使用Matlab进行动态分析 培训

为期3天的课程，带您了解MATLAB的主要屏幕和窗口，包括...

• 如何使用MATLAB作为计算器并绘制基本曲线
• 如何创建自定义函数和脚本

这个为期四天的课程使用Matlab提供图像处理基础。您将练习如何更改和增强图像，甚至从图像中提取图案。您还将学习如何构建2D滤镜并将其应用于图像。

示例和练习演示了在整个分析过程中使用适当的Matlab和图像处理工具箱功能。

MATLAB（矩阵实验室）是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公司出品的商业科学计算和仿真软件.MATLAB拥有一套可用于算法开发,数据可视化,数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境.除了矩阵运算,求解线性系统方程,绘制函数/数据图像等常用功能外,MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言（包括C,C++,Java,Python和FORTRAN）编写的程序。 尽管MATLAB最初主要用于科学计算,但其不断增加的各种附加工具箱(到目前为止将近100个)使之适合不同领域和行业的应用,如控制系统设计与分析,生物医疗,图像处理,信号处理与通讯,金融建模和分析,汽车,航天航空等。另外还有一个基于模型化设计(MBD)的图形化仿真软件包Simulink用于系统模拟,代码生成,动态/嵌入式系统开发等方面.

• 熟悉MATLAB界面,查找帮助;
• 键入命令,进行变量,向量和矩阵的基本操作;
• 对数据进行多种可视化展示;
• 处理数据文件和不同数据类型;
• 编写脚本和函数,并在其中包含必要的逻辑和分支控制;
• 读写文本和二进制文件;

在这次由讲师主导的线下培训中，学员将学习如何使用Matlab设计、构建并可视化用于图像识别的卷积神经网络。

通过本次培训，学员将能够：

• 构建深度学习模型
• 自动化数据标注
• 使用来自Caffe和TensorFlow-Keras的模型
• 使用多个GPU、云端或集群进行数据训练

受众

• 开发者
• 工程师
• 领域专家

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

在本培训的第一部分，我们将介绍 MATLAB 的基础知识及其作为语言和平台的功能。  本次讨论包括对 MATLAB 语法、数组和矩阵、数据可视化、脚本开发和面向对象原则的介绍。

在第二部分中，我们将演示如何使用 MATLAB 进行数据挖掘、机器学习和预测分析。为了向参与者提供一个清晰而实用的视角来了解 MATLAB 的方法和能力，我们将使用 MATLAB 与使用其他工具（如电子表格、C、C++ 和 Visual Basic）进行比较。

在培训的第三部分，参与者学习如何通过自动化数据处理和报告生成来简化他们的工作。

在整个课程中，参与者将通过实验室环境中的实践练习将学到的想法付诸实践。在培训结束时，参与者将全面掌握 MATLAB 的能力，并能够利用它来解决现实世界的数据科学问题，以及通过自动化来简化他们的工作。

将在整个课程中进行评估，以衡量进展情况。

课程形式

• 课程包括理论和实践练习，包括案例讨论、示例代码检查和动手实施。

注意

• 实践课程将基于预先安排的样本数据报告模板。如果您有具体要求，请联系我们安排。

MATLAB 将计算、可视化和编程集成到一个易于使用的环境中。它提供 Financial Toolbox，其中包括对财务数据执行数学和统计分析所需的功能，然后以演示质量的图形显示结果。

此讲师引导式培训介绍了财务 MATLAB。我们通过动手练习和大量的实验室实践，深入研究数据分析、可视化、建模和编程。

在本次培训结束时，参与者将对 MATLAB 的 Financial Toolbox 中包含的强大功能有透彻的理解，并将获得必要的实践，以便立即将它们应用于解决现实世界的问题。

观众

• 具有 MATLAB 相关工作经验的金融专业人士

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，大量动手实践

本课程全面介绍MATLAB技术计算环境，并介绍如何使用MATLAB进行金融应用。课程面向初学者和需要复习的用户。无需事先具备编程经验或MATLAB知识。课程将探讨数据分析、可视化、建模和编程等主题。内容包括：

• 使用MATLAB用户界面
• 输入命令和创建变量
• 分析向量和矩阵
• 可视化向量和矩阵数据
• 处理数据文件
• 处理数据类型
• 使用脚本自动化命令
• 编写逻辑和流程控制程序
• 编写函数
• 使用金融工具箱进行定量分析

面向对象的Programming与MATLAB在地球物理学中的应用，是利用MATLAB的OOP特性，为地球物理数据分析和建模创建结构化、可重用和可维护的代码。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向地球物理学领域的MATLAB初学者，旨在帮助他们学习如何为地球物理应用设计和实现面向对象的解决方案。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解MATLAB中面向对象编程的基础知识。
• 创建并处理用于地球物理数据处理的类、属性和方法。
• 应用OOP技术来结构化地球物理建模和分析工作流程。
• 提升地球科学项目代码的可重用性、可扩展性和清晰度。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实操。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

MATLAB 是 MathWorks 开发的数值计算环境和编程语言。

预测分析是通过数据分析来预测未来的过程。该过程利用数据、数据挖掘、统计和机器学习技术，创建预测模型，以预测未来事件。

在此讲师指导的线下培训中，参与者将学习如何使用Matlab构建预测模型，并将其应用于大型样本数据集，以基于数据预测未来事件。

培训结束后，参与者将能够：

• 创建预测模型，分析历史和交易数据中的模式
• 使用预测建模识别风险和机会
• 构建捕捉重要趋势的数学模型
• 利用设备和业务系统中的数据，减少浪费、节省时间或降低成本

受众

• 开发者
• 工程师
• 领域专家

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

本课程为期两天，全面介绍MATLAB®技术计算环境。课程面向初学者和需要复习的用户。无需编程经验或MATLAB知识。课程涵盖数据分析、可视化、建模和编程等主题。

本课程旨在教授系统建模语言（SysML）的基础知识，通过MagicDraw/Cameo软件的应用，基本基于模型的系统工程（MBSE）仿真技术，以及MBSE的最佳实践。该培训还旨在为专业人员提供架构仿真背景、Simulation Toolkit插件的介绍、多种图表类型的仿真，以及如何将图表仿真结合在一起以实现架构自动化。​

该课程专为那些想知道商业 MATLAB 包的替代程序的人而设计。为期三天的培训提供了有关在环境中移动以及执行 OCTAVE 软件包进行数据分析和工程计算的全面信息。培训接受者是初学者，但也有那些了解该计划并希望将他们的知识系统化并提高技能的人。不需要其他编程语言的知识，但它将极大地促进学习者获取知识。该课程将在许多实际示例中向您展示如何使用该程序。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远端）针对的是希望探索和/或过渡到Python进行数据分析和可视化的Matlab使用者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置Python开发环境。
• 了解Matlab和Python语法之间的差异和相似之处。
• 使用Python从各种数据集中获取洞察。
• 将现有的Matlab应用程序转换为Python。
• 整合Matlab和Python应用程序。

Simulink 是一个用于建模、仿真和分析多领域动态系统的图形化编程环境。