初心者のための15の興味深いMATLABプロジェクトのアイデアとトピック[2022]

MATLABについて学ぶのは面倒です。 多くのタスクを実行し、さまざまなドメインの非常に複雑な問題を解決することができます。 あなたがMATLABについて学んでいるなら、あなたは確かにあなたのスキルをテストしたいと思うでしょう。 そのための最良の方法は、MATLABプロジェクトのアイデアに取り組むことです。 そのため、この記事では、同じものの詳細なリストを紹介しました。

複数のスキルレベルのMATLABプロジェクトがあります。 あなたが初心者であろうと専門家であろうと、あなたはここで頭の体操プロジェクトを見つけるでしょう。

MATLABとは何ですか？

MATLABは、科学者やエンジニア向けのプログラミングプラットフォームです。 これはMATLAB言語を使用し、行列と配列の数学を設計プロセスと反復分析と組み合わせます。 MATLABを使用すると、アルゴリズムの作成、データの分析、モデルの構築、およびそれらの適用を行うことができます。 MATLABのアプリ、組み込み関数、および言語を使用すると、さまざまな方法を使用して特定の問題を解決できます。 MATLABは、制御システム、通信、機械学習、計算生物学、深層学習など、多くの分野でアプリケーションを見つけます。

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MATLABプロジェクトのアイデア

以下は、スキルをテストできるようにするための最もエキサイティングなMATLABプロジェクトの一部です。 始めましょう：

1.駐車インジケーターを作成します

車を駐車するのは難しい場合があります。 精度と多くの練習が必要です。 ただし、MATLABを使用すると、駐車インジケーターを作成することで、ドライバーの作業を簡単にすることができます。 さまざまな駐車インジケーターシステムからインスピレーションを得ることができます。

自動駐車インジケーターは、車が物体に近すぎるとドライバーに警告します。 このようにして、ドライバーはそれらの物体を避け、それに応じて車両を回転させることができます。 専用駐車スペースまたはオープンスペース用の駐車インジケーターを作成できます。 このようなシステムには多くの利点があります。

• ドライバーは時間を節約し、車をより効率的に駐車できます。
• 駐車スペースもより効率的に使用されます。
• 車両が損傷する可能性は大幅に減少します。

あなたのシステムは、ドライバーを近くの適切な駐車スペースに案内することができます。 さらに一歩進んで、利用可能な場合にのみ駐車スペースを提案する機能を追加できます。 たぶん、あなたのシステムは駐車場に空きスロットがあるかどうかを判断することができ、それに応じて車両のドライバーに駐車スペースを示すことができます。 センサーは、ドライバーを開いた近くの駐車スロットに誘導するのに役立ちます。 この駐車場インジケータープロジェクトの詳細はこちらです。

2.画像​​暗号化に人工ニューラルネットワークを使用する

近年、プライバシーの問題が非常に蔓延しています。 これは、サイバーセキュリティと暗号化に関心がある場合、このリストで最も優れたMATLABプロジェクトの1つです。 人工ニューラルネットワーク（略してANN）の助けを借りて、画像の暗号化を実行できます。

画像の暗号化により、許可されていない第三者が画像を表示したりアクセスしたりするのを防ぐことができます。 このようにして、データを安全に保つことができます。 簡単に言えば、画像の暗号化はその情報を隠します。 画像の暗号化では、元の平文を暗号文に変換します（これはナンセンスの束のように見える場合があります）。 この暗号文を保存してネットワーク経由で送信すると、受信者側で暗号文が元の平文に変換されます。

ニューラルネットワークは、人間の脳の機能と同じように動作するマシンです。 1つのANNを介して送信者側の画像を暗号化し、別のANNを使用して受信者側の画像を復号化できます。 MATLABを使用して、人工ニューラルネットワークを使用する完全な画像暗号化システムを構築できます。 このプロジェクトを完了すると、暗号化にも精通するようになります。

3.電子差動システムの設計と適用

電子ディファレンシャルシステムにより、車両は曲がりくねった道を曲がったり走ったりしながら、それらのバランスをより良くすることができます。 自動車メーカーは、機械式ディファレンシャルの代わりにこのシステムを使用しています。 このシステムは、すべての駆動輪に必要なトルクを提供し、複数の車輪速度を可能にします。

曲がった経路では、内側の車輪がより小さな半径を必要とするため、車両の内側と外側の車輪の回転速度が異なります。 電子差動システムは、モーター速度信号とステアリングホイールコマンド信号を使用して、すべてのホイールに必要なパワーを決定し、必要なトルクを取得します。

それは多くの利点を提供する高度な技術であり、その機械的な対応物は提供できません。 たとえば、電子式ディファレンシャルは、重量の点で機械式ディファレンシャルよりも軽量です。 トラクションが最小のホイールは、メカニックディファレンシャルの場合のようにトルクを制限しません。 これらのシステムはより速く応答し、トラクションコントロールなど、他のシステムでは利用できない多くの機能を提供します。

MATLABを使用して、電子差動システムを設計および実装できます。 より良いアプリケーションのためには、組み込みシステムの設計も作成する必要があります。

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4.画像処理を使用してMATLABベースの検査システムを構築します

このプロジェクトでは、MATLABベースの検査システムを構築します。 マシンビジョンは、その汎用性により、製造業でアクセス可能なテクノロジーになりつつあります。 そして、マシンビジョンが使用できる最も重要な分野の1つは、製品開発の検査段階です。 製品に欠陥がないことを確認するために品質検査が必要です。

MATLABを使用して自動検査システムを作成でき、画像処理を採用する必要があります。 マシンビジョン画像処理を使用すると、一度に複数のタスクを実行できます。

• 暗いピクセルと明るいピクセルの数を数える
• 画像内の結合されたピクセルのブロブを検出する
• 画像の一部をセグメント化するか、表現を変更します
• テンプレートを照合して画像のパターンを認識する
• バーコードと2Dコードの読み取り。

マシンビジョンを使用して、他の多くのタスクを実行できます。 自動検査システムは、最終製品を受け入れるか拒否するかを決定する必要があります。 これにより、製造プロセスがはるかに効率的かつ効果的になります。

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5.カオスマップを使用して画像の暗号化と検証を実行します

このプロジェクトは、前に説明したものとは少し異なります。 このプロジェクトでは、混沌としたマップを使用して、ブロックレベルとスチームレベルで画像を暗号化します。 暗号化用のキーを生成するカオスマップがn個存在するため、関係する方程式はn個になります。 すべての方程式はn個の定数を持つことができます。

これらの定数はすべて特定の値（乱数）を持ちます。 ニューラルネットワークを使用して、画像暗号化用の特定の一連の数値を生成できます。 画像認証の場合、送信者と受信者が適切な人物であることを確認するための簡単なアルゴリズムを作成する必要があります。

カオスマップは、画像を表紙の画像に置き換え、前者をn回暗号化することで、暗号化を安全にします。 このような安全な暗号化により、最終製品がブルートフォース攻撃や差分攻撃から解放されます。

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6. MATLABを使用して、画像内のオブジェクトの直径を測定します

コンピュータビジョンは、著名な研究分野です。 独自の有用性により、多くの分野でアプリケーションが見つかります。 MATLABを使用して、画像内のオブジェクトの直径を測定できます。

このアプリケーションは、オブジェクトの直径を物理的に見つけることができない多くの領域で用途を見つけることができます。 たとえば、建物のサイズを測定する必要があるとします。 この場合、物理的な測定はほぼ不可能であるため、コンピュータービジョンを使用する必要があります。

MATLABスクリプトは、最初に画像をインポートし、必要なオブジェクトを背景から分離し、最後に、MATLAB関数を使用してオブジェクトの直径を見つける必要があります。 このプロジェクトは非常に単純に見えるかもしれませんが、複数のMATLAB関数の知識を強調しながら、画像処理スキルを紹介するのに役立ちます。

7.MATLABを使用して証明書の生成を自動化する

このプロジェクトは、初心者レベルのMATLABプロジェクトのアイデアの1つでもあります。 このプロジェクトでは、MATLABを使用して自動証明書ジェネレーターを作成します。 多くの機関は、企業の業績と業績に応じて企業を認定しています。 教育機関は、学生用の通知表と証明書も生成します。 自動化された証明書ジェネレーターを作成できます。これにより、このプロセスが効率的かつ簡単になります。

このプロジェクトのアイデアは単純すぎるように思われるかもしれませんが、大規模なデータセットの詳細なレポートを生成する機能を追加することで、複雑にすることができます。

8.MATLABとArduinoを使用してライトアニメーションを作成する

これは、リストにある初心者レベルのMATLABプロジェクトの1つです。 このプロジェクトでは、MATLABとArduinoを使用して、複数のライトの照明パターンを制御するためのグラフィカルユーザーインターフェイスを作成します。 それらの照明パターンを制御することにより、さまざまな光のアニメーションを作成できます。 GUIを使用すると、アニメーションの実行中に他の多くのタスクを実行できます。

このプロジェクトにはArduinoUnoを使用することをお勧めします。 それはこのプロジェクトのハードウェアであり、ソフトウェアはArduinoIDEです。 ArduinoUnoボードを必要なライトに接続できます。 Arduino UnoをMATLABに接続すると、同じものを使用して簡単なライトアニメーションを作成できるようになります。

これは簡単なプロジェクトですが、実際のMATLABアプリケーションを探索し、その汎用性を実現するのに役立つことは間違いありません。 単純なライトアニメーションを作成したら、このプロジェクトをさらに一歩進めて、ライトを追加して、より複雑なアニメーションを作成できます。

9.MSExcelでセンサーデータをログに記録する

このプロジェクトでは、MATLABでArduino Unoを使用して、センサーデータをMSExcelに記録する必要があります。 LM35（温度センサー）をArduinoインターフェースに追加できます。これにより、ArduinoIOを介してMATLABに接続されます。

ArduinoをMATLABに接続したら、センサーのデータをExcelシートに送信するプログラムを作成する必要があります。 このプロジェクトを完了するには、PCにMSExcelをインストールする必要があります。 このプロジェクトを完了すると、センサーデータのログを表示できるグラフィックユーザーインターフェイスができます。

さらに一歩進めるために、センサーをさらに追加して、それらのデータを同じExcelファイル（または複数の異なるファイル）に記録することができます。 このプロジェクトでは、MATLABでGUIを使用する際の豊富な経験が得られます。

10.人工ニューラルネットワークをシミュレートする

人工ニューラルネットワークは、人間の脳の機能を模倣するマシンです。 彼らの目的は、心の振る舞いを模倣し、それに応じて行動することです。 このプロジェクトでは、モデルを作成してトレーニングすることにより、ANNをシミュレートできます。

このプロジェクトに取り組む前に、人工知能と機械学習の基本的な概念に精通している必要があります。 最初に、特定の入力を受け取り、特定の出力を生成するデータモデルを作成する必要があります。 まず、入力と出力のリストをモデルに与えることによってモデルをトレーニングする必要があります。 モデルを準備したら、出力のないデータリストをモデルに提供します。

このプロジェクトを完了すると、人工知能、機械学習、および関連するテクノロジーに精通するようになります。

11.アンテナの分析と設計

すべてがワイヤレスになりつつある一方で、それらの接続は主にアンテナに依存しています。 アンテナの設計は、接続、消費電力、およびデータ保持機能に大きな影響を与える可能性があります。 設計では、アンテナをコンパクトにすると同時に、損失なしに情報送信を実行するためにかなりのビーム幅を持たせる必要があります。

これは、電子工学と通信に興味のある人にとって素晴らしいプロジェクトです。 ただし、このプロジェクトに取り組む前に、アンテナの動作に精通している必要があります。 たとえば、理想的なアンテナパターンと実際のアンテナがどのように機能するかを知っておく必要があります。

また、屋上で最も一般的なTVアンテナである八木宇田アンテナについても理解しておく必要があります。 このようなアンテナの長さを確認することで、そのようなアンテナの動作周波数を（概算で）見積もることができます。 このような推定を高精度で実行し、必要な結果を得ることができるMATLABプログラムを構築できます。

12.回路設計計算機を構築する

回路を構築するには、回路理論とその式を使用してコンポーネント値を計算する必要があります。 回路理論は、電気工学の最も古くて不可欠な分野の1つです。 そして、その計算には多くの時間と労力がかかります。 これらの計算を実行し、エンジニアがより良い回路を設計するのに役立つMATLABプログラムを作成できます。 このようなシステムは、ユーザーの時間を大幅に節約するだけでなく、人的エラーを最小限に抑えることで回路解析の精度を高めます。

プログラムは、インダクタ、トランジスタ、ダイオード、コンデンサ、およびその他の重要なコンポーネントを使用した回路設計を分析および把握できます。 このプログラムは、非常に複雑な回路を設計し、それに応じて問題を解決することができます。

13.損失なしで画像を圧縮する

現代のカメラは非常に詳細な画像を撮ることができるようになりました。 ただし、画像の詳細レベルを上げると、サイズも大きくなります。 そのため、画像圧縮技術が普及しています。 MATLABを使用して画像圧縮を実行することもできます。

このプロジェクトでは、品質を損なうことなく画像を圧縮することを目指します。 つまり、ロスレス画像圧縮を実行する必要があります。 これを行うには、離散コサイン変換アルゴリズムを使用できます。 画像の圧縮中に発生した損失の量を確認するには、プロセスの平均二乗誤差（MSEとも呼ばれます）を導出できます。 これらのアルゴリズムをMATLABに実装するには、必要な関数を使用する必要があります。

14.MATLABを使用してリアルタイムの顔検出を実行します

顔検出は、多くの分野でアプリケーションを見つけることができます。 顔検出機能を使用して、画像の強調、セキュリティ、および監視を行うことができます。 私たち人間が顔を検出するのはごく自然なことですが、コンピューターについても同じことを言うことはできません。 照明を単純に変更すると、クラス内でさまざまなバリエーションが発生する可能性があるため、マシンにとって複雑な問題になります。

MATLABベースの顔検出システムを構築でき、 Viola-Jonesアルゴリズムを使用できます。 他にも多くの顔認識アルゴリズムがありますが、このプロジェクトではビオラジョーンズアルゴリズムを選択しました。

最初に検出器オブジェクトを作成し、次に一次画像を取得し、必要な機能を見つけて、それらに注釈を付けます。 このプロジェクトでは、多くの分野で人気を博している顔認識技術の使用経験を積むことができます。

詳細：初心者向けのTensorFlowオブジェクト検出チュートリアル

15.車両用のレーザーガイダンスを作成する

このプロジェクトでは、レーザーを使用して車両に今後の道路状況を通知できるプログラムを開発します。 このテクノロジーは、過酷な地形（雪道、未舗装道路など）に非常に役立ちます。 スキャンシーケンスを読み取り可能なデータに変換するアルゴリズムをMATLABで開発して、ユーザーが前方の地形の種類を確認できるようにする必要があります。 このようにして、ドライバーはそれに応じて自分自身を準備し、安全に運転することができます。 自動運転車もこのテクノロジーを使用できます。

このプロジェクトは、自動車工学におけるMATLABのアプリケーションに慣れるために役立ちます。 また、自動運転車がどのように機能するかを理解するのにも役立ちます。 このプロジェクトの詳細については、こちらをご覧ください。

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MATLABの詳細

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