15 ciekawych pomysłów i tematów na projekty MATLAB dla początkujących [2022]

Nauka o MATLAB może być żmudna. Jest w stanie wykonywać wiele zadań i rozwiązywać bardzo złożone problemy z różnych dziedzin. Jeśli uczyłeś się o MATLAB, na pewno chciałbyś sprawdzić swoje umiejętności. Najlepszym sposobem na to jest praca nad pomysłami na projekty MATLAB. Dlatego w tym artykule przedstawiliśmy ci szczegółową listę tego samego.

Mamy projekty MATLAB na wielu poziomach zaawansowania. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy ekspertem, znajdziesz tutaj projekt drażniący mózg.

Co to jest MATLAB?

MATLAB to platforma programistyczna dla naukowców i inżynierów. Wykorzystuje język MATLAB, łącząc matematykę macierzową i tablicową z procesami projektowania i analizą iteracyjną. Korzystając z MATLAB możesz tworzyć algorytmy, analizować dane, budować modele i je stosować. Aplikacje, wbudowane funkcje i język MATLAB pozwalają na użycie różnych metod w celu rozwiązania konkretnego problemu. MATLAB znajduje zastosowanie w wielu obszarach, w tym w systemach sterowania, komunikacji, uczeniu maszynowym, biologii obliczeniowej i uczeniu głębokim.

Dołącz do kursów ML online z najlepszych uniwersytetów na świecie – Masters, Executive Post Graduate Programs i Advanced Certificate Program w ML & AI, aby przyspieszyć swoją karierę.

Pomysły na projekty MATLAB

Oto niektóre z najbardziej ekscytujących projektów MATLAB, dzięki którym możesz sprawdzić swoje umiejętności. Zacznijmy:

1. Zbuduj wskaźnik parkowania samochodu

Parkowanie samochodu może być trudne. Wymaga precyzji i dużej wprawy. Możesz jednak użyć MATLAB, aby ułatwić kierowcom, budując wskaźnik parkowania samochodu. Możesz czerpać inspirację z różnych systemów sygnalizacji parkowania.

Automatyczny wskaźnik parkowania samochodu ostrzegałby kierowcę, gdy samochód jest zbyt blisko obiektu. W ten sposób kierowca może omijać te obiekty i odpowiednio skręcać pojazdem. Możesz zbudować wskaźnik parkowania samochodu dla prywatnych miejsc parkingowych lub otwartych przestrzeni. Taki system może mieć wiele zalet:

• Kierowca zaoszczędziłby czas i bardziej efektywnie zaparkował swój samochód.
• Miejsca parkingowe byłyby również bardziej efektywnie wykorzystywane.
• Szanse na uszkodzenie pojazdu drastycznie się zmniejszyły.

Twój system może poprowadzić kierowcę do pobliskiego odpowiedniego miejsca parkingowego. Możesz pójść o krok dalej i dodać funkcjonalność sugerowania miejsca parkingowego tylko wtedy, gdy jest ono dostępne. Być może Twój system może określić, czy parking ma wolne miejsca, czy nie, i może odpowiednio wskazać miejsce parkingowe kierowcy pojazdu. Czujniki mogą koordynować i pomagać w prowadzeniu kierowcy do otwartego i pobliskiego miejsca parkingowego. Oto więcej informacji na temat tego projektu wskaźnika parkowania samochodu .

2. Użyj sztucznej sieci neuronowej do szyfrowania obrazu

W ostatnich latach problemy z prywatnością stały się bardzo powszechne. To jeden z najlepszych projektów MATLAB na tej liście, jeśli interesujesz się cyberbezpieczeństwem i kryptografią. Możesz wykonać szyfrowanie obrazu, korzystając z pomocy sztucznych sieci neuronowych (w skrócie SSN).

Szyfrowanie obrazu może uniemożliwić nieupoważnionym osobom przeglądanie i dostęp do obrazów. W ten sposób Twoje dane mogą pozostać bezpieczne. Mówiąc prościej, szyfrowanie obrazu ukrywa jego informacje. W szyfrowaniu obrazów konwertujesz oryginalny tekst jawny na tekst zaszyfrowany (który może wydawać się bzdurą). Możesz zapisać i przesłać ten zaszyfrowany tekst przez swoją sieć, a po stronie odbiorcy zaszyfrowany tekst zostanie przekonwertowany na oryginalny tekst jawny.

Sieci neuronowe to maszyny, które zachowują się podobnie do tego, jak funkcjonuje ludzki mózg. Możesz zaszyfrować obrazy po stronie nadawcy za pomocą jednej ANN i użyć innej ANN do odszyfrowania obrazu po stronie odbiorcy. Możesz użyć MATLAB do zbudowania kompletnego systemu szyfrowania obrazu, który wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe. Po ukończeniu tego projektu będziesz również zaznajomiony z kryptografią.

3. Zaprojektuj i zastosuj elektroniczny system różnicowy

Elektroniczny system różnicowy pozwala pojazdom lepiej je zrównoważyć podczas skręcania lub jazdy po zakrzywionych ścieżkach. Producenci samochodów stosują ten system zamiast mechanicznego mechanizmu różnicowego. System ten zapewnia każdemu kole napędzającemu wymagany moment obrotowy i umożliwia wiele prędkości kół.

Na zakrzywionej ścieżce wewnętrzne i zewnętrzne koła pojazdu miałyby różne prędkości obrotowe, ponieważ koła wewnętrzne wymagałyby mniejszego promienia. Elektroniczny system różnicowy wykorzystuje sygnały prędkości silnika i sygnał sterujący kierownicy, aby określić wymaganą moc dla każdego koła, aby uzyskać wymagany moment obrotowy.

Jest to zaawansowana technologia oferująca wiele zalet, których jej mechaniczny odpowiednik nie zapewnia. Na przykład elektroniczny mechanizm różnicowy jest lżejszy niż mechaniczny mechanizm różnicowy pod względem masy. Koło o najmniejszej przyczepności nie ograniczałoby momentu obrotowego jak w przypadku mechanicznego mechanizmu różnicowego. Systemy te reagują szybciej i oferują wiele funkcjonalności niedostępnych w drugim, jak np. kontrola trakcji.

Możesz użyć MATLAB do zaprojektowania i wdrożenia elektronicznego systemu różnicowego. Będziesz musiał również stworzyć projekt systemu wbudowanego, aby uzyskać lepszą aplikację.

Wypróbuj także: 13 ekscytujących pomysłów i tematów na projekty IoT dla początkujących

4. Zbuduj system kontroli oparty na MATLAB z przetwarzaniem obrazu

W tym projekcie zbudujesz system kontroli oparty na MATLAB. Widzenie maszynowe staje się dostępną technologią w przemyśle wytwórczym ze względu na swoją wszechstronność. Jednym z najważniejszych obszarów, w których widzenie maszynowe może znaleźć zastosowanie, jest etap kontroli rozwoju produktu. Kontrola jakości jest konieczna, aby upewnić się, że produkt nie ma żadnych wad.

Możesz użyć MATLAB do stworzenia zautomatyzowanego systemu kontroli i będziesz musiał zastosować przetwarzanie obrazu. Dzięki przetwarzaniu obrazu wizyjnego maszynowego możesz wykonywać wiele zadań jednocześnie:

• Liczenie liczby ciemnych i jasnych pikseli
• Odkrywanie plam połączonych pikseli na obrazie
• Segmentacja części obrazu lub zmiana reprezentacji
• Rozpoznawanie wzorów na obrazie przez dopasowanie szablonów
• Odczytywanie kodów kreskowych i kodów 2D.

Za pomocą wizji maszynowej możesz wykonywać wiele innych zadań. Twój automatyczny system kontroli musiałby określić, czy przyjąć produkt końcowy, czy go odrzucić. Sprawi, że proces produkcyjny stanie się znacznie bardziej wydajny i efektywny.

Przeczytaj : 5 sposobów, w jakie inteligentna automatyzacja pomaga w rozwoju Twojej firmy

5. Wykonaj szyfrowanie i weryfikację obrazu za pomocą map chaotycznych

Projekt trochę różni się od tego, o którym mówiliśmy wcześniej. W tym projekcie użyjesz chaotycznych map do zaszyfrowania obrazów na poziomach bloku i pary. Istnieje n liczba chaotycznych map, które generują klucze do szyfrowania, więc będzie to n liczba równań. Każde równanie może mieć n liczby stałych.

Wszystkie te stałe miałyby określone wartości (liczby losowe). Możesz użyć sieci neuronowej do wygenerowania określonej serii liczb do szyfrowania obrazu. W przypadku uwierzytelniania obrazem musisz stworzyć prosty algorytm, aby upewnić się, że nadawcą i odbiorcami są właściwe osoby.

Mapy chaosu zapewniłyby bezpieczeństwo szyfrowania poprzez zastąpienie obrazu obrazem okładki i zaszyfrowanie poprzedniego n razy. Takie bezpieczne szyfrowanie zapewniłoby, że produkt końcowy pozostanie wolny od ataków typu brute force i różnicowych.

Wypróbuj także: Pomysły i tematy projektów Python

6. Zmierz średnicę obiektu na obrazie za pomocą MATLAB

Widzenie komputerowe to ważny kierunek studiów. Znajduje zastosowanie w wielu obszarach ze względu na swoją wyjątkową użyteczność. Możesz użyć MATLAB do pomiaru średnicy obiektu na obrazie.

Ta aplikacja może znaleźć zastosowania w wielu obszarach, w których nie można fizycznie znaleźć średnicy obiektu. Załóżmy na przykład, że musisz zmierzyć wielkość budynku. W takim przypadku pomiar fizyczny byłby prawie niemożliwy, więc będziesz musiał użyć wizji komputerowej.

Twój skrypt MATLAB powinien najpierw zaimportować obraz, oddzielić wymagany obiekt od tła, a na końcu użyć funkcji MATLAB, aby znaleźć średnicę obiektu. Chociaż ten projekt może wydawać się dość prosty, pomoże Ci zaprezentować swoje umiejętności przetwarzania obrazu, jednocześnie podkreślając wiedzę na temat wielu funkcji MATLAB.

7. Użyj MATLAB, aby zautomatyzować generowanie certyfikatów

Ten projekt jest również jednym z pomysłów projektowych MATLAB na poziomie początkującym. W tym projekcie utworzysz automatyczny generator certyfikatów za pomocą MATLAB. Wiele instytucji certyfikuje firmy na podstawie ich wyników i osiągnięć. Placówki oświatowe generują również metryki i zaświadczenia dla swoich uczniów. Możesz stworzyć automatyczny generator certyfikatów, który sprawi, że ten proces będzie wydajny i prosty.

Ten pomysł na projekt może wydawać się zbyt prosty, ale możesz go skomplikować, dodając funkcję generowania szczegółowych raportów dla dużych zbiorów danych.

8. Twórz animacje świetlne za pomocą MATLAB i Arduino

Jest to jeden z projektów MATLAB na poziomie początkującym na naszej liście. W tym projekcie użyjesz MATLAB i Arduino do stworzenia graficznego interfejsu użytkownika do sterowania wzorami oświetlenia wielu świateł. Kontrolując ich wzór oświetlenia, możesz tworzyć różne animacje świetlne. Korzystanie z GUI pozwoli na wykonanie wielu innych zadań podczas uruchamiania animacji.

Do tego projektu zalecamy użycie Arduino Uno. Byłby to sprzęt tego projektu, a oprogramowaniem byłoby Arduino IDE. Możesz podłączyć płytkę Arduino Uno z wymaganymi światłami. Po połączeniu Arduino Uno z MATLAB, będziesz mógł tworzyć proste animacje świetlne z tym samym.

To łatwy projekt, ale z pewnością pomoże Ci poznać rzeczywiste aplikacje MATLAB i uświadomić sobie jego wszechstronność. Po wykonaniu prostych animacji świetlnych możesz pójść o krok dalej i dodać więcej świateł, aby stworzyć bardziej złożone animacje.

9. Rejestruj dane czujnika w MS Excel

Ten projekt wymaga użycia Arduino Uno z MATLABem do rejestrowania danych z czujników w MS Excel. Możesz dodać LM35 (czujnik temperatury) do interfejsu Arduino, który połączy się z MATLABem przez ArduinoIO.

Po połączeniu Arduino z MATLAB, będziesz musiał stworzyć program, który przesyła dane czujnika do arkusza Excel. Aby ukończyć ten projekt, musisz mieć zainstalowany program MS Excel na swoim komputerze. Po zakończeniu tego projektu będziesz miał graficzny interfejs użytkownika, który pozwoli ci zobaczyć logi danych czujnika.

Aby pójść o krok dalej, możesz dodać więcej czujników i logować ich dane w tym samym pliku Excel (lub w wielu różnych plikach). Ten projekt da ci duże doświadczenie w korzystaniu z GUI z MATLAB.

10. Symuluj sztuczną sieć neuronową

Sztuczne sieci neuronowe to maszyny imitujące funkcjonowanie ludzkiego mózgu. Ich celem jest naśladowanie zachowania umysłu i odpowiednie działanie. W tym projekcie możesz symulować SSN, tworząc modele i szkoląc je.

Zanim zaczniesz pracować nad tym projektem, powinieneś zapoznać się z podstawowymi pojęciami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Najpierw musisz utworzyć model danych, który pobiera określone dane wejściowe i generuje określone dane wyjściowe. Najpierw musisz wytrenować model, podając mu listę danych wejściowych i wyjściowych. Po przygotowaniu modelu nadaj modelowi listę danych bez danych wyjściowych.

Po ukończeniu tego projektu będziesz zaznajomiony ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i odpowiednimi technologiami.

11. Przeanalizuj i zaprojektuj antenę

Chociaż wszystko staje się bezprzewodowe, ich łączność w dużej mierze opiera się na antenach. Konstrukcja anteny może mieć znaczący wpływ na jej połączenie, zużycie energii i możliwości przechowywania danych. Konstrukcja powinna sprawić, że antena będzie zwarta, a jednocześnie będzie miała znaczną szerokość wiązki, aby móc przesyłać informacje bez żadnych strat.

To doskonały projekt dla wszystkich zainteresowanych elektroniką i komunikacją. Jednak przed rozpoczęciem pracy nad tym projektem powinieneś zapoznać się z działaniem anten. Na przykład powinieneś wiedzieć, jaki jest idealny wzór anteny i jak działa prawdziwa antena.

Powinieneś również znać antenę Yagi-Uda, która jest najczęstszą anteną telewizyjną, którą widzisz na dachach. Możesz oszacować (w przybliżeniu) częstotliwość pracy takiej anteny, sprawdzając jej długość. Możesz zbudować program MATLAB, który może wykonać takie oszacowanie z dużą dokładnością i dać wymagane wyniki.

12. Zbuduj kalkulator projektu obwodu

Aby zbudować obwód, musisz obliczyć wartości komponentów, korzystając z teorii obwodów i jej wzorów. Teoria obwodów należy do najstarszych i podstawowych gałęzi elektrotechniki. A jego obliczenia zajmują dużo czasu i wysiłku. Możesz stworzyć program MATLAB, który wykona te obliczenia i pomoże inżynierowi zaprojektować lepszy obwód. Taki system nie tylko zaoszczędzi użytkownikowi dużo czasu, ale także zwiększy dokładność analizy obwodów, minimalizując błąd ludzki.

Twój program może analizować i opracowywać projekt obwodu z cewkami indukcyjnymi, tranzystorami, diodami, kondensatorami i innymi krytycznymi komponentami. Program może projektować bardzo złożone obwody i odpowiednio rozwiązywać problemy.

13. Kompresuj obrazy bez strat

Nowoczesne kamery stały się zdolne do robienia bardzo szczegółowych obrazów. Jednak wzrost poziomu szczegółowości obrazu prowadzi również do wzrostu jego rozmiaru. Właśnie dlatego technologie kompresji obrazu stały się powszechne. Możesz również użyć MATLAB do wykonania kompresji obrazu.

W tym projekcie chciałbyś skompresować obraz bez pogorszenia jego jakości. Innymi słowy, będziesz musiał wykonać bezstratną kompresję obrazu. Aby to zrobić, możesz użyć algorytmu dyskretnej transformacji kosinusowej. Aby dowiedzieć się, ile strat nastąpiło podczas kompresji obrazu, możesz wyznaczyć błąd średniokwadratowy (znany również jako MSE) Twojego procesu. Aby zaimplementować te algorytmy w MATLAB, będziesz musiał użyć wymaganych funkcji.

14. Wykonaj wykrywanie twarzy w czasie rzeczywistym za pomocą MATLAB

Wykrywanie twarzy może znaleźć zastosowanie w wielu obszarach. Możesz używać funkcji wykrywania twarzy do ulepszania obrazu, zabezpieczania, a także nadzoru. Chociaż wykrywanie twarzy jest dla nas całkiem naturalne, nie możemy powiedzieć tego samego o komputerach. Prosta zmiana oświetlenia może powodować różne wariacje wewnątrzklasowe, dlatego jest to skomplikowana kwestia dla maszyn.

Możesz zbudować system wykrywania twarzy oparty na MATLAB i możesz użyć algorytmu Viola-Jones . Istnieje wiele innych algorytmów rozpoznawania twarzy, ale do tego projektu wybraliśmy algorytm viola-jones.

Najpierw tworzy obiekt detektora, a następnie pobiera obraz pierwotny, znajduje niezbędne cechy i dodaje do nich adnotacje. Ten projekt da Ci doświadczenie w pracy z technologią rozpoznawania twarzy, która zyskała popularność w wielu dziedzinach.

Dowiedz się więcej: Samouczek wykrywania obiektów TensorFlow dla początkujących

15. Zbuduj naprowadzanie laserowe dla pojazdu

W tym projekcie opracowałbyś program, który może używać laserów do informowania pojazdu o nadchodzących warunkach drogowych. Ta technologia może być bardzo pomocna w trudnym terenie (takim jak zaśnieżone drogi, drogi gruntowe itp.). Musiałbyś opracować algorytm w MATLAB, który konwertuje sekwencje skanowania na czytelne dane, aby użytkownik mógł zobaczyć, jaki rodzaj terenu jest przed nim. W ten sposób kierowca może się odpowiednio przygotować i bezpiecznie jeździć. Pojazd autonomiczny również może korzystać z tej technologii.

Ten projekt pomoże Ci zapoznać się z zastosowaniem MATLAB w inżynierii motoryzacyjnej. Pomoże Ci również zrozumieć, jak działają pojazdy autonomiczne. Możesz dowiedzieć się więcej o tym projekcie tutaj .

Przeczytaj także: Pomysły na projekty uczenia maszynowego

Dowiedz się więcej o MATLAB

Mamy nadzieję, że spodobała Ci się nasza lista pomysłów na projekty MATLAB. Zadbaliśmy o to, by był jak najbardziej dostępny. Możesz dodać go do zakładek na przyszłość. Ta lista pokazałaby również, jak wszechstronna i potężna jest ta technologia. Od elektroniki po sztuczną inteligencję, możesz go używać w różnych branżach do wielu zastosowań.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat MATLAB, uczenia maszynowego i związanych z nim tematów, sprawdź program Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji IIIT-B i upGrad, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, 30 + studia przypadków i zadania, status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami. Znajdziesz wiele cennych zasobów, w których znajdziesz odpowiedzi na swoje pytania.