Техническая документация по системе MatLab
RADIOMASTER
Лучшие смартфоны на Android в 2022 году
Серия iPhone от Apple редко чем удивляет. Когда вы получаете новый iPhone, общее впечатление, скорее всего, будет очень похожим на ваше предыдущее устройство. Однако всё совсем не так в лагере владельцев устройств на Android. Существуют телефоны Android всех форм и размеров, не говоря уже о разных ценовых категориях. Другими словами, Android-телефон может подойти многим. Однако поиск лучших телефонов на Android может быть сложной задачей.
1308 0
Документация Схемотехника CAD / CAM Статьи
MathCAD 12 MatLab OrCAD P CAD AutoCAD MathCAD 8 — 11
- Главная /
- База знаний /
- CAD / CAM /
Урок 1. Знакомство с матричной лабораторией MATLAB
История появления системы MATLAB
Возможности систем MATLAB
Возможности прежних версий MATLAB 4.x
Возможности версий MATLAB 5.x
Возможности новейшей версии MATLAB 6
Интеграция с другими программными системами
Ориентация на матричные операции
Расширяемость системы
Мощные средства программирования
Визуализация и графические средства
Техническая документация по системе
MATLAB в Интернете
Главная страница фирмы MathWorks
Регистрация через Интернет
Поддержка системы MATLAB фирмой MathWorks
MATLAB в образовании
Обновление системы MATLAB через Интернет
Доступ к FTP-серверу фирмы MathWorks
Данные о системных ресурсах и пакетах расширения
Что нового мы узнали?
Система MATLAB поставляется с обширной технической документацией и с развитой
справочной системой. Система помощи реализована как в стандартном для систем
MATLAB варианте — в интерактивном командном режиме, так и в форме гипертекстовых
страниц с просмотром их браузером помощи.
«Installation Guide
for PC» — инсталляция на ПК класса PC.
«MAT-file format» —
описание форматов МАТ-файлов.
«Release Notes for Release
12» — описание особенностей реализации 12 системы
том 2 «Using MATLAB Graphics» — справочник по средствам графики и визуализации. «MATLAB Application Program Interface Guide» — описание интерактивного
взаимодействия с языками программирования С и Fortran. «External Interfaces/API» — описание интерфейса связи с внешними программами API. «Creating Graphical User Interface» — создание графического интерфейса пользователя.
Итак, объем фирменной документации
только по системе MATLAB 6.0 достигает почти 5000 страниц, что делает ее трудно
обозримой. Тем более с учетом того, что эта документация является англоязычной.
Состав документации может несколько меняться в зависимости от типа поставок.
Помимо этого, различные поставки системы могут содержать и другую техническую
документацию, руководство по работе с системой Simulink, описание пакета символьных
вычислений и т. д.
Документацию по системе MATLAB можно рассматривать как многотомный электронный
(и обычный) справочник по современным численным методам и средствам их реализации
на ЭВМ, включая персональные компьютеры. Одновременно — это одно из самых полных
электронных справочных пособий по математике и многочисленным сферам ее применения.
К сожалению, пока указанная документация поставляется с системой только на английском
и на японском языках. Поскольку эта документация доступна каждому пользователю,
рискнувшему установить достаточно полную версию MATLAB 6.0 на свой компьютер,
ссылок на нее в списке литературы данного издания нет.
Нравится
Твитнуть
Теги MatLab САПР
Сюжеты MatLab
Знакомство с матричной лабораторией MATLAB MatLab
8156 0
Визуализация и графические средства MatLab
9662 0
MATLAB в Интернете MatLab
11661 0
Комментарии (0)
Вы должны авторизоваться, чтобы оставлять комментарии.
Вход
О проекте Использование материалов Контакты
Новости Статьи База знаний
Радиомастер
© 2005–2022 radiomaster.ru
При использовании материалов данного сайта прямая и явная ссылка на сайт radiomaster.ru обязательна. 0.2821 s
Неограниченная бесплатная лицензия MATLAB для сотрудников и студентов.
Уважаемые сотрудники МТУСИ!
В университете доступна неограниченная бесплатная лицензия MATLAB для сотрудников и студентов:
— для установки лицензий MATLAB на ПК Университета, пожалуйста, обратитесь в отдел информатизации вуза;
— для установки индивидуальной лицензии на Ваш личный ПК перейдите по ссылке: Установить бесплатно.
Используйте документацию MATLAB&Simulink на русском языке, для подготовки лекций и учебных материалов. Документация содержит 150000+ страниц, 10000+ примеров кода.
Обучающие видео материалы доступны на нашем YouTube –канале.
Записаться на бесплатные ознакомительные вебинары/семинары по использованию инструментов MATLAB для различных областей применения.
Онлайн-курс для знакомства с MATLAB Onramp.
Для начинающих доступен стартовый набор учебных материалов.
Общайтесь с коллегами и делитесь материалами в сообщество «Экспонента».
Последние новости кафедры:
День отрытых дверей МТУСИ 28.01.2023
28 января прошёл День открытых дверей МТУСИ! Преподаватели и инженеры, под руководством зав.кафедрой ИСУиА проф. Л.И.Вороновой подготовили большое количества материалов: презентации, видео и т.д. Кафедру ИСУиА на дне открытых дверей представляли: доцент кафедры: Воронов Вячеслав Игоревич заместитель зав.
кафедрой и заведующий лабораторией: Белов Никита Вадимович зам. декана факультета КиИБ, ст. пр. кафедры: Безумнов Данил Николаевич ассистент кафедры: Вовик Андрей Геннадьевич инженеры кафедры: Подпалый Данил Константинович и Хохлова Мария Владимировна Сотрудники кафедры рассказали о направлениях кафедры: 15.03.04 — Автоматизация технологических процессов и производств (профиль: Промышленный интернет вещей и робототехника) – очная и заочная формы обучения 27.03.04 — Управление в технических системах (профиль: Информационные системы и технологии в управлении) Провели экскурсию для абитуриентов в Центр робототехники МТУСИ, где ассистенты кафедры рассказали о популярности применения роботов в современном мире и целях развития Центра робототехники. Под руководством экспертов абитуриенты тренировались управлять коллаборативным роботомАссистент кафедры ИСУиА принял участие на международной конференции ElConRus 2023
Конференция молодых ученых России в области электротехники и электронной техники проходила с 24 по 27 января 2023 в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете имени В. И. Ленина «ЛЭТИ» Участниками конференции являются специалисты, студенты и аспиранты в области электротехники, представляющие высшие учебные заведения, промышленные компании и предприятия, расположенные в Северо-Западном регионе Российской Федерации. Ассистент каф. ИСУиА Вовик А.Г. принял участие в работе секции, посвященной промышленному менеджменту и менеджменту инноваций. В рамках своего доклада. Вовик Андрей рассказал о научной работе, проводимой в Центре робототехники МТУСИ, связанной с разработкой адаптивной системы управления промышленным роботом манипулятором для решения задачи сортировки объектов. По окончанию доклада состоялась дискуссия, посвященная возможности применения разработанной системы в пищевой промышленности и медицине.
Экскурсия в Центр робототехники МТУСИ
13 января под руководством зав. кафедрой ИСУиА Л.И. Вороновой и руководителя Центра робототехники МТУСИ В.И. Воронова была проведена экскурсия в Центр робототехники МТУСИ для школьников старших классов Республиканского лицея-интерната Якутии. Сотрудники кафедры рассказали: об особенностях применения робототехники в современных производствах, о видах промышленных роботов-манипуляторов, областях их применения, о разработках Центра робототехники МТУСИ, в частности об адаптивной системе управления роботом-манипулятором Kuka с принименением технологии компьютерного зрения. Продемонстрировали работу роботизированной ячейки на примере современного технологического процесса сортировки объектов.
Начните работу с MATLAB — MathWorks Nordic
Язык технических вычислений
Миллионы инженеров и ученых по всему миру используют MATLAB ® для анализа и проектирования систем и продуктов, преобразующих наш мир. матричный язык MATLAB — самый естественный в мире способ выражения вычислительной математики. Встроенная графика упрощает визуализацию и получение информации из данных. Рабочий стол Окружающая среда приглашает к экспериментам, исследованиям и открытиям. Все эти инструменты и возможности MATLAB тщательно протестированы и предназначены для работы вместе.
MATLAB поможет вам реализовать свои идеи за пределами рабочего стола. Вы можете запустить свои анализы на большие наборы данных и масштабирование до кластеров и облаков. Код MATLAB можно интегрировать с другими языками, что позволяет развертывать алгоритмы и приложения в веб-, корпоративных и производственных системах.
Установка и настройка
- Установка продуктов
- Обновление существующей установки
Учебные пособия
- Основы рабочего стола
Введите инструкции в командной строке и просмотрите результаты.
- Матрицы и массивы
MATLAB работает в основном с массивами и матрицами, как целиком, так и частично. Матрица — это двумерный массив, часто используется для линейной алгебры.
- Индексирование массива
Переменные в MATLAB обычно представляют собой массивы, может содержать много чисел. Если вы хотите получить доступ к выбранным элементам массив, используйте индексацию.
- Переменные рабочей области
Рабочая область содержит переменные, которые вы создаете в или импортировать в MATLAB из файлов данных или других программ.
- Текст и символы
Создание массивов строк для текста или массивов символов для данных.
- Вызов функций
MATLAB предоставляет большое количество функций, которые выполнять вычислительные задачи. Чтобы вызвать функцию, заключите ее ввод аргументы в скобках.
- 2-D и 3-D графики
Графические функции включают функции 2-D и 3-D построения для визуализации данных и сообщить результаты.
- Программирование и сценарии
Самый простой тип программы MATLAB называется сценарием. Скрипт содержит последовательность команды и вызовы функций.
- Справка и документация
Все функции сопровождаются документацией, включающей примеры и описывает входные и выходные данные функции и синтаксис вызова.
Интерактивное обучение
Matlab Onramp
Бесплатный двухчасовой онлайн-курс Matlab
Видео
Начало начала с Matlab
Получить обзор MATLAB, языковой компьютер.
Работа в среде разработки
Доступ к таким инструментам, как браузер рабочей области истории команд и
редактор переменных, сохранять и загружать данные рабочей области и управлять
окна и макет рабочего стола.
Вы щелкнули ссылку, соответствующую этой команде MATLAB:
Запустите команду, введя ее в командном окне MATLAB. Веб-браузеры не поддерживают команды MATLAB.
Набор инструментов для глубокого обучения Документация
Проектирование, обучение и анализ сетей глубокого обучения
- Примечания к выпуску
- Документация в формате PDF
- Примечания к выпуску
- Документация в формате PDF
Deep Learning Toolbox™ предоставляет платформу для разработки и внедрения глубоких нейронных сетей с алгоритмы, предварительно обученные модели и приложения. Вы можете использовать сверточные нейронные сети (ConvNets, CNN) и сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) для выполнения классификации и регрессия по изображениям, временным рядам и текстовым данным. Вы можете создавать сетевые архитектуры, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) и сиамские сети, использующие автоматическую дифференциацию, настраиваемые тренировочные циклы и общие веса. С помощью приложения Deep Network Designer вы можете проектировать, анализировать и обучать сети графически. Приложение Experiment Manager поможет вам управлять несколько экспериментов по глубокому обучению, отслеживать параметры обучения, анализировать результаты и сравнить код из разных экспериментов. Вы можете визуализировать активацию слоя и графически следить за ходом тренировок.
Вы можете импортировать сети и графику слоев из TensorFlow™ 2, TensorFlow-Keras и PyTorch ® , формата модели ONNX™ (Open Neural Network Exchange) и Caffe. Вы также можете экспортировать Сети Deep Learning Toolbox и графы слоев для TensorFlow 2 и формата модели ONNX. Набор инструментов поддерживает передачу обучения с помощью DarkNet-53, ResNet-50, NASNet, SqueezeNet и многие другие предварительно обученные модели.
Вы можете ускорить обучение на рабочей станции с одним или несколькими графическими процессорами (с помощью Parallel Computing Toolbox™) или перейти на кластеры и облака, включая NVIDIA ® GPU Cloud и экземпляры Amazon EC2 ® GPU (с MATLAB ® Параллельный сервер™).
Изучите основы Deep Learning Toolbox
Используйте предварительно обученные сети для быстрого изучения новых задач или обучения сверточных нейронные сети с нуля
Создание и обучение сетей для классификации временных рядов, регрессии и задачи прогнозирования
Интерактивное построение и обучение сетей, управление экспериментами, построение графика обучения прогресс, оценивать точность, объяснять прогнозы, настраивать параметры обучения и визуализировать особенности, изученные сетью
Масштабируйте глубокое обучение с помощью нескольких графических процессоров локально или в облаке и обучать несколько сетей в интерактивном режиме или в пакетных заданиях
Расширить рабочие процессы глубокого обучения с помощью компьютерного зрения, обработки изображений, автоматизированное вождение, сигналы, аудио, текстовая аналитика и вычислительная техника финансы
Импорт, экспорт и настройка сетей глубокого обучения, а также настройка слои, обучающие циклы и функции потерь
Управление и предварительная обработка данных для глубокого обучения
Создание кода C/C++, CUDA ® или HDL и развертывание сетей глубокого обучения
Выполнение регрессии, классификации, кластеризации и нелинейного моделирования динамические системы с использованием неглубоких нейронных сетей
Вы щелкнули ссылку, соответствующую этой команде MATLAB:
Запустите команду, введя ее в командном окне MATLAB.