متلب کدر

امشب آخرین مهلت ثبت نام هست ! @javanTutorialBot

فرصت ثبت نام تمدید شد! روز چهارشنبه شروع کلاس ها است. لذا تا روز سه‌شنبه زمان برای ثبت نام در دوره را دارید. دیگر تمدید نمی شود. لذا زودتر ثبت نام خود را تکمیل بفرمایید 🙏🏻

روز چهارشنبه شروع کلاس ها است! لذا تا روز سه‌شنبه زمان برای ثبت نام در دوره را دارید.

روز چهارشنبه شروع کلاس ها است! لذا تا روز سه‌شنبه زمان برای ثبت نام در دوره را دارید.

فرصت محدود ...! اگر در گروه های چهار نفره ثبت نام کنید از یک نفر به انتخاب خودتون هزینه دریافت نمیشه. 👌🏻 فقط تا فردا شب ✔️

مهلت ثبت نام و ظرفیت محدود است

بینایی ماشین در متلب متلب ابزارهای قدرتمندی برای پردازش تصویر و بینایی ماشین نیز دارد. با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Image Processing Toolbox و Computer Vision Toolbox، کاربران متلب می‌توانند به راحتی تصاویر را پردازش کرده و الگوریتم‌های مختلف بینایی ماشین را پیاده‌سازی کنند. این ابزارها به کاربران این امکان را می‌دهند تا تصاویر را با دقت بالا و سرعت بالا پردازش کنند و از آن‌ها برای حل مسائل گوناگونی مانند تشخیص شئ، تشخیص چهره، تشخیص علامت و ... استفاده کنند. همچنین، این ابزارها به کاربران این امکان را می‌دهند تا الگوریتم‌های بینایی ماشین خود را با دقت بالا آموزش دهند و از آن‌ها برای حل مسائل پیچیده استفاده کنند.

شبکه عصبی در متلب متلب نیز به عنوان یکی از بهترین زبان‌ها برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی شناخته شده است. با استفاده از کتابخانه‌های مختلف مانند Neural Network Toolbox، کاربران متلب می‌توانند به راحتی شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کنند و از آن‌ها برای حل مسائل گوناگون مانند تشخیص الگو، تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی و ... استفاده کنند. همچنین، متلب دارای ابزارهای قدرتمندی برای آموزش شبکه‌های عصبی است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا شبکه‌های خود را با دقت بالا و سرعت بالا آموزش دهند.

پردازش تصویر در متلب متلب به دلیل دارا بودن کتابخانه‌های قوی در زمینه پردازش تصویر، به عنوان یکی از بهترین زبان‌ها برای پردازش تصویر شناخته شده است. این زبان قابلیت پردازش تصاویر دو بعدی و سه بعدی را دارد و می‌تواند برای تشخیص الگوها، تشخیص چهره، تشخیص اشیاء و بسیاری دیگر از کاربردهای پردازش تصویر استفاده شود. در متلب، کاربر می‌تواند با استفاده از توابع و کتابخانه‌های مختلف، تصاویر را پردازش کند و نتایج خود را به صورت گرافیکی نمایش دهد. همچنین، متلب قابلیت انجام پردازش تصویر در زمان واقعی را نیز دارد.

تفاوت متلب و پایتون زبان پایتون و متلب هر دو به عنوان زبان‌های برنامه‌نویسی علمی و مهندسی شناخته شده‌اند، اما در برخی جنبه‌ها تفاوت دارند. 1. ساختار زبان: زبان پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی شیءگرا طراحی شده است، در حالی که متلب به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی ماتریسی طراحی شده است. به عبارت دیگر، در پایتون، شما با شیء‌های مختلف کار می‌کنید، در حالی که در متلب، اصلی‌ترین ساختار داده‌ای که با آن کار می‌کنید، ماتریس است. 2. کاربرد: پایتون به صورت گسترده در علوم داده، هوش مصنوعی، وب سایت‌سازی و بسیاری از برنامه‌های کاربردی استفاده می‌شود. در حالی که متلب به صورت گسترده در علوم مهندسی، ریاضیات، شبیه‌سازی و کنترل استفاده می‌شود. 3. کتابخانه‌ها: پایتون به دلیل استفاده گسترده در علوم داده و هوش مصنوعی، دارای کتابخانه‌های فراوانی از جمله NumPy، Pandas و TensorFlow است. در حالی که متلب دارای کتابخانه‌های بسیاری در زمینه‌های ریاضیات و شبیه‌سازی است. 4. قابلیت توسعه: پایتون به دلیل ساختار شیءگرای خود، قابلیت توسعه و افزودن قابلیت‌های جدید را به راحتی فراهم می‌کند. در حالی که در متلب، تغییرات و توسعه‌های بزرگتر نیاز به تغییرات فراگیر در کد دارد. 5. سرعت: متلب به دلیل طراحی خود برای کار با ماتریس‌ها، در بسیاری از موارد سرعت بالاتری نسبت به پایتون دارد. اما در حالاتی که برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده استفاده می‌شود، پایتون می‌تواند با استفاده از کتابخانه‌های مناسب، سرعت بالاتری را فراهم کند. با توجه به موارد بالا، هر دو زبان دارای مزایا و معایب خود هستند و استفاده از هر کدام بستگی به نوع کاربرد و نیازهای شما دارد.

تاریخچه نرم افزار متلب نرم‌افزار متلب (MATLAB) یکی از قدرتمندترین نرم‌افزارهای علمی و مهندسی است که برای حل مسائل پیچیده در زمینه‌های مختلفی از جمله ریاضیات، فیزیک، شبیه‌سازی، آمار و ... استفاده می‌شود. این نرم‌افزار توسط شرکت MathWorks در سال ۱۹۸۴ توسعه داده شد. ابتدا MATLAB به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی برای دستگاه‌های دیجیتالی طراحی شده بود. در سال ۱۹۸۵، نسخه اولیه MATLAB با نام MATLAB 1.0 منتشر شد. در سال‌های بعد، MATLAB به سرعت به یک نرم‌افزار قدرتمند تبدیل شد و در حوزه‌های مختلف علمی و مهندسی مورد استفاده قرار گرفت. در سال ۱۹۹۵، MathWorks نسخه ۳ MATLAB را منتشر کرد که شامل ابزارهای جدیدی برای تحلیل داده‌های سیگنال، تصویر و سیستم‌های کنترل بود. در سال ۲۰۰۴، نسخه ۷ MATLAB با قابلیت‌های بیشتری در زمینه‌های شبیه‌سازی و بهینه‌سازی منتشر شد. در حال حاضر، MATLAB به عنوان یکی از محبوب‌ترین نرم‌افزارهای علمی و مهندسی در سراسر جهان شناخته شده است و در صنایع مختلف از جمله فضایی، خودروسازی، الکترونیک و ... استفاده می‌شود.

آموزش برنامه نویسی با نرم افزار متلب نوع دوره : مجازی ✔️ دارای گواهینامه پایان دوره 🔸 تعداد جلسات: ۹ جلسه 🔹 ساعات برگزاری : ۲۲:۰۰ تا ۲۳:۳۰ 🔸 روزهای برگزاری : ۲۰ اردیبهشت تا ۲۸ اردیبهشت 🔹 تاریخ شروع کلاس ها : ۲۰ اردیبهشت ماه 🟢 ثبت نام : @hooshmandsazanjavan

کد ترسیم لوگوی متلب در نرم افزار clc;clear ;close all; L = 160*membrane(1,100); f = figure; ax = axes; s = surface(L); s.EdgeColor = 'none'; view(3) ax.XLim = [1 201]; ax.YLim = [1 201]; ax.ZLim = [-53.4 160]; ax.CameraPosition = [-145.5 -229.7 283.6]; ax.CameraTarget = [77.4 60.2 63.9]; ax.CameraUpVector = [0 0 1]; ax.CameraViewAngle = 36.7; ax.Position = [0 0 1 1]; ax.DataAspectRatio = [1 1 .9]; l1 = light; l1.Position = [160 400 80]; l1.Style = 'local'; l1.Color = [0 0.8 0.8]; l2 = light; l2.Position = [.5 -1 .4]; l2.Color = [0.8 0.8 0]; s.FaceColor = [0.9 0.2 0.2]; s.FaceLighting = 'gouraud'; s.AmbientStrength = 0.3; s.DiffuseStrength = 0.6; s.BackFaceLighting = 'lit'; s.SpecularStrength = 1; s.SpecularColorReflectance = 1; s.SpecularExponent = 7; axis off f.Color = 'black';

یک ربات بسیار مفید برای استفاده از چت GPT وارد ای دی زیر بشید و بعد از start ازش یه فارسی سوال بپرسید 😅👌🏻 @GPT4Telegrambot

دوستانی که می تونن پروژه های متلب انجام بدند یا می خواهند پروژهای خودشون رو برون سپاری کنند در این کانال عضو بشوند. @matlab_coder_project

توجه آخرین مهلت ثبت نام برای دوره های سیمولینک و پردازش تصویر تا ساعت ۱۵:۰۰ هست!! @hooshmandsazanjavan

سایر دوستانی که تمایل به ثبت نام در دوره ها دارند حتما تا امشب ثبت نام خود را نهایی کنند . هر گونه سوال برای ثبت نام در دوره ها را از طریق ای دی زیر پیگیری بفرمایید. @hooshmandsazanjavan

#توجه به جز جناب علیرضا قناد لطفاً همه دوستانی که در دوره سیمولینک ثبت نام کرده اند عبارت #سیمولینک را به آی دی زیر ارسال کنند. @hooshmandsazanjavan

🟩 سرفصل های ارائه شده این دوره از سیمولینک : 🔷 فصل اول: مقدمه و مفاهیم اولیه سیمولینک چیست ؟ 🔸نگاهی اجمالی به کتابخانه ها 🔹کتابخانه های پرکاربرد 🔸ارتباط سیمولینک با سایر جعبه ابزارها 🔹ارتباط سیمولینک با فضای کاری متلب 🔶 فصل دوم: معرفی کتابخانه 🔹 توابع پیوسته 🔸 داشبورد 🔹 توابع ناپیوسته 🔸 توابع گسسته 🔹 توابع منطقی و بر پایه بیت 🔸جداول جستجو 🔹 عملیات ریاضی 🔸 بلوک های آنالیز و کنترل مدل 🔹 بلوک های توسعه مدل 🔸پورت ها و زیر سیستم ها 🔹ویژگی های سیگنال 🔸مسیردهی سیگنال 🔹ابزارهای مدیریت خروجی 🔸منابع ورودی سیگنال ها 🔹کار با آرایه های رشته ای 🔸بلوک های تعریف توابع توسط کاربری 🔷 فصل سوم : مثال هایی ابزارهای پر کاربرد 🔸ساخت توابع 🔹استفاده از عملگر منطقی 🔸معادله مدار مرتبه اول 🔹حل دستگاه معادلات 🔸سیستم مرتبه دوم مکانیکی 🔹کار با آرایه های رشته ای 🔶 فصل چهارم : کنترل 🔹معادلات دینامیکی سیستم 🔸تابع تبدیل 🔹فضای حالت 🔸انواع روش های کنترلی 🔹دستورات کاربردی در بحث کنترل 🔷 فصل پنجم : معرفی سایر جعبه ابزار های تخصصی 🔸سیستم های مکانیکی 🔹مدار الکتریکی 🔸کنترل فازی

🟩 سرفصل های ارائه شده این دوره از پردازش تصویر شامل موارد زیر است: 🔶 فصل اول : مقدمه ای بر پردازش تصویر 🔹 ۱- مفاهیم اولیه 🔸 ۲- وارد و خارج کردن تصویر و تغییر فرمت ها 🔹 ۳-‌ نمایش و جستجو بر روی تصاویر 🔸 ۴- تبدیل هندسی 🔹 ۵- فیلتر‌های تصویر و ارتقا کیفیت تصویر 🔸 ۶-عملیات مورفولوژیکی 🔹 ۷- تشخیص اشیا و ویژگی‌های اشیا 🔷 فصل دوم: مباحث کاربردی در پردازش تصویر 🔸 ۱- فیلتر رنگ 🔹 ۲- فرمت HSV در تصاویر 🔸 ۳- استفاده از پردازشگر گرافیکی در پردازش تصاویر 🔹 ۴-فیلترهای عملگرهای مورفولوژی 🔸 ۵- توابع تبدیل در پردازش تصویر 🔹 ۶- استخراج ویژگی از اشیا