Ứng dụng của MATLAB trong thực tế

Tìm hiểu về MATLAB 

MATLAB - Matrix Laboratory cũng được xem như một ngôn ngữ lập trình, được phát triển bởi MathWorks, cho phép sử dụng để thực hiện các công việc như:

• Xây dựng ma trận.
• Vẽ đồ thị hàm số hay biểu đồ dữ liệu.
• Thực hiện các phép toán.
• Tạo các giao diện người dùng.
• Tiến hành liên kết các chương trình máy tính.
• Phân tích dữ liệu.
• Phát triển các thuật toán.
• Tạo ra các mô hình và ứng dụng hỗ trợ cuộc sống con người.

Các công việc này sẽ được xây dựng với sự hỗ trợ của nhiều ngôn ngữ khác nhau, trong đó có C/C++, Java và FORTRAN.

Trong MATLAB có tích hợp kèm đa dạng các câu lệnh và hàm toán học, hỗ trợ người dùng thực hiện việc tính toán các con số, vẽ đồ thị và thực hiện các phương pháp số.

Một số tính năng của MATLAB

Khi ứng dụng MATLAB trong công việc, bạn sẽ được hỗ trợ bởi các chức năng cơ bản sau:

• Cung cấp sẵn môi trường tương tác phục vụ cho việc khảo sát, thiết kế và giải quyết các vấn đề.
• Hỗ trợ một số công cụ để xây dựng các ứng dụng với có phần giao diện đồ họa tùy chỉnh.
• Tích hợp một số các đồ thị hỗ trợ việc hiển thị hình ảnh dữ liệu, cùng các công cụ tạo đồ thị có khả năng tùy chỉnh.
• Sở hữu một thư viện lớn các hàm toán học cho đại số tuyến tín, thống kê, phân tích Fourier, bộ lọc, tối ưu hóa, tích phân và giải các phương trình vi phân bình thường.
• Trong giao diện lập trình của MATLAB có kèm công cụ phát triển nhằm nâng cao khả năng bảo trì chất lượng mã và tối đa hóa hiệu suất công việc.
• Là một ngôn ngữ cấp cao, mang lại sự thuận tiện và dễ dàng khi thực hiện việc tính toán cùng các con số, hình dung và phát triển ứng dụng.
• Hỗ trợ một số hàm có tích hợp sẵn thuật toán dựa trên MATLAB với các ứng dụng bên ngoài, cũng như những ngôn ngữ khác như C, Java, NET và Microsoft Excel.

Ứng dụng của MATLAB trong thực tế

Với những đặc tính nổi bật, kèm theo đó là sự phổ biến ngày càng mạnh mẽ của MATLAB, hiện nay nó đang được ứng dụng trong khá nhiều lĩnh vực khác nhau, tiêu biểu như:

• Sinh học tính toán: Hỗ trợ cho quá trình phân tích, mô tả và thiết lập mô hình dữ liệu cũng như hệ thống sinh học.
• Khoa học dữ liệu: Thực hiện thiết kế, kiểm tra và triển khai các hệ thống điều khiển.
• Hệ thống lái xe tự động: Thiết kế, mô phỏng, đồng thời thực hiện thử nghiệm hệ thống lái xe tự động.
• Hệ thống điều khiển: Thiết kế, triển khai và kiểm tra hoạt động của hệ thống điều khiển.
• Hệ thống nhúng: Hỗ trợ thiết kế, xây dựng mã và xác minh các hệ thống nhúng.
• Hệ thống doanh nghiệp và Công nghệ thông tin.
• Phát triển FPGA, ASIC và SoC: Thực hiện tự động hóa quy trình làm việc, từ khâu phát triển thuật toán đến thiết kế, xác minh phần cứng.
• Internet of Things: Giúp gắn kết các thiết bị nhúng đến Internet, đồng thời hỗ trợ thu thập những thông tin chi tiết từ dữ liệu của bạn. 
• Machine Learning: Xây dựng mô hình, tiến hành điều chỉnh thông số và triển khai cho hoạt động sản xuất.
• Cơ điện tử: Xây dựng, phát triển và thực hiện tối ưu hóa, cùng với hoạt động xác minh trên hệ thống cơ điện tử.
• Hệ thống tín hiệu hỗn hợp: Tiến hành phân tích và xác minh hệ thống tín hiệu tương tự, cùng một số tín hiệu hỗn hợp.
• Xử lý hình ảnh và góc nhìn máy tính: Thu thập, xử lý và phân tích các hình ảnh, video phục vụ cho quá trình phát triển thuật toán và thiết kế hệ thống.
• Thiết kế điều khiển điện tử công suất: Xây dựng và tiến hành điều khiển kỹ thuật số cho động cơ, bộ chuyển đổi điện và hệ thống pin.
• Phân tích và thiết kế hệ thống điện: Xây dựng các mô hình có chức năng mô phỏng mạng lưới điện và hệ thống giao thông.
• Bảo trì dự đoán: Có nhiệm vụ phát triển và triển khai phần mềm giám sát tình trạng và dự đoán thời gian bảo trì hệ thống.
• Truyền thông không dây: Tạo, thiết kế, kiểm tra và xác minh các hệ thống đường truyền không dây.
• Công nghệ sản xuất Robot: Lên thiết kế, mô phỏng và xác minh hoạt động của Robot cũng như hệ thống quản trị.
• Xử lý tín hiệu: Sử dụng những kỹ thuật giải quyết và xử lý tín hiệu phục vụ cho việc nghiên cứu và phân tích tài liệu chuỗi thời hạn, đồng thời phân phối một quy trình tiến độ thao tác thống nhất nhằm tăng trưởng những mạng lưới hệ thống nhúng và những ứng dụng truyền trực tuyến. 
• Kiểm tra và đo lường: Thu thập, phân tích và khám phá dữ liệu cũng như tự động hóa các bài kiểm tra.