توانایی را دارند تا کارهای مشابه با نرم‌افزار متلب را انجام دهند می‌توان به نرم‌افزارهای مثمتیکا، مث کد، میپل، مکسیما، گنو آکتیو و سایلب اشاره کرد. از آن جایی که میپل یکی از معروف ترین رقبای نرم افزار متلب است پس بد نیست در این جا، یک مقایسه خیلی مختصری بین این دو نرم افزار داشته باشیم. در این رابطه، باید گفت که نرم افزار متلب، یک محیط برنامه‌نویسی در حوزه ی ریاضیات و مهندسی است که بیش تر مناسب دانشجویان مهندسی می‌باشد چون محاسبات انجام شده در آن، با استفاده از تقریب سازی‌ها و تخمین‌های ریاضیات است در حالی که، میپل یک نرم‌افزار فوق پیشرفته ریاضی است که هم در ریاضیات محض و هم در مهندسی کاربرد داشته و به راحتی به محیط‌های برنامه‌نویسی دیگر مثل C یا C++ مرتبط می‌شود. برای کارهایی مانند حل تمرین های ریاضی و یا آموزش ریاضی و محاسبات پیچیده دیگر، می‌توان به آن یادداشت و انیمیشن اضافه کرد. نرم افزار میپل، محاسبات محض ریاضی مانند حدگیری و مسایل جبر را در مقایسه با نرم افزار متلب، خیلی آسان تر انجام می‌دهد و البته برخلاف نرم افزار متلب، تمام مراحل حل مسئله را می تواند به کاربر نشان دهد. اما کاربردهای دیگر متلب مخصوصاً کارهای گرافیکی آن، می تواند بر نرم افزار میپل برتری داشته باشد. شاید با توضیحات بالا، مهندسان، یادگیری میپل را بر یادگیری نرم افزار متلب برای انجام پروژه های درسی و ... ارجح بدانند ولی باید ذکر کرد که اگر شما یک مهندس مکانیک مخصوصا اگر یک مهندس مکانیک در شاخه کنترل هستید و تجربه انجام پروژه متلب را دارید حتما متوجه خواهید شد که این نرم افزار امکانات بسیار بیش تری را در حوزه تخصصی تان برای انجام پروژه متلب در اختیار شما قرار داده است.

مهم ترین مشکل نرم افزار متلب، گران بودن آن است به طوری که یک کپی کامل از این نرم افزار، پنج تا ده برابر از یک کامپایلر C یا فرترن گران‌تر است. همین مسئله باعث می شود تا بسیاری از دانشگاه های کوچک دنیا، توان تامین هزینه تهیه نسخه اورجینال این نرم افزار را نداشته باشند و بنابراین از درآمدهای ناشی از انجام پروژه متلب برای شرکت های خصوصی محروم شوند. اگر بخواهیم دقیق تر بیان کنیم باید گفت که در حقیقت، انجام پروژه متلب برای دانشگاه های مذکور، هزینه بیش تر و در نتیجه برای مشتریان شان که درخواست دهنده پروژه Matlab بوده اند، گران تر تمام می شود و همین مسئئله می تواند سبب کاهش مشتریان بالقوه برای انجام پروژه متلب شود. نرم افزار متلب، همان طور که در ابتدای این متن بیان شد، اساسا برای کار با ماتریس‌ها طراحی شده، بنابراین استفاده از ساختارهای دیگر داده، می تواند به شدت، سرعت اجرا و پردازش یک کد را کم‌ کند. از دیگر مشکلات این نرم افزار این است که برای نصب کردن آن، نیاز به نصب برخی بسته‌های کامپایل شده است، که باعث بروز برخی مشکلات در سیستم عامل‌های استفاده کننده از این نرم افزار می شود. هم چنین ارتباط دادن کدهای نوشته‌شده در این نرم افزار با زبان‌های برنامه نویسی دیگر، می‌تواند مشکل باشد. از دیگر انتقاداتی که می توان به این نرم‌افزار وارد کرد، عدم توانایی آن در انجام محاسبات در لحظه (Real Time) است. درباره این مشکل می توان مثال های متعددی زد. به عنوان مثال، این نرم‌افزار توانایی نمایش داده‌های یک شتاب سنج وصل شده به سیستمی که این نرم افزار را دارد، در لحظه ندارد.

در شکل زیر، حداقل سیستم عامل مورد نیاز و البته سیستم پیشنهادی بهینه برای راه اندازی و استفاده از نرم افزار متلب، به کاربران این نرم افزار پیشنهاد شده است. در صورت عدم استفاده از حداقل سیستم، کاربر مثلا برای انجام پروژه متلب خود با مشکلاتی در اجرا و پردازش کدهای نوشته شده در نرم افزار مواجه می شود.

قابل ذکر است که در طول یک سال، نرم افزار متلب در دو ورژن برای علاقه مندان به این نرم افزار منتشر می شود. مثلا ورژن matlab 2019a در شش ماهه ابتدای سال 2019 منتشر شده، درحالی که، matlab 2019b در شش ماهه دوم سال 2019 برای کاربران منتشر شده است. باید ذکر کرد که تفاوت چندانی بین دو ورژن مذکور مخصوصا برای انجام پروژه متلب وجود نداشته و متخصصان این حوزه می توانند با خیال راحت از هر ورژنی از نرم افزار برای انجام پروژه متلب خود استفاده کنند.

انجام پروژه متلب

پروژه متلب در رشته های مختلف

هر فریلنسر Matlab حامی ورکس توان انجام پروژه Matlab در رشته های زیر را دارا می باشد:

  • پروژه رشته مهندسی برق
  • پروژه رشته مهندسی کامپیوتر
  • پروژه رشته مهندسی عمران
  • پروژه رشته مهندسی مکانیک
  • پروژه رشته مهندسی شیمی
  • پروژه رشته مهندسی هسته ای
  • پروژه رشته مهندسی صنایع
  • پروژه رشته مهندسی نفت
  • پروژه رشته مهندسی فناوری اطلاعات
  • پروژه رشته مهندسی پزشکی
  • پروژه رشته مهندسی هوافضا
  • پروژه رشته مهندسی معماری
  • پروژه رشته مهندسی دریا
  • پروژه رشته مهندسی کشاورزی
  • پروژه رشته مهندسی پلیمر
  • پروژه رشته مهندسی شهرسازی
  • پروژه رشته مهندسی معدن
  • پروژه رشته مهندسی نساجی
  • پروژه رشته مهندسی راه آهن

آموزش متلب

1- matlabacademy

این سایت آموزشی خارجی، به کار افرادی می آید که می خواهند در خانه و پشت سیستم خود، بدون حضور در کلاس، متلب را فرا بگیرند. در این سایت، ویدیوهای آموزشی به خوبی دسته بندی شده اند. بدین منظور، یک سری از ویدیوها مربوط به آموزش مقدماتی این نرم افزار در موضوعات متنوع است. دسته دیگر ویدیوها، مقداری تخصصی تر هستند که شامل مباحثی نظیر، شبیه سازی، حل معادلات دیفرانسیل، بهینه سازی توابع و درنهایت پردازش سیگنال می باشد. لازم به ذکر است که برای استفاده از ویدیوهای آموزشی موجود در این سایت، نیاز به ثبت نام در آن را دارید.

2- .matlabhelper

وبلاگ متلب هلیپر، شامل تیمی از مربیان مجرب است که به دانش آموزان و دانشجویان در یادگیری برنامه نویسی متلب کمک می کند. آن ها از آموزش مقدماتی متلب شروع می کنند و در ادامه به آموزش کدهای پیشرفته متلب و شبیه سازی می رسند. مربیان مذکور، مباحثی مانند پردازش تصویر را نیز به مخاطبان خود آموزش می دهند. 

3- nhigham

نیک هیگهام، استاد ریاضیات کاربردی در دانشکده ریاضیات دانشگاه منچستر انگلستان است. حوزه تحقیقاتی وی تجزیه و تحلیل عددی بوده که بر جبر خطی متمرکز است. وبلاگ معرفی شده، توسط خود این استاد اداره شده و مطالب و متون آموزشی مفیدی درباره کاربرد جبرخطی در متلب آورده است.

4- youtube

MATLAB و Simulink در صنایع خودروسازی، هوافضا، ارتباطات، الکترونیک و اتوماسیون صنعتی به عنوان ابزارهای اساسی برای تحقیق و توسعه استفاده می شوند. بعلاوه، بیش از پنج هزار کالج و دانشگاه در سراسر جهان از MATLAB و Simulink برای آموزش و تحقیق در طیف وسیعی از رشته های فنی استفاده می کنند. بنابراین وجود ویدیوهای آموزشی از این نرم افزار، در کانال های مختلف سایت یوتیوب، تعجبی ندارد. هم چنین متخصصان زیادی هستند که خدمات مرتبط با این نرم افزار از جمله انجام پروژه متلب را در کانال یوتیوب شخصی خود برای مشتریان تبلیغ می کنند.  

برای مثال کانال آنسلم گریفین در سایت یوتیوب، عمدتا به آموزش نرم افزار Matlab اختصاص داده شده است. جدیدترین ویدیوها در مورد جعبه ابزار Matlab و سایر مباحث مرتبط با Matlab در این ویدئوها مورد بحث قرار گرفته اند. به علاوه در این کانال می توان تبلیغات برای انجام پروژه متلب را به وفور مشاهده کرد. همچنین Joseph Delgadillo فیلم هایی را در مورد نحوه کار با نرم افزار Matlab، برنامه نویسی با آن و تکنیک هایی بارگذاری کرده است که می تواند برای مبتدیان در هنگام استفاده از نرم افزار Matlab و همچنین برای متخصصان انجام پروژه Matlab مفید باشد.

5- undocumentedmatlab

تجربه ی بیش از 20 سال برنامه نویسی در بسیاری از زبان ها و محیط های مختلف برنامه نویسی از جمله تجربه بالا در انجام پروژه متلب، یائیر آلتمن را در زمینه های مختلف و تخصصی نرم افزار Matlab بی نظیر کرده است. با گذشت زمان، او دریافته است که بسیاری از برنامه نویسان در انجام پروژه Matlab مشکلات مشابهی دارند که با اشتراک گذاشتن تجربه ی بی نظیرش با آن ها، قابل حل است. بنابراین او تصمیم گرفت در وب سایت خود، به سوالات دانش آموزان و مخاطبان خود در هر زمینه تخصصی نرم افزار متلب، پاسخ دهد.

6- engineerexperiences

Engineer Experiences مربوط به گروهی از مهندسان برق است که خدمات مهندسی را در ارتباط با نرم افزار متلب به مشتریان خود ارائه می دهند. در حقیقت، رسیدگی به مشکلات فنی، ارائه راه حل ها و انجام پروژه Matlab که پر چالش باشد، کار این گروه و وب سایت است.

7- matlabgeeks

Matlab Geeks مربوط به گروه کوچکی از متخصصان فنی است که در ارائه راه حل های تجاری در ارتباط با نرم افزار متلب، تخصص دارند. آن ها مدل سازی، تجزیه و تحلیل، داده کاوی، آموزش و برنامه های کاربردی تحت وب را در زمینه های مختلف از جمله مهندسی، پردازش سیگنال، ارتباطات، بیومکانیک، امور مالی و اپیدمیولوژی انجام می دهند. متخصصان این سایت مدعی هستند که در Matlab تخصص داشته و در سایر زبان های برنامه نویسی مانند جاوا، C ، C# ،Ruby on Rails و Python نیز بسیار مسلط هستند.

9- کلیدستان

در این سایت ایرانی، بطور رایگان می توانید متن های آموزشی و ویدیوهای فراوانی را مشاهده و دانلود کنید. مزیت این سایت در این است که آموش ها به درستی و بطور جزئی دسته بندی شده اند و شما مجبور نیستید برای یادگیری یک دستور خاص، ساعت ها وقت برای دیدن ویدیوها و دوره های بلند آموزشی بگذارید.

11- فرادرس

در این سایت ایرانی، می توانید با پرداخت هزینه اندک، دوره آموزشی برنامه نویسی متلب برای علوم مهندسی را خریداری کنید. مشکل این است که نمی توانید مانند سایت قبلی، بطور موردی، دنبال موضوع موردنیاز خود بگردید حتما باید هزینه کل یک دوره آموزشی را پرداخت کنید.

12- بیاموز

در این سایت ایرانی، می توان به صورت موردی، دنبال موضوع مد نظر خود، گشت و مطلب مناسبی پیدا کرد اما دامنه و وسعت مطالب آموزشی ارائه شده در این سایت کمتر از دو سایت بالا است. 

توانمندی های مهم متلب

همان طور که در بخش های ابتدایی این متن بیان شد، متلب در هر جنبه از ریاضیات محاسباتی استفاده می‌شود و البته تعدادی از کاربردهای عمومی و بیش تر شناخته شده ی این نرم افزار، نیز بیان شد. حالا در ادامه این متن، برخی از توانمندی های مهم متلب به صورت مفصل تر آورده شده است :

پردازش سیگنال با متلبپردازش تصویر با متلبشبکه عصبی در متلببهینه سازی در متلبحل معادلات دیفرانسل با مشتقات جزیی در متلبحل معادلات دیفرانسل، مسایل مقدار اولیه در متلبحل معادلات دیفرانسل، مسایل مقدار مرزی در متلبایجاد و مدیریت شکل های گرافیکی دوبعدی در متلبحل دستگاه های معادلات خطی در متلبایجاد و مدیریت شکل های گرافیکی سه بعدی در متلبچند جمله ای ها در متلبدرون یابی در متلبچند جمله ای های درون یاب در متلبمشتق و انتگرال گیری عددی در متلبآنالیز فوریه در متلب

اكثر سيگنال هاي مورد استفاده در عمل، در حوزه زمان هستند. به عبارت ديگر، درایه هاي سيگنال، جداي از آن چه که سيگنال مورد بحث، اندازه گيري مي كند، تابعيت زماني خواهد داشت. به همین دلیل، به هنگام رسم سيگنال، دامنه مقادير مختلف آن، بر حسب متغیر زمان رسم مي گردد، هرچند که، اين نوع نحوه نمايش، بهترين نوع براي توصيف يك سيگنال مخصوصا برای مهندسان رشته برق نخواهد بود زیرا در بسياري از موارد، اطلاعات سودمندی که می توان از یک سيگنال استخراج کرد، در حوزه ی فركانسي آن نهفته اند كه اصطلاحا به آن، طيف سيگنال گفته مي شود. به بيان ساده تر، طيف يك سيگنال نشان دهنده فركانس هاي موجود در آن سيگنال است. جهت دست یابی به این اطلاعات نهفته شده در درون سیگنال، تبدیلات ریاضیاتی متنوعی در طول سال های متمادی معرفی شده اند تا ما را در رساندن به مقصود یاری کنند. امروزه پردازش سیگنال های دیجیتال را می توان در بیش تر ابزارهای موجود مانند موبایل، دوربین دیجیتال، تبلت و تلویزیون و ... مشاهده کرد. در حقیقت، پردازندهای سیگنال دیجیتال، سیگنال های حوجود در دنیای واقعی اطراف ما مانند صوت، ویدئو، دما، فشار یا موقعیت را به فرم دیجیتال تبدیل می کنند و بر روی آن ها عملیات ریاضی مناسب و مدنظر را انجام می دهند. در این رابطه، تولباکس DSP متلب ، الگوریتم ها، ابزارهایی برای طراحی، شبیه سازی و آنالیز سیستم های پردازش سیگنال در متلب و سیمولینک ارائه می دهد. کاربران تخصصی این حوزه می توانند از این تولباکس، برای مدل سازی سیستم های DSP برخط مانند سیستم های مخابراتی، رادار، صوتی، وسایل پزشکی، اینترنت اشیا و دیگر کاربردها استفاده کنند. به علاوه، کاربران این نرم افزار می توانند، با استفاده از این تولباکس، فیلترهای وفقی، چند مرحله ای، چند نرخی،IIR ،FIR  را طراحی و آنالیز کنند. قابل ذکر است که کاربران می توانند سیگنال ها را از متغیرهای مختلف، فایل های دیتا و وسایل داخل شبکه وارد محیط نرم افزار متلب کنند. به علاوه، این تولباکس ابزارهایی مانند اسکوپ (Time Scope) ، آنالیزر طیفی (Spectrum Analyzer) و آنالیز منطقی (Logical Analyzer) در اختیار کاربران قرار می دهد تا بتوانند به صورت دینامیک، سیگنال ها را مشاهده و اندازه گیری کنند.

پردازش تصویر (Image Processing) به مجموعه‌ای از تکنیک‌هایی گفته می‌شود که با هدف تبدیل (Convert) یک تصویر به قالب دیجیتال (Form) و انجام اعمال محاسباتی بر روی آن شکل گرفته‌اند. هدف از انجام اعمال محاسباتی مرتبط با پردازش تصویر در متلب، تولید نسخه‌ای بهبود یافته (Enhanced) از تصاویر دیجیتالی و یا استخراج اطلاعات با معنی و مفید از آن‌ها است. تغییراتی که بر اثر پردازش تصویر دیجیتال، روی تصاویر اتفاق می‌افتد، معمولا به طور خودکار و بر پایه مجموعه‌ای از الگوریتم‌های به دقت طراحی شده در نرم افزار متلب انجام می‌شوند. این دسته از الگوریتم‌های پردازش تصویر در متلب، از لحاظ محاسباتی بسیار دقیق (Accurate) و بهینه (Optimized) هستند.

در حقیقت، یک تصویر دیجیتال در تولباکس پردازش تصویر در متلب، در قالب یک تابع دو بعدی (دو متغیره) به شکل  F(x,y)  تعریف می‌شود. در این تابع،  x و  y مختصات مکانی هر نقطه را در تصویر نشان می‌دهند. هم چنین، به دامنه مقداری تابع F، به ازای هر جفت مختصات x و y، شدت (Intensity) تصویر در آن نقطه گفته می‌شود. در صورتی کهx ، y و دامنه مقداری تابع F، همگی مقادیر گسسته متناهی باشند، به تصویر مورد نظر، یک تصویر دیجیتال گفته می‌شود.

برای انجام عملیات محاسباتی متناظر با پردازش تصویر در متلب، ابتدا باید تصاویر دیجیتال از طریق واسط‌هایی (Interfaces) نظیر اسکنر نوری (Optical Scanner) و دوربین‌های دیجیتال (Digital Cameras) تولید شوند. سپس، تصاویر دیجیتال تولید شده تحلیل می‌شوند. در مرحله بعد، تصاویر دیجیتالی از طریق فرآیندهایی نظیر فشرده‌سازی داده‌ها (Data Compression)، بهبود تصاویر (Image Enhancements)، فیلتر تصاویر (Image Filtering) و سایر موارد، تحت دستکاری عددی (Numerical Manipulation) قرار گرفته و در نهایت، تصاویر خروجی مطلوب تولید می‌شوند.

در علوم پزشکی، از تکنیک‌های پردازش تصویر در دستگاه‌ها و روش‌های تصویربرداری تشخیص پزشکی (Diagnostic Imaging Modalities)  نظیر برش‌نگاری با انتشار پوزیترون (Positron Emission Tomography)، برش‌نگاری محوری کامپیوتر(Computerised Axial Tomography)، تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (Magnetic Resonance Imaging) و تصویربرداری رزونانس مغناطیسی کارکردی (functional Magnetic Resonance Imaging) استفاده می‌شود. بسیاری از تکنیک‌های تشخیص پزشکی، توسط الگوریتم‌های پردازش تصویر در متلب پیاده‌سازی می‌شوند.

شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که ساختار لایه آن شباهت زیادی به ساختار شبکه ای نورون ها در مغز دارد و دارای لایه‌هایی از گره‌های متصل است. در واقع شبکه‌های عصبی با الهام از سیستم عصبی انسان طراحی و اختراع شده اند. شبکه‌های عصبی کاربردهای بسیاری در صنایع مختلف از قبیل هوا و فضا، پزشکی، بانکداری، مدیریت، حسابداری، کشتیرانی و انواع شاخه‌های مهندسی دارند. لازم به ذکر است که امروزه از شبکه‌های عصبی برای حل مسائلی که برای انسان و کامپیوتر پیچیده و سخت می باشد، استفاده می شود. شبکه‌های عصبی به خصوص برای انجام تشخیص الگو برای شناسایی و طبقه بندی اشیا یا سیگنال‌ها در سیستم گفتار، بینایی و کنترل مناسب هستند. آنها هم چنین می‌توانند برای انجام پیش بینی‌های سریال و مدل‌سازی مورد استفاده قرار گیرند. یک شبکه عصبی از چندین عنصر به نام نورون تشکیل شده که هر یک از این نورون‌ها با نورون‌های دیگر در ارتباط هستند. البته ارتباط بین نورون‌ها وزن‌دار می باشد که این وزن ها به عنوان پارامترهای مهم  مطرح می شوند. قابل ذکر است که نرم افزارهایی مانند متلب، که برای شبیه سازی رفتار شبکه های عصبی زیستی و مصنوعی که به صورت مستقل عمل می کنند استفاده می شوند، قادرند فرآیند آموزش شبکه ی عصبی را به شکل تصویری نمایش دهند.

اگر با مسائل مهندسی سروکار داشته و اندکی هم شوق و ذوق حل مسائل کاربردی را داشته باشید، احتمالا با مسائلی که نیاز به بهینه‌سازی دارند، روبرو شده اید. به طور کلی فلسفه بهینه سازی یک مدل را می توان این گونه شرح داد که شما قبل از حل مسائل بهینه‌سازی، با توجه به فیزیک مساله، مدلی را ایجاد کرده‌اید و بین دو یا چند پارامتر، رابطه‌ای برقرار کرده‌اید و اکنون می‌خواهید تابع هدف خود را بیشینه (ماکزیمم) و یا کمینه (مینیمم) کنید. به عبارتی می‌خواهید بدانید به ازای چه مقادیر ورودی، خروجی شما بیشینه و کمینه می‌شود.

قابل ذکر است که بهینه سازی یکی از پرکاربردترین تکنیک های مورد استفاده در همه علوم مختلف می باشد. علومی از جمله شاخه های مختلف مهندسی، علوم پایه و اقتصاد به بهینه سازی در مسائل مختلف وابستگی بسیاری دارند. محیط متلب به شما این امکان را می دهد که از تکنیک ها و روش های مختلف بهینه سازی در آن بهره ببرید. با توجه به تفاوت بسیار زیاد و تنوع مسائل پیش رو، باید توجه داشت که لازم است تا برای هر مسئله ای، راه حل بهینه سازی  خاصی انتخاب شود. درنتیجه اشراف کامل بر همه تکنیک ها و روش های بهینه سازی در متلب لازم و ضروری می باشد در ادامه متن چند نمونه از مهم ترین مسائل بهینه سازی در نرم افزار متلب آورده شده است :

1- بهینه سازی موضعی

2- بهینه سازی سراسری

3- خط برازش یا curve fitting

هر کدام از موارد یاد شده خود جعبه ابزار کاملی را در نرم افزار متلب شامل می شوند که تکنیک های مختلفی در این جعبه ابزارها برای حل این مسائل، گنجانده شده است. مثلا الگوریتم ژنتیک که یکی از مهم ترین و پرکاربردترین روش های بهینه سازی در متلب به شمار می رود، خود ابزاری در جعبه ابزار بهینه سازی سراسری به شمار می رود.

هرگاه متغیر وابسته تابعی از دو یا چند متغیر مستقل باشد، معادلات دیفرانسیل توصیف کننده ارتباط بین آن ها، به صورت معادلات دیفرانسیل با مشتق های جزیی ظاهر می شوند. جواب دسته محدودی از این معادلات را می توان به صورت تحلیلی به دست آورد. اما بیش تر آن ها، با روش های عددی حل می شوند. روش های مختلفی برای حل عددی این معادلات به کار می روند که از بین آن ها، می توان به روش های تفاضل محدود، حجم محدود، اجزای محدود و المان های مرزی اشاره نمود. آن چه که در محیط برنامه نویسی متلب به عنوان ابزار حل معادلات دیفرانسیل با مشتق های جزیی ارایه شده است، تنها برای دسته محدودی از این معادلات که دارای قالب خاصی باشند، قابل استفاده است. برای حل معادلاتی که خارج از این دسته هستند، باید روش های عددی مناسب را در نرم افزار متلب، کدنویسی کرده و به اجرا در آورید.

معادلات دیفرانسیلی که توابع آن ها تنها یک متغیر مستقل داشته باشد، معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs) نامیده می شوند. هرگاه در مسئله ای، شرایط مرزی این معادلات تنها در یک نقطه مشخص شده باشد، آن را مسئله مقدار اولیه می نامند. نرم افزار متلب، توابع متعددی را که به دنباله های حل ODE معروفند، برای حل مسایل مقدار اولیه ارائه کرده است که هر کدام از روش های خاصی برای این کار بهره می برند. دسته ای از معادلات دیفرانسیل معمولی که ترم های تاخیری در روابط آن ها ظاهر می شوند، معادلات دیفرانسیل تاخیری (ODEs) نامیده می شوند که نرم افزار متلب، ابزار حل آن ها را نیز برای کاربران مهیا کرده است.

در بسیاری از مسایل مهندسی، معادلات دیفرانسیلی مشاهده می شوند که حل عددی آن ها با شروع از یک نقطه، امکان پذیر نیست. این گونه معادلات که دارای شرایط مرزی در بیش از یک نقطه می باشند، مسایل مقدار مرزی نامیده می شوند. یکی از روش های عددی حل این دسته از معادلات Shooting method است که در کتاب های مربوط به محاسبات عددی معرفی شده اند. اما روش دیگری که در نرم افزار متلب از آن استفاده می شود، روش تفاضلات محدود است.

در کنار ابزار های محاسباتی قدرتمند، قابلیت های گرافیکی بالا و در عین حال سادگی استفاده از آن ها موجب شده است تا نرم افزار متلب، به عنوان یکی از پرمخاطب ترین زبان های برنامه نویسی در کاربردهای فنی و محاسباتی مطرح شود. ایجاد ترسیم های دوبعدی، سه بعدی و حتی چهار بعدی (رنگ به عنوان بعد چهارم) در نرم افزار متلب، به سادگی و تنها با اجرای یک یا چند دستور ساده امکان پذیر است.

یکی از کاربردی ترین مسایل موجود در محاسبات مهندسی، حل دستگاه های معادلات خطی است. برای حل این دستگاه ها می توان از روش های ماتریسی و یا عددی استفاده نمود. اگر تعداد معادلات و مجهول ها یکسان باشد، سیستم را مربعی می نامند. اگر تعداد معادلات کمتر از تعداد مجهولات باشد، سیستم را نامعین می خوانند و در صورتی که تعداد معادلات از تعداد مجهولات بیش تر باشد سیستم را overdetermined می نامند. نرم افزار متلب امکان حل هر سه نوع سیستم را فراهم کرده است.

نرم افزار متلب، مجموعه ای از توابع را برای ایجاد و مدیریت شکل های گرافیکی سه بعدی ارائه کرده است. کار با این توابع عموما آسان است و از گروه های مهم آن می توان به توابع ترسیم نقاط و خطوط فضایی، رسم های شبکه ای و سطحی، توابع رسم منحنی های تراز و نمایش میدان های برداری و خطوط جریان اشاره کرد. هم چنین بسیاری از توابع مربوط به مدیریت شکل های گرافیکی دوبعدی برای شکل های سه بعدی نیز قابل استفاده هستند.

با وجود این که چند جمله ای ها، بخشی از توابع ریاضی هستند، به دلیل استفاده از آن ها در مباحث متعددی همچون برازش داده ها، چند جمله ای های درون یاب و محاسبات مربوط به مهندسی کنترل، توابع خاصی در نرم افزار متلب، به منظور انجام عملیات ریاضی روی آن ها ارائه شده اند.

هرگاه در مسئله ای، با داده های جدولی سر و کار داشته باشید، برای یافتن مقدار متغیر وابسته در نقاطی که در فواصل بین داده های متغیر مستقل قرار دارند، به درون یابی نیاز پیدا می کنید. رایج ترین نوع درون یابی، درون یابی خطی است که به عنوان مثال در تخمین پارامترهای جداول ترمودینامیکی در نقا بین داده ها مورد استفاده قرار می گیرد. نرم افزار متلب توابعی را ارئه کرده است که با استفاده از آن ها به راحتی می توان انواع درون یابی های یک یا چند متغیره خطی و غیر خطی را برای داده های منظم یا پراکنده انجام داد.

استفاده از چند جمله ای های درون یاب برای تخمین مقدار توابع جدولی یک متغیره در نقاط دلخواه و نیز محاسبه مشتق و انتگرال آن ها بسیار مفید است. این چند جمله ای ها که هر کدام به یکی از فواصل بین داده های جدول اختصاص می یابند، به چند جمله ای های تکه ای موسومند. انواع خاصی از چند جمله ای های تکه ای که اسپیلاین های مکعبی و هرمیتی نام دارند، به وسیله توابع درون یابی مورد استفاده قرار می گیرند. با این حال گاهی اوقات دانستن مشخصات این چند جمله ای های تکه ای لازم می باشد. بدین منظور نرم افزار متلب، توابعی را ارائه کرده است که مشخصات مورد نظر را در قالب یک متغیر ساختمان بر می گردانند. هم چنین توابعی وجود دارند که به کمک آن ها می توان چند جمله ای هایی با مشخصات دلخواه را برای هر یک از فواصل بین داده ها تعریف نمود.

محاسبه مشتق و انتگرال از مهم ترین بخش های ریاضیات عمومی است که در مباحث مهندسی دارای اهمیت و کاربرد ویژه ای می باشد. محاسبه مشتق و انتگرال تحلیلی در بسیاری از مسائل، پیچیده و یا ناممکن است. در چنین مواردی استفاده از روش های عددی برای محاسبه تقریب مشتق و انتگرال متداول است که آن ها را می توان در کتاب های مربوط به محاسبات عددی مشاهده نمود. در نرم افزار متلب، برای این منظور توابعی ارائه شده است که به کمک آن ها می توان به سادگی تقریب مشتق و انتگرال را برای توابع ابطه دار و توابع جدولی محاسبه نمود. 

آنالیز فوریه یکی از مباحث مهم و مفید برای آنالیز داده هاست چرا که یک سیگنال را به اجزای سازنده سینوسی با فرکانس های مختلف تجزیه می کند. زمانی که داده ها به صورت یک بردار باشند، آنالیز فوریه با تبدیل فوریه گسسته (DFT) اجرا می گردد. تبدیل فوریه سریع (FFT) الگوریتمی موثر برای محاسبه تبدیل فوریه گسسته یک بردار (دنباله عددی) است. FFT کاربردهای مهمی در پردازش سیگنال ها دارد که از آن جمله می توان، به پردازش اطلاعات حاصل از ارتعاش سیستم های مکانیکی برای محاسبه فرکانس تشدید و سایر خصوصیات ارتعاشی آن ها اشاره نمود. با کمک نرم افزار متلب می توان از توابع مربوط به محاسبه FFT و تبدیل معکوس آن (IFFT) استفاده کرد.