15 интересных идей и тем для проектов MATLAB для начинающих [2022]

Изучение MATLAB может быть утомительным. Он способен выполнять множество задач и решать очень сложные проблемы из разных областей. Если вы изучали MATLAB, вы наверняка захотите проверить свои навыки. Лучший способ сделать это — работать над проектными идеями MATLAB. Вот почему в этой статье мы представили вам подробный список того же самого.

У нас есть проекты MATLAB разного уровня квалификации. Независимо от того, новичок вы или эксперт, вы найдете здесь увлекательный проект.

Что такое МАТЛАБ?

MATLAB — это платформа программирования для ученых и инженеров. Он использует язык MATLAB, сочетающий математику матриц и массивов с процессами проектирования и итеративным анализом. Используя MATLAB, вы можете создавать алгоритмы, анализировать данные, строить модели и применять их. Приложения MATLAB, встроенные функции и язык позволяют использовать различные методы для решения конкретной задачи. MATLAB находит применение во многих областях, включая системы управления, связь, машинное обучение, вычислительную биологию и глубокое обучение.

Присоединяйтесь к онлайн- курсам машинного обучения в лучших университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и программам повышения квалификации по машинному обучению и искусственному интеллекту, чтобы ускорить свою карьеру.

Идеи проекта MATLAB

Ниже приведены некоторые из самых интересных проектов MATLAB, чтобы вы могли проверить свои навыки. Давайте начнем:

1. Создайте индикатор парковки автомобиля

Парковка автомобиля может быть сложной. Это требует точности и большой практики. Однако вы можете использовать MATLAB, чтобы упростить работу водителя, создав индикатор парковки. Вы можете черпать вдохновение из различных систем парковочных индикаторов.

Автоматический индикатор парковки предупредит водителя, когда автомобиль окажется слишком близко к объекту. Таким образом, водитель может избежать этих объектов и соответствующим образом повернуть автомобиль. Вы можете построить индикатор парковки для частных парковочных мест или открытых пространств. Такая система может иметь много преимуществ:

• Водитель сэкономит время и припаркует свой автомобиль более эффективно.
• Парковочные места также будут использоваться более эффективно.
• Вероятность того, что транспортное средство будет повреждено, резко снизится.

Ваша система может направить водителя к ближайшему подходящему парковочному месту. Вы можете пойти еще дальше и добавить функцию предложения места для парковки, только если оно доступно. Возможно, ваша система может определить, есть ли свободные места на парковке, и соответственно указать место для парковки водителю транспортного средства. Датчики могут координировать свои действия и направлять водителя к открытому и ближайшему парковочному месту. Вот дополнительная информация об этом проекте индикатора парковки .

2. Используйте искусственную нейронную сеть для шифрования изображений

Вопросы конфиденциальности стали очень распространенными в последние годы. Это один из лучших проектов MATLAB в этом списке, если вы интересуетесь кибербезопасностью и криптографией. Вы можете выполнять шифрование изображений с помощью искусственных нейронных сетей (сокращенно ANN).

Шифрование изображений может предотвратить просмотр и доступ к изображениям неавторизованными сторонами. Таким образом, ваши данные могут оставаться в безопасности. Проще говоря, шифрование изображений скрывает информацию. При шифровании изображений вы конвертируете исходный открытый текст в зашифрованный текст (что может показаться чепухой). Вы можете сохранить и передать этот зашифрованный текст по своей сети, и на стороне получателя зашифрованный текст будет преобразован в исходный открытый текст.

Нейронные сети — это машины, которые ведут себя подобно человеческому мозгу. Вы можете зашифровать изображения на стороне отправителя с помощью одной ANN и использовать другую ANN для расшифровки изображения на стороне получателя. Вы можете использовать MATLAB для создания полной системы шифрования изображений, использующей искусственные нейронные сети. После завершения этого проекта вы также будете знакомы с криптографией.

3. Разработайте и примените электронную дифференциальную систему

Электронная дифференциальная система позволяет автомобилям лучше балансировать при поворотах или движении по кривым дорожкам. Производители автомобилей используют эту систему вместо механического дифференциала. Эта система обеспечивает каждое ведущее колесо необходимым крутящим моментом и позволяет использовать несколько скоростей вращения колес.

На криволинейной траектории внутренние и внешние колеса транспортного средства будут иметь разные скорости вращения, поскольку для внутренних колес потребуется меньший радиус. Электронная дифференциальная система использует сигналы скорости двигателя и управляющий сигнал рулевого колеса, чтобы определить требуемую мощность для каждого колеса, чтобы они получали необходимый крутящий момент.

Это передовая технология, предлагающая множество преимуществ, которых не может обеспечить ее механический аналог. Например, электронный дифференциал легче механического по массе. Колесо с наименьшим сцеплением не будет ограничивать крутящий момент, как с механическим дифференциалом. Эти системы реагируют быстрее и предлагают множество функций, недоступных в других, например, контроль тяги.

Вы можете использовать MATLAB для разработки и реализации электронной дифференциальной системы. Вам также потребуется создать дизайн встроенной системы для лучшего применения.

Также попробуйте: 13 захватывающих идей и тем для проектов IoT для начинающих

4. Создайте систему проверки на основе MATLAB с обработкой изображений

В этом проекте вы создадите систему проверки на основе MATLAB. Машинное зрение становится доступной технологией в обрабатывающей промышленности благодаря своей универсальности. И одна из наиболее важных областей, где машинное зрение может найти применение, — это этап проверки разработки продукта. Проверка качества необходима, чтобы убедиться, что товар не имеет дефектов.

Вы можете использовать MATLAB для создания автоматизированной системы контроля, и вам придется использовать обработку изображений. С помощью обработки изображений с помощью машинного зрения вы можете выполнять несколько задач одновременно:

• Подсчет количества темных и светлых пикселей
• Обнаружение сгустков соединенных пикселей на изображении
• Сегментация части изображения или изменение представления
• Распознавание шаблонов на изображении путем сопоставления с шаблонами
• Чтение штрих-кода и 2D-кода.

Вы можете выполнять множество других задач с помощью машинного зрения. Ваша автоматизированная система контроля должна будет определить, принять конечный продукт или отклонить его. Это сделает производственный процесс намного более эффективным и эффективным.

Читайте : 5 способов интеллектуальной автоматизации помочь вашему бизнесу расти

5. Выполните шифрование и проверку изображений с помощью хаотических карт.

Проект немного отличается от того, который мы обсуждали ранее. В этом проекте вы будете использовать хаотические карты для шифрования изображений на блочном и паровом уровнях. Существует n хаотических карт, которые генерируют ключи для шифрования, поэтому будет задействовано n уравнений. В каждом уравнении может быть n констант.

Все эти константы будут иметь определенные значения (случайные числа). Вы можете использовать нейронную сеть для создания определенной серии чисел для шифрования изображения. Для аутентификации изображения вам нужно будет создать простой алгоритм, чтобы гарантировать, что отправитель и получатель являются нужными людьми.

Карты хаоса сделают шифрование безопасным, заменив изображение изображением обложки и зашифровав прежние n раз. Такое безопасное шифрование гарантирует, что ваш конечный продукт останется свободным от атак грубой силы и дифференциальных атак.

Также попробуйте: Идеи и темы проекта Python

6. Измерьте диаметр объекта на изображении с помощью MATLAB.

Компьютерное зрение является важной областью изучения. Он находит применение во многих областях благодаря своей уникальной полезности. Вы можете использовать MATLAB для измерения диаметра объекта на изображении.

Это приложение может найти применение во многих областях, где вы не можете определить диаметр объекта физически. Например, предположим, что вам нужно измерить размер здания. В этом случае физическое измерение будет практически невозможно, поэтому вам придется использовать компьютерное зрение.

Ваш сценарий MATLAB должен сначала импортировать изображение, отделить требуемый объект от фона и, наконец, использовать функции MATLAB для определения диаметра объекта. Хотя этот проект может показаться довольно простым, он поможет вам продемонстрировать свои навыки обработки изображений, а также подчеркнет ваши знания о нескольких функциях MATLAB.

7. Используйте MATLAB для автоматизации генерации сертификатов

Этот проект также входит в число идей проекта MATLAB для начинающих. В этом проекте вы создадите автоматический генератор сертификатов с помощью MATLAB. Многие учреждения сертифицируют компании в соответствии с их эффективностью и достижениями. Образовательные учреждения также создают табели успеваемости и сертификаты для своих студентов. Вы можете создать автоматический генератор сертификатов, который сделает этот процесс эффективным и простым.

Идея этого проекта может показаться слишком простой, но ее можно усложнить, добавив функционал формирования подробных отчетов для больших наборов данных.

8. Создайте анимацию света с помощью MATLAB и Arduino

Это один из проектов MATLAB начального уровня в нашем списке. В этом проекте вы будете использовать MATLAB и Arduino для создания графического пользовательского интерфейса для управления схемами освещения нескольких источников света. Управляя их рисунком освещения, вы можете создавать различные световые анимации. Использование графического интерфейса позволит вам выполнять многие другие задачи во время запуска анимации.

Мы рекомендуем использовать Arduino Uno для этого проекта. Это будет аппаратное обеспечение этого проекта, а программное обеспечение будет Arduino IDE. Вы можете подключить плату Arduino Uno с необходимыми источниками света. После того, как вы соединили Arduino Uno с MATLAB, вы сможете создавать с его помощью простые световые анимации.

Это простой проект, но он, безусловно, поможет вам изучить реальные приложения MATLAB и осознать его универсальность. После того, как вы создали простую световую анимацию, вы можете пойти дальше и добавить больше источников света для создания более сложных анимаций.

9. Регистрация данных датчика в MS Excel

Этот проект требует, чтобы вы использовали Arduino Uno с MATLAB для регистрации данных датчика в MS Excel. Вы можете добавить LM35 (датчик температуры) к вашему интерфейсу Arduino, который будет подключаться к MATLAB через ArduinoIO.

После того, как вы соединили Arduino с MATLAB, вам нужно создать программу, которая передает данные датчика в таблицу Excel. Для выполнения этого проекта на вашем компьютере должен быть установлен MS Excel. После того, как вы закончите этот проект, у вас будет графический пользовательский интерфейс, который позволит вам просматривать журналы данных датчика.

Чтобы сделать еще один шаг, вы можете добавить больше датчиков и записывать их данные в один и тот же файл Excel (или в несколько разных файлов). Этот проект даст вам большой опыт использования графического интерфейса пользователя с MATLAB.

10. Смоделируйте искусственную нейронную сеть

Искусственные нейронные сети — это машины, имитирующие работу человеческого мозга. Их цель — имитировать поведение разума и действовать соответственно. В этом проекте вы можете моделировать ИНС, создавая модели и обучая их.

Прежде чем приступить к работе над этим проектом, вы должны ознакомиться с основными понятиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Сначала вам нужно создать модель данных, которая принимает определенные входные данные и генерирует определенные выходные данные. Во-первых, вам нужно обучить модель, предоставив ей список входных и выходных данных. После того, как вы подготовили модель, вы должны дать модели список данных без выходных данных.

После завершения этого проекта вы будете знакомы с искусственным интеллектом, машинным обучением и соответствующими технологиями.

11. Анализ и проектирование антенны

В то время как все становится беспроводным, их связь в значительной степени зависит от антенн. Конструкция антенны может оказать существенное влияние на ее подключение, энергопотребление и возможности хранения данных. Конструкция должна сделать антенну компактной, при этом позволяя ей иметь значительную ширину луча для передачи информации без каких-либо потерь.

Это отличный проект для всех, кто интересуется электроникой и коммуникациями. Однако прежде чем приступить к работе над этим проектом, вы должны быть знакомы с работой антенн. Например, вы должны знать об идеальной диаграмме направленности антенны и о том, как работает реальная антенна.

Вы также должны быть знакомы с антенной Yagi-Uda, которая является наиболее распространенной телевизионной антенной, которую вы видите на крышах. Вы можете оценить (приблизительно) рабочую частоту такой антенны, просмотрев ее длину. Вы можете создать программу MATLAB, которая может выполнять такую ​​оценку с высокой точностью и давать требуемые результаты.

12. Создайте калькулятор проектирования схем

Чтобы построить схему, вы должны рассчитать значения компонентов, используя теорию цепей и ее формулы. Теория цепей является одной из старейших и важнейших областей электротехники. А его расчеты занимают много времени и сил. Вы можете создать программу MATLAB, которая может выполнять эти вычисления и помочь инженеру спроектировать лучшую схему. Такая система не только сэкономит пользователю много времени, но и повысит точность анализа схем за счет сведения к минимуму человеческих ошибок.

Ваша программа может анализировать и определять схемы с катушками индуктивности, транзисторами, диодами, конденсаторами и другими важными компонентами. Программа может проектировать очень сложные схемы и соответствующим образом решать проблемы.

13. Сжимайте изображения без потерь

Современные камеры стали способны делать изображения с высокой детализацией. Но увеличение уровня детализации изображения также приводит к увеличению его размера. Вот почему технологии сжатия изображений получили широкое распространение. Вы также можете использовать MATLAB для сжатия изображений.

В этом проекте вы стремитесь сжать изображение без ущерба для его качества. Другими словами, вам придется выполнять сжатие изображений без потерь. Для этого можно использовать алгоритм дискретного косинусного преобразования. Чтобы узнать, сколько потерь произошло при сжатии изображения, вы можете получить среднеквадратичную ошибку (также известную как MSE) вашего процесса. Чтобы реализовать эти алгоритмы в MATLAB, вам придется использовать необходимые функции.

14. Выполните обнаружение лиц в реальном времени с помощью MATLAB

Обнаружение лиц может найти применение во многих областях. Вы можете использовать возможности распознавания лиц для улучшения изображения, обеспечения безопасности, а также наблюдения. Хотя для нас, людей, вполне естественно распознавать лица, мы не можем сказать то же самое о компьютерах. Простое изменение освещения может вызвать различные внутриклассовые вариации, поэтому для машин это сложный вопрос.

Можно построить систему распознавания лиц на базе MATLAB, а можно использовать алгоритм Виолы-Джонса . Существует множество других алгоритмов распознавания лиц, но для этого проекта мы выбрали алгоритм альта-джонса.

Сначала он создает объект-детектор, затем берет первичное изображение, находит необходимые признаки и аннотирует их. Этот проект даст вам опыт работы с технологией распознавания лиц, которая завоевала популярность во многих областях.

Узнайте больше: Учебное пособие по обнаружению объектов TensorFlow для начинающих

15. Создайте лазерное наведение для автомобиля

В этом проекте вы разработаете программу, которая может использовать лазеры для информирования автомобиля о приближающихся дорожных условиях. Эта технология может быть очень полезна для суровых условий (таких как заснеженные дороги, грунтовые дороги и т. д.). Вам нужно разработать алгоритм в MATLAB, который преобразует последовательности сканирования в читаемые данные, чтобы пользователь мог видеть, какая местность находится впереди. Таким образом, водитель может соответствующим образом подготовиться и безопасно управлять автомобилем. Автономное транспортное средство также может использовать эту технологию.

Этот проект поможет вам познакомиться с применением MATLAB в автомобилестроении. Это также поможет вам понять, как работают автономные транспортные средства. Подробнее об этом проекте можно узнать здесь .

Читайте также: Идеи проекта машинного обучения

Узнайте больше о MATLAB

Мы надеемся, что вам понравился наш список идей проекта MATLAB. Мы сделали его максимально доступным. Вы можете добавить его в закладки для дальнейшего использования. Этот список также показал бы, насколько универсальна и мощна эта технология. От электроники до искусственного интеллекта, вы можете использовать его в различных отраслях для различных приложений.

Если вам интересно узнать больше о MATLAB, машинном обучении и соответствующих темах, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, 30 + тематические исследования и задания, статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах. Вы найдете множество ценных ресурсов, чтобы ответить на ваши вопросы.