15 interessante MATLAB-Projektideen und -themen für Anfänger [2022]

Das Erlernen von MATLAB kann mühsam sein. Es ist in der Lage, viele Aufgaben auszuführen und hochkomplexe Probleme verschiedener Domänen zu lösen. Wenn Sie etwas über MATLAB gelernt haben, möchten Sie sicherlich Ihre Fähigkeiten testen. Der beste Weg, dies zu tun, ist die Arbeit an MATLAB-Projektideen. Aus diesem Grund haben wir Ihnen in diesem Artikel eine detaillierte Liste derselben zusammengestellt.

Wir haben MATLAB-Projekte mit mehreren Qualifikationsstufen. Egal, ob Sie Anfänger oder Experte sind, hier finden Sie ein kniffliges Projekt.

Was ist MATLAB?

MATLAB ist eine Programmierplattform für Wissenschaftler und Ingenieure. Es verwendet die MATLAB-Sprache und kombiniert Matrizen- und Array-Mathematik mit Entwurfsprozessen und iterativer Analyse. Mit MATLAB können Sie Algorithmen erstellen, Daten analysieren, Modelle erstellen und diese anwenden. Mit den Apps, integrierten Funktionen und der Sprache von MATLAB können Sie verschiedene Methoden verwenden, um ein bestimmtes Problem zu lösen. MATLAB findet Anwendungen in vielen Bereichen, darunter Steuerungssysteme, Kommunikation, maschinelles Lernen, Computerbiologie und Deep Learning.

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MATLAB-Projektideen

Im Folgenden finden Sie einige der spannendsten MATLAB-Projekte, damit Sie Ihre Fähigkeiten testen können. Lass uns anfangen:

1. Bauen Sie eine Parkplatzanzeige

Das Parken eines Autos kann schwierig sein. Es erfordert Präzision und viel Übung. Sie können MATLAB jedoch verwenden, um es dem Fahrer zu erleichtern, indem Sie eine Parkplatzanzeige bauen. Sie können sich von verschiedenen Parkanzeigesystemen inspirieren lassen.

Eine automatische Parkanzeige würde den Fahrer warnen, wenn das Auto zu nahe an einem Objekt ist. Auf diese Weise kann der Fahrer diesen Objekten ausweichen und das Fahrzeug entsprechend wenden. Sie können eine Parkanzeige für private Parkplätze oder Freiflächen bauen. Ein solches System kann viele Vorteile haben:

• Der Fahrer würde Zeit sparen und sein Auto effizienter parken.
• Auch Parkplätze würden effizienter genutzt.
• Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fahrzeug beschädigt wird, würde drastisch sinken.

Ihr System kann den Fahrer zu einem geeigneten Parkplatz in der Nähe führen. Sie können noch einen Schritt weiter gehen und die Funktion hinzufügen, einen Parkplatz nur dann vorzuschlagen, wenn er verfügbar ist. Vielleicht kann Ihr System feststellen, ob ein Parkplatz freie Stellplätze hat oder nicht, und es kann dem Fahrer des Fahrzeugs entsprechend einen Parkplatz anzeigen. Die Sensoren können koordinieren und dabei helfen, den Fahrer zu einer offenen und nahegelegenen Parklücke zu führen. Hier finden Sie weitere Informationen zu diesem Projekt zur Parkanzeige .

2. Verwenden Sie ein künstliches neuronales Netzwerk für die Bildverschlüsselung

Datenschutzprobleme sind in den letzten Jahren weit verbreitet. Dies ist eines der besten MATLAB-Projekte für Sie auf dieser Liste, wenn Sie sich für Cybersicherheit und Kryptografie interessieren. Sie können eine Bildverschlüsselung durchführen, indem Sie die Hilfe von künstlichen neuronalen Netzwerken (kurz ANNs) in Anspruch nehmen.

Die Bildverschlüsselung kann verhindern, dass Unbefugte Bilder anzeigen und darauf zugreifen. Auf diese Weise können Ihre Daten sicher bleiben. Einfach ausgedrückt verbirgt die Bildverschlüsselung ihre Informationen. Bei der Bildverschlüsselung wandeln Sie den ursprünglichen Klartext in Chiffretext um (was wie ein Haufen Unsinn erscheinen kann). Sie können diesen Chiffretext speichern und über Ihr Netzwerk übertragen, und auf der Empfängerseite würde der Chiffretext in den ursprünglichen Klartext umgewandelt.

Neuronale Netze sind Maschinen, die sich ähnlich verhalten wie ein menschliches Gehirn. Sie können Bilder auf der Seite des Senders durch ein ANN verschlüsseln und ein anderes ANN verwenden, um das Bild auf der Seite des Empfängers zu entschlüsseln. Sie können MATLAB verwenden, um ein vollständiges Bildverschlüsselungssystem zu erstellen, das künstliche neuronale Netze verwendet. Nach Abschluss dieses Projekts sind Sie auch mit Kryptografie vertraut.

3. Entwurf und Anwendung eines elektronischen Differentialsystems

Ein elektronisches Differentialsystem ermöglicht es Fahrzeugen, sie beim Wenden oder Fahren auf kurvigen Wegen besser auszubalancieren. Automobilhersteller verwenden dieses System anstelle des mechanischen Differenzials. Dieses System versorgt jedes Antriebsrad mit dem erforderlichen Drehmoment und ermöglicht mehrere Raddrehzahlen.

Auf einer gekrümmten Bahn würden die inneren und äußeren Räder des Fahrzeugs unterschiedliche Drehgeschwindigkeiten haben, da die inneren Räder einen kleineren Radius erfordern würden. Ein elektronisches Differenzialsystem verwendet die Motordrehzahlsignale und das Lenkradbefehlssignal, um die erforderliche Leistung für jedes Rad zu bestimmen, damit sie das erforderliche Drehmoment erhalten.

Es ist eine fortschrittliche Technologie, die viele Vorteile bietet, die ihr mechanisches Gegenstück nicht bieten kann. Beispielsweise ist das elektronische Differenzial gewichtsmäßig leichter als ein mechanisches Differenzial. Das Rad mit der geringsten Traktion würde das Drehmoment nicht wie bei einem mechanischen Differenzial begrenzen. Diese Systeme reagieren schneller und bieten viele Funktionen, die im anderen nicht verfügbar sind, wie z. B. Traktionskontrolle.

Sie können MATLAB verwenden, um ein elektronisches Differentialsystem zu entwerfen und zu implementieren. Für eine bessere Anwendung müssen Sie auch ein eingebettetes Systemdesign erstellen.

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4. Erstellen Sie ein MATLAB-basiertes Inspektionssystem mit Bildverarbeitung

In diesem Projekt bauen Sie ein MATLAB-basiertes Inspektionssystem. Die maschinelle Bildverarbeitung wird aufgrund ihrer Vielseitigkeit zu einer zugänglichen Technologie in der Fertigungsindustrie. Und einer der wichtigsten Bereiche, in denen maschinelles Sehen Anwendung finden kann, ist die Inspektionsphase der Produktentwicklung. Eine Qualitätsprüfung ist notwendig, um sicherzustellen, dass das Produkt keine Mängel aufweist.

Sie können MATLAB verwenden, um ein automatisiertes Inspektionssystem zu erstellen, und Sie müssen Bildverarbeitung einsetzen. Mit der maschinellen Bildverarbeitung können Sie mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen:

• Zählen der Anzahl dunkler und heller Pixel
• Erkennen von Blobs verbundener Pixel in einem Bild
• Einen Teil eines Bildes segmentieren oder die Darstellung ändern
• Erkennen von Mustern in einem Bild durch Abgleichen von Vorlagen
• Lesen von Barcodes und 2D-Codes.

Mit Machine Vision können Sie viele weitere Aufgaben erledigen. Ihr automatisiertes Inspektionssystem müsste entscheiden, ob es das Endprodukt akzeptiert oder zurückweist. Es wird den Herstellungsprozess wesentlich effizienter und effektiver machen.

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5. Führen Sie eine Bildverschlüsselung und -überprüfung mit Chaotic Maps durch

Das Projekt unterscheidet sich ein wenig von dem, das wir zuvor besprochen haben. In diesem Projekt verwenden Sie chaotische Karten, um Bilder auf Block- und Dampfebene zu verschlüsseln. Es sind n chaotische Karten vorhanden, die Schlüssel für die Verschlüsselung generieren, also wären n Gleichungen beteiligt. Jede Gleichung kann n Konstanten haben.

Alle diese Konstanten hätten bestimmte Werte (Zufallszahlen). Sie können ein neuronales Netzwerk verwenden, um eine bestimmte Reihe von Zahlen für die Bildverschlüsselung zu erzeugen. Für die Bildauthentifizierung müssten Sie einen einfachen Algorithmus erstellen, um sicherzustellen, dass Sender und Empfänger die richtigen Personen sind.

Chaos Maps würde die Verschlüsselung sicher machen, indem das Bild durch das Titelbild ersetzt wird und die früheren n-mal verschlüsselt werden. Eine solche sichere Verschlüsselung würde sicherstellen, dass Ihr Endprodukt frei von Brute-Force-Angriffen und differenziellen Angriffen bleibt.

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6. Messen Sie den Durchmesser eines Objekts in einem Bild mit MATLAB

Computer Vision ist ein prominentes Studiengebiet. Aufgrund seiner einzigartigen Nützlichkeit findet es Anwendungen in vielen Bereichen. Sie können MATLAB verwenden, um den Durchmesser eines Objekts in einem Bild zu messen.

Diese Anwendung kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, in denen Sie den Durchmesser eines Objekts physikalisch nicht finden können. Angenommen, Sie müssen die Größe eines Gebäudes messen. In diesem Fall wäre die physikalische Messung nahezu unmöglich, sodass Sie Computer Vision verwenden müssen.

Ihr MATLAB-Skript sollte zuerst das Bild importieren, das erforderliche Objekt vom Hintergrund trennen und am Ende MATLAB-Funktionen verwenden, um den Durchmesser des Objekts zu ermitteln. Obwohl dieses Projekt recht einfach erscheinen mag, wird es Ihnen helfen, Ihre Bildverarbeitungsfähigkeiten zu demonstrieren und gleichzeitig Ihr Wissen über mehrere MATLAB-Funktionen hervorzuheben.

7. Verwenden Sie MATLAB, um die Zertifikatserstellung zu automatisieren

Dieses Projekt gehört auch zu den MATLAB-Projektideen für Anfänger. In diesem Projekt erstellen Sie mithilfe von MATLAB einen automatisierten Zertifikatsgenerator. Viele Institutionen zertifizieren Unternehmen nach ihren Leistungen und Errungenschaften. Bildungseinrichtungen erstellen auch Zeugnisse und Zertifikate für ihre Schüler. Sie können einen automatisierten Zertifikatsgenerator erstellen, der diesen Prozess effizient und unkompliziert macht.

Diese Projektidee mag zu einfach erscheinen, aber Sie können sie verkomplizieren, indem Sie die Funktionalität zum Generieren detaillierter Berichte für große Datensätze hinzufügen.

8. Erstellen Sie Lichtanimationen mit MATLAB und Arduino

Dies ist eines der MATLAB-Projekte für Anfänger auf unserer Liste. In diesem Projekt verwenden Sie MATLAB und Arduino, um eine grafische Benutzeroberfläche zu erstellen, um die Beleuchtungsmuster mehrerer Lichter zu steuern. Indem Sie ihr Beleuchtungsmuster steuern, können Sie verschiedene Lichtanimationen erstellen. Mit einer GUI können Sie viele andere Aufgaben ausführen, während Sie die Animation ausführen.

Wir empfehlen die Verwendung von Arduino Uno für dieses Projekt. Es wäre die Hardware dieses Projekts und die Software wäre die Arduino IDE. Sie können das Arduino Uno-Board mit den erforderlichen Lichtern verbinden. Nachdem Sie Arduino Uno mit MATLAB verbunden haben, können Sie damit einfache Lichtanimationen erstellen.

Es ist ein einfaches Projekt, aber es wird Ihnen sicherlich helfen, reale MATLAB-Anwendungen zu erkunden und seine Vielseitigkeit zu erkennen. Nachdem Sie einfache Lichtanimationen erstellt haben, können Sie dieses Projekt noch einen Schritt weiterführen und weitere Lichter hinzufügen, um komplexere Animationen zu erstellen.

9. Sensordaten in MS Excel protokollieren

Dieses Projekt erfordert, dass Sie Arduino Uno mit MATLAB verwenden, um Sensordaten in MS Excel zu protokollieren. Sie können LM35 (einen Temperatursensor) zu Ihrer Arduino-Schnittstelle hinzufügen, die über ArduinoIO eine Verbindung zu MATLAB herstellt.

Sobald Sie Arduino mit MATLAB verbunden haben, müssen Sie ein Programm erstellen, das die Daten des Sensors in eine Excel-Tabelle überträgt. Sie müssen MS Excel auf Ihrem PC installiert haben, um dieses Projekt abzuschließen. Wenn Sie dieses Projekt abgeschlossen haben, haben Sie eine grafische Benutzeroberfläche, mit der Sie die Protokolle der Sensordaten anzeigen können.

Um noch einen Schritt weiter zu gehen, können Sie weitere Sensoren hinzufügen und ihre Daten in derselben Excel-Datei (oder in mehreren verschiedenen Dateien) protokollieren. Dieses Projekt wird Ihnen viel Erfahrung in der Verwendung von GUI mit MATLAB vermitteln.

10. Simulieren Sie ein künstliches neuronales Netzwerk

Künstliche neuronale Netze sind Maschinen, die die Funktionsweise eines menschlichen Gehirns nachahmen. Ihr Zweck ist es, das Verhalten eines Geistes nachzuahmen und entsprechend zu handeln. In diesem Projekt können Sie ein KNN simulieren, indem Sie Modelle erstellen und diese trainieren.

Bevor Sie an diesem Projekt arbeiten, sollten Sie mit den grundlegenden Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens vertraut sein. Sie müssen zuerst ein Datenmodell erstellen, das eine bestimmte Eingabe akzeptiert und eine bestimmte Ausgabe generiert. Zuerst müssen Sie das Modell trainieren, indem Sie ihm eine Liste von Eingaben und Ausgaben geben. Sobald Sie das Modell vorbereitet haben, geben Sie dem Modell eine Datenliste ohne Ausgaben.

Nach Abschluss dieses Projekts sind Sie mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und relevanten Technologien vertraut.

11. Analysieren und entwerfen Sie eine Antenne

Während alles drahtlos wird, stützt sich ihre Konnektivität weitgehend auf Antennen. Das Design einer Antenne kann einen erheblichen Einfluss auf die Verbindung, den Stromverbrauch und die Datenaufbewahrung haben. Das Design sollte die Antenne kompakt machen, während es ihr ermöglicht wird, eine beträchtliche Keulenbreite zu haben, um eine verlustfreie Informationsübertragung durchzuführen.

Es ist ein ausgezeichnetes Projekt für alle, die sich für Elektronik und Kommunikation interessieren. Sie sollten jedoch mit der Funktionsweise von Antennen vertraut sein, bevor Sie an diesem Projekt arbeiten. Sie sollten zum Beispiel über das ideale Antennenmuster Bescheid wissen und wissen, wie eine echte Antenne funktioniert.

Sie sollten auch mit der Yagi-Uda-Antenne vertraut sein, der häufigsten Fernsehantenne, die Sie auf Hausdächern sehen. Sie können die Betriebsfrequenz einer solchen Antenne (ungefähr) abschätzen, indem Sie ihre Länge betrachten. Sie können ein MATLAB-Programm erstellen, das eine solche Schätzung mit hoher Genauigkeit durchführen und Ihnen die erforderlichen Ergebnisse liefern kann.

12. Erstellen Sie einen Schaltungsentwurfsrechner

Um eine Schaltung aufzubauen, müssen Sie die Komponentenwerte mithilfe der Schaltungstheorie und ihrer Formeln berechnen. Die Schaltungstheorie gehört zu den ältesten und wichtigsten Zweigen der Elektrotechnik. Und seine Berechnungen nehmen viel Zeit und Mühe in Anspruch. Sie können ein MATLAB-Programm erstellen, das diese Berechnungen durchführen und einem Ingenieur helfen kann, eine bessere Schaltung zu entwerfen. Ein solches System spart dem Benutzer nicht nur viel Zeit, sondern verbessert auch die Genauigkeit der Schaltungsanalyse durch Minimierung menschlicher Fehler.

Ihr Programm kann Schaltungsdesigns mit Induktivitäten, Transistoren, Dioden, Kondensatoren und anderen kritischen Komponenten analysieren und berechnen. Das Programm kann hochkomplexe Schaltungen entwerfen und Probleme entsprechend lösen.

13. Bilder verlustfrei komprimieren

Moderne Kameras sind in der Lage, hochdetaillierte Bilder aufzunehmen. Aber eine Erhöhung des Detailgrades eines Bildes führt auch zu einer Erhöhung seiner Größe. Aus diesem Grund haben sich Bildkomprimierungstechnologien durchgesetzt. Sie können MATLAB auch zur Bildkomprimierung verwenden.

In diesem Projekt würden Sie darauf abzielen, ein Bild zu komprimieren, ohne seine Qualität zu beeinträchtigen. Mit anderen Worten, Sie müssen eine verlustfreie Bildkomprimierung durchführen. Dazu können Sie den diskreten Cosinus-Transformationsalgorithmus verwenden. Um herauszufinden, wie viel Verlust beim Komprimieren des Bildes aufgetreten ist, können Sie den mittleren quadratischen Fehler (auch bekannt als MSE) Ihres Prozesses ableiten. Um diese Algorithmen in MATLAB zu implementieren, müssen Sie die erforderlichen Funktionen verwenden.

14. Führen Sie eine Echtzeit-Gesichtserkennung mit MATLAB durch

Gesichtserkennung kann in vielen Bereichen Anwendung finden. Sie können Gesichtserkennungsfunktionen zur Bildverbesserung, Sicherheit und Überwachung verwenden. Während es für uns Menschen ganz natürlich ist, Gesichter zu erkennen, können wir das von Computern nicht behaupten. Eine einfache Änderung der Beleuchtung kann zu verschiedenen Variationen innerhalb der Klasse führen, weshalb dies für Maschinen ein kompliziertes Problem ist.

Sie können ein MATLAB-basiertes Gesichtserkennungssystem bauen und den Viola-Jones-Algorithmus verwenden . Es gibt viele andere Gesichtserkennungsalgorithmen, aber wir haben uns für dieses Projekt für den Viola-Jones-Algorithmus entschieden.

Es erstellt zuerst ein Detektorobjekt, nimmt dann das Primärbild auf, findet die erforderlichen Merkmale und kommentiert sie. Dieses Projekt vermittelt Ihnen Erfahrung in der Arbeit mit Gesichtserkennungstechnologie, die in vielen Bereichen an Popularität gewonnen hat.

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15. Erstellen Sie eine Laserführung für ein Fahrzeug

In diesem Projekt würden Sie ein Programm entwickeln, das Laser verwenden kann, um das Fahrzeug über bevorstehende Straßenbedingungen zu informieren. Diese Technologie kann für unwegsames Gelände (z. B. verschneite Straßen, unbefestigte Straßen usw.) sehr hilfreich sein. Sie müssten in MATLAB einen Algorithmus entwickeln, der die Scansequenzen in lesbare Daten umwandelt, damit der Benutzer sehen kann, welche Art von Gelände vor ihm liegt. So kann sich der Fahrer entsprechend vorbereiten und sicher fahren. Auch ein autonomes Fahrzeug kann diese Technologie nutzen.

Dieses Projekt hilft Ihnen dabei, sich mit der Anwendung von MATLAB in der Automobiltechnik vertraut zu machen. Es hilft Ihnen auch zu verstehen, wie autonome Fahrzeuge funktionieren. Hier erfahren Sie mehr über dieses Projekt .

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Erfahren Sie mehr über MATLAB

Wir hoffen, Ihnen hat unsere Liste mit MATLAB-Projektideen gefallen. Wir haben es so zugänglich wie möglich gehalten. Sie können es zum späteren Nachschlagen mit einem Lesezeichen versehen. Diese Liste hätte auch gezeigt, wie vielseitig und leistungsfähig diese Technologie ist. Von der Elektronik bis zur KI können Sie es in verschiedenen Branchen für mehrere Anwendungen einsetzen.

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