Aplicaciones de MATLAB

MATLAB se puede utilizar como herramienta para simular varias redes eléctricas, pero los desarrollos recientes en MATLAB lo convierten en una herramienta muy competitiva para inteligencia artificial, robótica, procesamiento de imágenes, comunicación inalámbrica, aprendizaje automático, análisis de datos y demás. Aunque es utilizado principalmente por ramas de circuitos y mecánica en el dominio de la ingeniería para resolver un conjunto básico de problemas, su aplicación es amplia. Es una herramienta que permite computar, programar y visualizar gráficamente los resultados.

El elemento de datos básico de MATLAB, como sugiere su nombre, es el Matrix o un array. Las cajas de herramientas de MATLAB están diseñadas profesionalmente y le permiten convertir su imaginación en realidad. La programación de MATLAB es bastante similar a la programación en C y solo requiere un pequeño repaso de sus habilidades básicas de programación para comenzar a trabajar.

A continuación se muestran algunas aplicaciones de MATLAB:

• Estadística y aprendizaje automático (ML)
  Esta caja de herramientas en MATLAB puede ser muy útil para los programadores. Los métodos estadísticos como el descriptivo o el inferencial se pueden implementar fácilmente. Tal es el caso del aprendizaje automático. Se pueden emplear varios modelos para resolver problemas de hoy en día. Los algoritmos utilizados también se pueden utilizar para aplicaciones de big data.
• Ajuste de curvas
  La caja de herramientas de ajuste de curvas ayuda a analizar el patrón de ocurrencia de los datos. Después de obtener una tendencia particular que puede ser una curva o una superficie, se pueden predecir sus tendencias futuras. Se pueden realizar más gráficos, cálculos de integrales, derivadas, interpolaciones, etc.
• Sistemas de control
  Se puede obtener la naturaleza de los sistemas. Se pueden obtener factores como lazo cerrado, lazo abierto, su controlabilidad y observabilidad, diagrama de Bode, diagrama de Nyquist, etc. Se pueden visualizar varias técnicas de control como PD, PI y PID. El análisis se puede realizar en el dominio del tiempo o en el dominio de la frecuencia.
• Procesamiento de
  señales Las señales y los sistemas y el procesamiento de señales digitales se enseñan en varias corrientes de ingeniería. Pero MATLAB brinda la oportunidad de una visualización adecuada de esto. Se pueden realizar varias transformadas como Laplace, Z, etc. en cualquier señal dada. Los teoremas se pueden validar. El análisis se puede realizar en el dominio del tiempo o en el dominio de la frecuencia. Hay múltiples funciones integradas que se pueden utilizar.
• Mapeo El
  mapeo tiene múltiples aplicaciones en varios dominios. Por ejemplo, en Big data, es bastante importante la herramienta MapReduce que tiene múltiples aplicaciones en el mundo real. Mediante mapeo de datos se pueden realizar análisis de robo o detección de fraude financiero, modelos de regresión, análisis de contingencia, técnicas de predicción en redes sociales, monitorización de datos, etc.
• Aprendizaje profundo
  Es una subclase de aprendizaje automático que se puede utilizar para el reconocimiento de voz, la detección de fraudes financieros y el análisis de imágenes médicas. Se pueden emplear herramientas como series temporales, redes neuronales artificiales (ANN), lógica difusa o una combinación de dichas herramientas.
• Análisis financiero
  Un empresario antes de iniciar cualquier empresa necesita hacer una encuesta adecuada y el análisis financiero para planificar el curso de acción. Las herramientas necesarias para esto están todas disponibles en MATLAB. Se pueden identificar elementos como la rentabilidad, la solvencia, la liquidez y la estabilidad. Se puede evaluar la valoración empresarial, el presupuesto de capital, el costo de capital, etc.
• Procesamiento de imágenes
  La aplicación más común que observamos casi todos los días son los escáneres de códigos de barras, selfies (belleza facial, desenfoque del fondo, detección de rostros), mejora de imágenes, etc. El procesamiento de imágenes digitales también juega un papel muy importante en la transmisión de datos desde lejos. fuera de los satélites y recibirlo y decodificarlo de la misma manera. Hay algoritmos disponibles para admitir todas estas aplicaciones.
• Análisis
  de texto En función del texto, se puede realizar un análisis de sentimiento. Google ofrece millones de resultados de búsqueda para cualquier texto ingresado en unos pocos milisegundos. Todo esto es posible gracias al análisis de texto. Se puede hacer una comparación de escritura a mano en medicina forense. No hay límite para la aplicación y solo un software que puede hacer todo esto.
• Diseño de vehículos eléctricos
  Se utiliza para modelar vehículos eléctricos y analizar su rendimiento con un cambio en las entradas del sistema. Comparación de par de velocidad, diseño y simulación de un vehículo, etc.
• Aeroespacial
  Esta caja de herramientas en MATLAB se utiliza para analizar la navegación y visualizar el simulador de vuelo.
• Caja
  de herramientas de audio Proporciona herramientas para el procesamiento de audio, el análisis del habla y la medición acústica. También proporciona algoritmos para la extracción de características de audio y voz y la transformación de señales de audio.