초보자를 위한 15가지 흥미로운 MATLAB 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

MATLAB에 대해 배우는 것은 지루할 수 있습니다. 많은 작업을 수행하고 서로 다른 영역의 매우 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. MATLAB에 대해 배운 적이 있다면 반드시 자신의 기술을 테스트하고 싶을 것입니다. 그렇게 하는 가장 좋은 방법은 MATLAB 프로젝트 아이디어를 작업하는 것입니다. 그렇기 때문에 이 기사에서 동일한 항목에 대한 자세한 목록을 가져왔습니다.

다양한 기술 수준의 MATLAB 프로젝트가 있습니다. 초보자이든 전문가이든 여기에서 두뇌를 자극하는 프로젝트를 찾을 수 있습니다.

MATLAB이란 무엇입니까?

MATLAB은 과학자와 엔지니어를 위한 프로그래밍 플랫폼입니다. MATLAB 언어를 사용하여 행렬 및 배열 수학을 설계 프로세스 및 반복 분석과 결합합니다. MATLAB을 사용하여 알고리즘을 생성하고, 데이터를 분석하고, 모델을 구축하고, 적용할 수 있습니다. MATLAB의 앱, 내장 함수 및 언어를 사용하면 다양한 방법을 사용하여 특정 문제를 해결할 수 있습니다. MATLAB은 제어 시스템, 통신, 기계 학습, 컴퓨터 생물학, 딥 러닝을 포함한 다양한 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다.

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MATLAB 프로젝트 아이디어

다음은 기술을 테스트할 수 있는 가장 흥미로운 MATLAB 프로젝트 중 일부입니다. 시작하자:

1. 주차 표시기 만들기

차를 주차하는 것은 까다로울 수 있습니다. 정확성과 많은 연습이 필요합니다. 그러나 MATLAB을 사용하면 주차 표시기를 구축하여 운전자가 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 다양한 주차 표시 시스템에서 영감을 얻을 수 있습니다.

자동 주차 표시기는 차량이 물체에 너무 가까이 있을 때 운전자에게 경고합니다. 이런 식으로 운전자는 이러한 물체를 피하고 그에 따라 차량을 돌릴 수 있습니다. 전용 주차 공간 또는 열린 공간에 대한 주차 표시기를 구축할 수 있습니다. 이러한 시스템에는 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.

• 운전자는 시간을 절약하고 차를 더 효율적으로 주차할 수 있습니다.
• 주차 공간도 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
• 차량이 손상될 가능성이 크게 줄어듭니다.

시스템이 운전자를 가까운 적절한 주차 공간으로 안내할 수 있습니다. 한 단계 더 나아가 주차 공간이 있는 경우에만 제안하는 기능을 추가할 수 있습니다. 시스템이 주차장에 빈 슬롯이 있는지 여부를 판별하고 그에 따라 차량 운전자에게 주차 공간을 표시할 수 있습니다. 센서는 조정하고 운전자를 개방된 가까운 주차 공간으로 안내하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 주차 표시기 프로젝트 에 대한 자세한 정보는 다음과 같습니다 .

2. 이미지 암호화에 인공 신경망 사용

개인 정보 보호 문제는 최근 몇 년 동안 매우 만연하게 되었습니다. 사이버 보안 및 암호화에 관심이 있다면 이 목록에 있는 최고의 MATLAB 프로젝트 중 하나입니다. 인공 신경망(ANN)의 도움을 받아 이미지 암호화를 수행할 수 있습니다.

이미지 암호화는 승인되지 않은 당사자가 이미지를 보고 액세스하는 것을 방지할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 안전하게 유지할 수 있습니다. 간단히 말해서 이미지 암호화는 정보를 숨깁니다. 이미지 암호화에서는 원래의 일반 텍스트를 암호문으로 변환합니다(이는 말도 안되는 소리처럼 보일 수 있음). 이 암호문을 네트워크를 통해 저장하고 전송할 수 있으며 수신자 측에서는 암호문이 원래 평문으로 변환됩니다.

신경망은 인간의 두뇌가 작동하는 방식과 유사하게 작동하는 기계입니다. 하나의 ANN을 통해 발신자 측에서 이미지를 암호화하고 다른 ANN을 사용하여 수신자 측에서 이미지를 해독할 수 있습니다. MATLAB을 사용하여 인공 신경망을 사용하는 완전한 이미지 암호화 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 프로젝트를 완료한 후에는 암호화에도 익숙해질 것입니다.

3. 전자식 차동 시스템 설계 및 적용

전자식 디퍼렌셜 시스템은 커브길에서 회전하거나 달릴 때 차량이 균형을 더 잘 잡을 수 있도록 합니다. 자동차 제조업체는 기계식 차동 장치 대신 이 시스템을 사용합니다. 이 시스템은 모든 구동 휠에 필요한 토크를 제공하고 여러 휠 속도를 가능하게 합니다.

곡선 경로에서는 내부 바퀴가 더 작은 반경을 필요로 하기 때문에 차량의 내부 및 외부 바퀴의 회전 속도가 다릅니다. 전자식 차동 시스템은 모터 속도 신호와 스티어링 휠 명령 신호를 사용하여 모든 바퀴에 필요한 동력을 결정하여 필요한 토크를 얻습니다.

기계적 대응물이 제공하지 못하는 많은 이점을 제공하는 고급 기술입니다. 예를 들어, 전자식 차동장치는 무게면에서 기계식 차동장치보다 가볍습니다. 트랙션이 가장 적은 휠은 기계식 차동 장치에서와 같이 토크를 제한하지 않습니다. 이러한 시스템은 더 빠르게 반응하고 트랙션 컨트롤과 같은 다른 시스템에서는 사용할 수 없는 많은 기능을 제공합니다.

MATLAB을 사용하여 전자 차동 시스템을 설계하고 구현할 수 있습니다. 더 나은 응용 프로그램을 위해 임베디드 시스템 디자인도 만들어야 합니다.

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4. 이미지 처리로 MATLAB 기반 검사 시스템 구축

이 프로젝트에서는 MATLAB 기반 검사 시스템을 구축합니다. 머신 비전은 다목적성으로 인해 제조 산업에서 접근 가능한 기술이 되었습니다. 그리고 머신 비전이 사용될 수 있는 가장 중요한 영역 중 하나는 제품 개발의 검사 단계입니다. 제품에 결함이 없는지 확인하기 위해 품질 검사가 필요합니다.

MATLAB을 사용하여 자동화된 검사 시스템을 만들 수 있으며 이미지 처리를 사용해야 합니다. 머신 비전 이미지 처리를 사용하면 한 번에 여러 작업을 수행할 수 있습니다.

• 어둡고 밝은 픽셀 수 계산
• 이미지에서 결합된 픽셀의 얼룩 찾기
• 이미지의 일부 분할 또는 표현 변경
• 템플릿을 일치시켜 이미지의 패턴 인식
• 바코드 및 2D 코드 읽기.

머신 비전으로 다른 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 자동화된 검사 시스템은 최종 제품을 수락할지 아니면 거부할지 결정해야 합니다. 그것은 제조 공정을 훨씬 더 효율적이고 효과적으로 만들 것입니다.

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5. Chaotic Maps로 이미지 암호화 및 검증 수행

이 프로젝트는 이전에 논의한 것과 약간 다릅니다. 이 프로젝트에서는 카오스 맵을 사용하여 블록 및 스팀 수준에서 이미지를 암호화합니다. 암호화를 위한 키를 생성하는 n개의 카오스 맵이 존재하므로 n개의 방정식이 포함될 것입니다. 모든 방정식은 n개의 상수를 가질 수 있습니다.

이러한 모든 상수에는 특정 값(임의의 숫자)이 있습니다. 신경망을 사용하여 이미지 암호화를 위한 특정 일련의 숫자를 생성할 수 있습니다. 이미지 인증의 경우 보낸 사람과 받는 사람이 올바른 사람인지 확인하는 간단한 알고리즘을 만들어야 합니다.

카오스 맵은 이미지를 표지 이미지로 대체하고 전자를 n번 암호화하여 암호화를 안전하게 만듭니다. 이러한 보안 암호화를 통해 최종 제품이 무차별 대입 공격 및 차등 공격으로부터 자유로워질 수 있습니다.

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6. MATLAB을 사용하여 이미지에서 객체의 지름 측정

컴퓨터 비전은 저명한 연구 분야입니다. 고유한 유틸리티로 인해 많은 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다. MATLAB을 사용하여 이미지에서 객체의 지름을 측정할 수 있습니다.

이 응용 프로그램은 물리적으로 물체의 직경을 찾을 수 없는 많은 영역에서 용도를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 건물의 크기를 측정해야 한다고 가정합니다. 이 경우 물리적 측정은 거의 불가능하므로 컴퓨터 비전을 사용해야 합니다.

MATLAB 스크립트는 먼저 이미지를 가져와야 하고, 필요한 객체를 배경에서 분리해야 하며, 마지막으로 MATLAB 함수를 사용하여 객체의 지름을 찾아야 합니다. 이 프로젝트는 매우 간단해 보일 수 있지만 여러 MATLAB 기능에 대한 지식을 강조하는 동시에 이미지 처리 기술을 보여주는 데 도움이 됩니다.

7. MATLAB을 사용하여 인증서 생성 자동화

이 프로젝트는 또한 초보자 수준의 MATLAB 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 이 프로젝트에서는 MATLAB을 사용하여 자동화된 인증서 생성기를 생성합니다. 많은 기관에서 성과와 성과에 따라 기업을 인증합니다. 교육 기관은 또한 학생들을 위한 성적표와 인증서를 생성합니다. 이 프로세스를 효율적이고 간단하게 만드는 자동화된 인증서 생성기를 만들 수 있습니다.

이 프로젝트 아이디어는 너무 단순해 보일 수 있지만 대규모 데이터 세트에 대한 세부 보고서를 생성하는 기능을 추가하여 복잡하게 만들 수 있습니다.

8. MATLAB 및 Arduino로 가벼운 애니메이션 만들기

이것은 목록에 있는 초급 MATLAB 프로젝트 중 하나입니다. 이 프로젝트에서는 MATLAB과 Arduino를 사용하여 여러 조명의 조명 패턴을 제어하는 ​​그래픽 사용자 인터페이스를 만듭니다. 조명 패턴을 제어하여 다양한 조명 애니메이션을 만들 수 있습니다. GUI를 사용하면 애니메이션을 실행하는 동안 다른 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

이 프로젝트에는 Arduino Uno를 사용하는 것이 좋습니다. 이 프로젝트의 하드웨어가 될 것이고 소프트웨어는 Arduino IDE가 될 것입니다. Arduino Uno 보드를 필요한 조명과 연결할 수 있습니다. Arduino Uno를 MATLAB과 연결한 후에는 이를 사용하여 간단한 조명 애니메이션을 만들 수 있습니다.

쉬운 프로젝트이지만 실제 MATLAB 응용 프로그램을 탐색하고 다용성을 실현하는 데 확실히 도움이 될 것입니다. 간단한 조명 애니메이션을 만든 후 이 프로젝트에서 한 단계 더 나아가 조명을 추가하여 더 복잡한 애니메이션을 만들 수 있습니다.

9. MS Excel에서 센서 데이터 기록

이 프로젝트에서는 MATLAB과 함께 Arduino Uno를 사용하여 MS Excel에서 센서 데이터를 기록해야 합니다. ArduinoIO를 통해 MATLAB에 연결되는 Arduino 인터페이스에 LM35(온도 센서)를 추가할 수 있습니다.

Arduino를 MATLAB과 연결했으면 센서의 데이터를 Excel 시트로 전송하는 프로그램을 만들어야 합니다. 이 프로젝트를 완료하려면 PC에 MS Excel이 설치되어 있어야 합니다. 이 프로젝트를 마치면 센서 데이터의 로그를 볼 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 갖게 됩니다.

한 단계 더 나아가기 위해 더 많은 센서를 추가하고 해당 데이터를 동일한 Excel 파일(또는 여러 다른 파일)에 기록할 수 있습니다. 이 프로젝트는 MATLAB과 GUI 사용에 대한 풍부한 경험을 제공합니다.

10. 인공 신경망 시뮬레이션

인공 신경망은 인간 두뇌의 기능을 모방하는 기계입니다. 그들의 목적은 마음의 행동을 모방하고 그에 따라 행동하는 것입니다. 이 프로젝트에서는 모델을 생성하고 훈련하여 ANN을 시뮬레이션할 수 있습니다.

이 프로젝트를 진행하기 전에 인공 지능과 머신 러닝의 기본 개념에 익숙해져야 합니다. 먼저 특정 입력을 받아 특정 출력을 생성하는 데이터 모델을 생성해야 합니다. 먼저 입력 및 출력 목록을 제공하여 모델을 훈련시켜야 합니다. 모델을 준비했으면 출력이 없는 데이터 목록을 모델에 제공합니다.

이 프로젝트를 완료하면 인공 지능, 기계 학습 및 관련 기술에 익숙해질 것입니다.

11. 안테나 분석 및 설계

모든 것이 무선화되고 있지만 연결은 주로 안테나에 의존합니다. 안테나 설계는 연결, 전력 소비 및 데이터 보존 기능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 설계는 안테나를 소형화하면서 손실 없이 정보 전송을 수행할 수 있도록 상당한 빔 폭을 허용해야 합니다.

전자 및 통신에 관심이 있는 모든 사람에게 훌륭한 프로젝트입니다. 그러나 이 프로젝트를 수행하기 전에 안테나의 작동 방식에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 예를 들어 이상적인 안테나 패턴과 실제 안테나가 어떻게 작동하는지 알아야 합니다.

옥상에서 가장 많이 볼 수 있는 TV 안테나인 야기우다 안테나에 대해서도 잘 알고 계실 것입니다. 안테나의 길이를 보면 안테나의 작동 주파수를 대략적으로 추정할 수 있습니다. 이러한 추정을 높은 정확도로 수행하고 필요한 결과를 제공할 수 있는 MATLAB 프로그램을 구축할 수 있습니다.

12. 회로 설계 계산기 만들기

회로를 구축하려면 회로 이론과 그 공식을 사용하여 구성 요소 값을 계산해야 합니다. 회로 이론은 전기 공학의 가장 오래되고 필수적인 분야 중 하나입니다. 그리고 그 계산에는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 이러한 계산을 수행하고 엔지니어가 더 나은 회로를 설계하는 데 도움이 되는 MATLAB 프로그램을 만들 수 있습니다. 이러한 시스템은 사용자의 많은 시간을 절약할 뿐만 아니라 인적 오류를 최소화하여 회로 분석의 정확도를 향상시킵니다.

귀하의 프로그램은 인덕터, 트랜지스터, 다이오드, 커패시터 및 기타 중요한 구성 요소가 포함된 회로 설계를 분석하고 파악할 수 있습니다. 이 프로그램은 매우 복잡한 회로를 설계하고 그에 따라 문제를 해결할 수 있습니다.

13. 손실 없는 이미지 압축

현대의 카메라는 매우 상세한 이미지를 촬영할 수 있게 되었습니다. 그러나 이미지의 세부 수준이 증가하면 크기도 커집니다. 이것이 이미지 압축 기술이 널리 보급된 이유입니다. MATLAB을 사용하여 이미지 압축도 수행할 수 있습니다.

이 프로젝트에서는 품질을 손상시키지 않고 이미지를 압축하는 것을 목표로 합니다. 즉, 무손실 이미지 압축을 수행해야 합니다. 이렇게 하려면 이산 코사인 변환 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이미지를 압축하는 동안 얼마나 많은 손실이 발생했는지 알아보기 위해 프로세스의 평균 제곱 오차(MSE라고도 함)를 도출할 수 있습니다. MATLAB에서 이러한 알고리즘을 구현하려면 필요한 함수를 사용해야 합니다.

14. MATLAB으로 실시간 얼굴 감지 수행

얼굴 감지는 많은 영역에서 응용 프로그램을 찾을 수 있습니다. 이미지 향상, 보안 및 감시를 위해 얼굴 감지 기능을 사용할 수 있습니다. 우리 인간이 얼굴을 감지하는 것은 아주 자연스러운 일이지만 컴퓨터에 대해서도 똑같이 말할 수는 없습니다. 조명의 간단한 변경은 다양한 클래스 내 변화를 일으킬 수 있으므로 기계에 복잡한 문제입니다.

MATLAB 기반 얼굴 감지 시스템을 구축하고 Viola-Jones 알고리즘 을 사용할 수 있습니다 . 다른 많은 얼굴 인식 알고리즘이 있지만 이 프로젝트에서는 viola-jones 알고리즘을 선택했습니다.

먼저 감지기 개체를 만든 다음 기본 이미지를 가져와 필요한 기능을 찾고 주석을 답니다. 이 프로젝트는 다양한 분야에서 인기를 얻고 있는 안면 인식 기술을 사용한 경험을 제공할 것입니다.

자세히 알아보기: 초보자를 위한 TensorFlow 객체 감지 튜토리얼

15. 차량용 레이저 가이던스 구축

이 프로젝트에서는 레이저를 사용하여 다가오는 도로 상태를 차량에 알릴 수 있는 프로그램을 개발합니다. 이 기술은 거친 지형(예: 눈 덮인 도로, 비포장 도로 등)에 정말 유용할 수 있습니다. 스캔 시퀀스를 읽을 수 있는 데이터로 변환하는 알고리즘을 MATLAB에서 개발하여 사용자가 어떤 종류의 지형이 앞에 있는지 볼 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 운전자는 그에 맞게 준비하고 안전하게 운전할 수 있습니다. 자율주행 자동차도 이 기술을 사용할 수 있습니다.

이 프로젝트는 자동차 공학에서 MATLAB의 응용 프로그램에 익숙해지는 데 도움이 될 것입니다. 또한 자율 주행 차량이 작동하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 여기에서 이 프로젝트에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

더 읽어보기: 기계 학습 프로젝트 아이디어

MATLAB에 대해 자세히 알아보기

MATLAB 프로젝트 아이디어 목록이 마음에 드셨기를 바랍니다. 가능한 한 접근할 수 있도록 했습니다. 나중에 참조할 수 있도록 북마크에 추가할 수 있습니다. 이 목록은 또한 이 기술이 얼마나 다재다능하고 강력한지를 보여주었을 것입니다. 전자에서 AI에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 다양한 용도로 사용할 수 있습니다.

MATLAB, 기계 학습 및 관련 주제 에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육을 제공하는 IIIT-B & upGrad의 기계 학습 및 AI 경영자 PG 프로그램을 확인하십시오. + 사례 연구 및 과제, IIIT-B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원. 질문에 답할 수 있는 귀중한 리소스를 많이 찾을 수 있습니다.