Dynamic Analysis Using Matlab培訓

這個為期兩天的課程全面介紹了MATLAB技術計算環境。本課程面向初學者和尋求評審的用戶。沒有先前的編程經驗或MATLAB知識。在整個課程中探索了數據分析，可視化，建模和編程的主題。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本課程包含有關MATLAB作為通信的強大仿真工具的綜合材料。本課程的目的是將MATLAB不僅作為通用編程語言引入，而且強調了作為仿真工具的極其強大的MATLAB功能的作用。用於說明課程材料的示例不僅僅是直接使用MATLAB命令，而是經常代表真正的問題。

為期3天的課程，帶您瀏覽MATLAB主屏幕和窗口，包括......

• 如何使用matlab作為caluclator並繪製基本曲線
• 如何創建自己的自定義函數和腳本

這個為期四天的課程使用Matlab提供圖像處理基礎。您將練習如何更改和增強圖像，甚至從圖像中提取圖案。您還將學習如何構建2D濾鏡並將其應用於圖像。

示例和練習演示了在整個分析過程中使用適當的Matlab和圖像處理工具箱功能。

目標：此培訓適用於使用MBD技術的軟件工程師，培訓將涵蓋Automotive系統的建模技術， Automotive標準，自動代碼生成和模型測試工具構建和驗證受眾：汽車供應商的軟件開發人員

Simulink是一個用於建模，模擬和分析多域動態系統的圖形化編程環境。

本次培訓的第一部分介紹了MATLAB的基本原理及其作爲語言和平台的功能。本次討論包括MATLAB語法、數組和矩陣、數據可視化、腳本開發及面向對象原理的介紹。

在第二部分中，我們演示如何使用MATLAB進行數據挖掘、機器學習和預測性分析。爲了給參與者一個關于MATLAB方法和功能的清晰和實用的觀點，我們將使用MATLAB和使用電子表格、C、C ++、Visual Basic等其他工具進行比較。

在培訓的第三部分，參與者學習如何通過自動化數據處理和報告生成來簡化工作。

在整個課程中，參與者將在實驗室環境裏把通過動手練習學到的想法付諸實踐。培訓結束後，參與者將對MATLAB的功能有一個全面的掌握，並將能夠用它來解決實際的數據科學問題，並通過自動化來簡化他們的工作。

整個課程中將進行評估以衡量進度。

課程形式

• 課程包含理論和實踐練習，包括案例討論、樣本代碼檢查和實操。

注意

• 練習課程將根據預先安排的樣本數據報告模板進行。如果您有特殊要求，請聯系我們以作安排。

MATLAB將計算、可視化、編程集成在一個易于使用的環境中。它提供金融工具箱（Financial Toolbox），其中包括對財務數據進行數理統計分析所需的功能，然後用圖形清楚地顯示結果。

這一由講師引導的培訓對用于財務工作的MATLAB進行了介紹。我們通過動手練習和豐富的實驗室實踐，深入了解數據分析、可視化、建模和編程。

在本次培訓結束時，參與者將對MATLAB的金融工具箱中包含的強大功能有一個全面的了解，並將獲得必要的實踐，立即應用所學來解決實際問題。

受衆

    擁有MATLAB經驗的金融專業人士

課程形式

    部分講座、部分討論、大量實操

本課程提供了MATLAB技術計算環境的全面介紹，及使用MATLAB進行金融應用的介紹。本課程面向初級使用者及有意複習相關知識的使用者。不需有編程經驗或MATLAB知識。在整個課程中探討數據分析、可視化、建模、編程等主題。主題包括：

• 使用MATLAB用戶界面
• 輸入命令並創建變量
• 分析向量和矩陣
• 可視化矢量和矩陣數據
• 使用數據文件
• 處理數據類型
• 使用腳本自動執行命令
• 用邏輯和流控制編寫程序
• 寫作功能
• 使用金融工具箱進行定量分析

預測性分析是使用數據分析來預測未來的過程。此過程使用數據以及數據挖掘、統計和機器學習技術創建可用來預測未來事件的預測模型。

在這一由講師引導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Matlab建立預測模型，並將其應用于大樣本數據集，以根據數據預測未來事件。

在培訓結束後，參與者將能夠：

• 創建預測模型來分析曆史和交易數據中的規律
• 使用預測建模來識別風險和機會
• 建立捕捉重要趨勢的數學模型
• 使用來自設備和業務系統的數據來減少浪費、節省時間或降低成本

受衆

• 開發人員
• 工程師
• 領域專家

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量實操

在這一由講師引導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Matlab來設計、構建、可視化用于圖像識別的卷積神經網絡。

在培訓結束後，參與者將能夠：

• 建立深度學習的模式
• 使數據分類自動化
• 使用Caffe和TensorFlow-Keras的模型
• 使用多個GPU、雲或群集訓練數據

受衆

• 開發人員
• 工程師
• 領域專家

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量實操

指導性分析同描述性分析和預測性分析一樣，是業務分析的一個分支。它使用預測模型來建議爲達到最佳結果可采取的行動，依靠優化和基于規則的技術作爲決策的基礎。

在這一由講師引導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Matlab對一組樣本數據進行指導性分析。

在培訓結束後，參與者將能夠：

• 了解指導性分析中使用的關鍵概念和框N架
• 使用MATLAB及其工具箱來獲取、清理和探索數據
• 使用基于規則的技術，包括推理引擎、記分卡、決策樹（decision trees），根據不同的業務場景做出決策
• 使用蒙特卡羅（Monte Carlo）模擬來分析不確定性並確保合理的決策
• 將預測性和指導性模型部署到企業系統

受衆

• 業務分析師
• 運營規劃師
• 職能經理
• BI（商業智能）團隊成員

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量實操

MATLAB軟件簡介

MATLAB（矩陣實驗室）是MATrix LABoratory的縮寫,是一款由美國The MathWorks公司出品的商業科學計算和仿真軟件.MATLAB擁有一套可用于算法開發,數據可視化,數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境.除了矩陣運算,求解線性系統方程,繪制函數/數據圖像等常用功能外,MATLAB還可以用來創建用戶界面及與調用其它語言（包括C,C++,Java,Python和FORTRAN）編寫的程序。 盡管MATLAB最初主要用于科學計算,但其不斷增加的各種附加工具箱(到目前爲止將近100個)使之適合不同領域和行業的應用,如控制系統設計與分析,生物醫療,圖像處理,信號處理與通訊,金融建模和分析,汽車,航天航空等。另外還有一個基于模型化設計(MBD)的圖形化仿真軟件包Simulink用于系統模擬,代碼生成,動態/嵌入式系統開發等方面.

培訓目的 

本課程將全面介紹MATLAB科學技術計算環境,旨在于使初學者迅速掌握MATLAB原理,在課程結束後可以:

-> 熟悉MATLAB界面,查找幫助;

-> 鍵入命令,進行變量,向量和矩陣的基本操作;

-> 對數據進行多種可視化展示;

-> 處理數據文件和不同數據類型;

-> 編寫腳本和函數,並在其中包含必要的邏輯和分支控制;

-> 讀寫文本和二進制文件

課程特色

本次課程使用MATLAB2014a用于演示。本著由淺入深,注重實踐,重點問題反複強調的原則,不拘泥于PPT講義,盡量多使用實例進行示範操作.