Usos de Matlab
Matrix Laboratory o MATLAB para abreviar es un entorno de cómputo numérico multi-paradigmático y un lenguaje de programación patentado desarrollado por Mathworks. Combina computación, visualización y programación en un entorno fácilmente utilizable y todo se expresa en ecuaciones matemáticas. Escrito en C, C ++ y Java, Matlab se lanzó inicialmente en 1984. La última versión se lanzó en marzo de 2018.
Las aplicaciones de Matlab se basan en el lenguaje de scripts de Matlab y giran en función de los siguientes conceptos matemáticos:
- Variables
- Vectores y matrices
- Estructuras
- Las funciones
- Asas de función
- Clases y programación orientada a objetos.
Usos principales de Matlab
Matlab es un entorno informático numérico. Según el sitio web de Matlab, el entorno está diseñado para los siguientes usos.
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Sistemas embebidos
Los sistemas integrados son sistemas informáticos que consisten en componentes de hardware y software y están diseñados para realizar una tarea específica. Algunos ejemplos de sistemas integrados son lavadoras, impresoras, automóviles, cámaras, máquinas industriales, etc. Con solo presionar un botón, Matlab nos permite generar código y ejecutarlo en hardware.
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Sistemas de control
Otra de las razones más comunes por las que el uso de Matlab es importante es que proporciona control al dispositivo y al sistema. Un sistema de control es responsable de administrar, dar comandos y regular el comportamiento de otros dispositivos o sistemas. Se basa en lazos de control. Los dispositivos o sistemas que se controlan pueden variar desde simples calentadores domésticos hasta grandes sistemas de control industrial que controlan los procesos o las máquinas. El sistema de control Toolbox de Matlab proporciona algoritmos y aplicaciones para analizar, diseñar y ajustar sistemáticamente sistemas de control lineal.
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Procesamiento de señales digitales
El procesamiento de señal digital es el uso de procesamiento digital, tal como por computadoras o procesadores de señal digital especializados para realizar una variedad de operaciones de procesamiento de señal. Los usos de los productos Matlab facilitan el uso de técnicas de procesamiento de señales para analizar datos de series temporales y también proporcionan un flujo de trabajo unificado para el desarrollo de sistemas integrados y aplicaciones de transmisión.
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Comunicaciones inalámbricas
La comunicación inalámbrica es un término amplio utilizado para conectar dos dispositivos usando una señal inalámbrica. Los equipos de ingeniería inalámbrica usan Matlab para reducir el tiempo de desarrollo, eliminar los problemas de diseño temprano y agilizar las pruebas y la verificación.
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Procesamiento de imagen y visión por computadora.
El procesamiento de imágenes se centra principalmente en el procesamiento de imágenes en bruto y en prepararlas para otras tareas, como la visión por computadora. La visión por computadora, por otro lado, mira imágenes como el ojo humano. Implica comprender y predecir el resultado visual. La construcción de algoritmos es vital para el procesamiento de imágenes y la visión por computadora. Usos de Matlab proporciona un entorno completo para analizar imágenes y construir algoritmos.
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Internet de las Cosas
Internet of Things es la red de dispositivos, vehículos y electrodomésticos y otros integrados con electrónica, software, sensores, actuadores y conectividad que permite el intercambio de datos. usos de la ayuda de Matlab en el diseño, prototipo y despliegue de aplicaciones IOT tales como mantenimiento predictivo, optimización de operaciones, control de supervisión, etc.
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Diseño y código de FPGA
Matlab habilita el código de hardware y software al proporcionar generación de código C / C ++ y HDL con soporte específico para dispositivos SoC programables.
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Mecatrónica
Mechatronics es la tecnología que combina electrónica e ingeniería mecánica. Los sistemas mecatrónicos requieren la integración de subsistemas de software mecánico, eléctrico, de control y embebido. Usos de Matlab le permite diseñar y simular todo esto en un solo entorno.
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Prueba y Medida
La prueba y medición es el proceso en el que los productos electrónicos se someten a una gama de pruebas que comienzan desde pruebas físicas para identificar cualquier defecto físico hasta pruebas funcionales a nivel de producto. Matlab proporciona las herramientas que necesita para adquirir y automatizar tareas. Una vez que adquiere datos, puede explorarlos y realizar visualización en vivo y análisis de datos.
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Biología Computacional y Finanzas Computacionales
La biología computacional es el estudio de datos biológicos para una mejor comprensión de los sistemas biológicos y las relaciones. El financiamiento computacional, por otro lado, es el estudio de la informática de los datos financieros y la modelización financiera. Matlab ayuda resolviendo ecuaciones diferenciales ordinarias que modelan el comportamiento biológico. Además, el paquete de finanzas computacionales de Matlab le permite desarrollar aplicaciones cuantitativas para la gestión de riesgos, la gestión de inversiones, los seguros y la econometría.
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Robótica
La robótica es un campo interdisciplinario de ciencia e ingeniería. Se trata de ingeniería mecánica, ingeniería electrónica y ciencias de la computación, por nombrar algunas para crear robots o máquinas similares a las humanas. Los investigadores e ingenieros de robótica utilizan MATLAB para diseñar y ajustar algoritmos, modelar sistemas del mundo real y generar código automáticamente, todo desde un entorno de software.
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Análisis de datos
Data Analytics es el proceso de estudiar datos para obtener información. Se realiza principalmente con la ayuda de otro software y herramientas. Las personas de ingeniería y TI están utilizando Matlab para construir los sistemas de análisis de Big Data.
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Mantenimiento predictivo
Las técnicas de mantenimiento predictivo están diseñadas para determinar la condición de los equipos internos para que podamos determinar cuándo se debe realizar el mantenimiento. La caja de herramientas de mantenimiento predictivo de Matlab proporciona herramientas para etiquetar datos, diseñar indicadores de condición y estimar la vida útil restante (RUL) de una máquina.
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Control de motor y potencia.
Los algoritmos de control del motor regulan la velocidad y otras características de rendimiento. Los algoritmos de Matlab ayudan con la eficiencia energética, el control de precisión y la protección del sistema. Reduce el tiempo y el costo del desarrollo de algoritmos antes de comprometerse con costosas pruebas de hardware.
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Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una familia más amplia de aprendizaje automático. El uso de Matlab es tal que con solo unas pocas líneas simples de codificación, uno puede construir modelos de aprendizaje profundo sin tener que ser un experto.
Conclusión - Usos de Matlab
Matlab tiene una amplia gama de aplicaciones como ya hemos visto y se utiliza en una serie de industrias que cubren
- Automotor
- Ciencias Biologicas
- Biotecnología y Farmacia
- Químicos y Petroquímicos
- Comunicaciones
- Electrónica
- Ciencias de la tierra, el océano y la atmósfera
- Producción de energía
- Servicios financieros
- Automatizacion Industrial y Maquinaria
- Dispositivos médicos
- Rieles
- Materiales y minería
- Neurociencia
- Sistemas ferroviarios
- Semiconductores
- Software e internet.
Artículos recomendados:
Esta ha sido una guía para los usos de Matlab en el mundo real. Aquí hemos discutido las diferentes aplicaciones de Matlab como Sistema Embebido, Sistema de Control, Robótica, etc. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:
- Preguntas y respuestas de la entrevista de MATLAB
- Python vs Matlab
- MATLAB fácil de aprender - Computación técnica (avanzada)
- Guía de trabajos de Big Data Analytics