MATLAB 및 Simulink 교육을 통해 실력을 증진할 수 있습니다
사용 능력 향상을 위해 고안된 다음 교육과정을 통해 기초를 쌓을 수 있습니다.
MATLAB의 데이터 분석, 모델링, 프로그래밍 관련 핵심 기능을 배울 수 있습니다.
동적 시스템 모델링, 모델 계층 및 구성요소 재사용성을 살펴보며 포괄적인 Simulink에 대한 개요를 제공합니다.
입문용 튜토리얼을 찾고 계십니까? 자신의 진도에 맞게 기초를 학습할 수 있습니다.
MATLAB for Data Processing and Visualization
혼합 파일에서 데이터 가져오기, 데이터 조작 및 그룹화, 사용자 지정 시각화 생성 방법을 학습합니다.
자기 주도 형식으로도 사용 가능
Machine Learning Onramp
분류 문제를 위한 실용적인 머신 러닝 방법을 대화형 방식으로 소개합니다.
Machine Learning with MATLAB
회귀, 분류 및 클러스터링 모델을 생성하고 성능을 향상시키는 방법을 학습합니다.
자기 주도 형식으로도 사용 가능
Deep Learning Onramp
본 딥러닝 무료 튜토리얼은 2시간 분량이며 인터랙티브방식으로 실제적 딥러닝 방법들을 소개합니다. 또한 MATLAB®에서 영상 인식을 위한 딥러닝 기술의 사용법을 학습합니다.
Deep Learning with MATLAB
이미지와 시퀀스 데이터를 사용하여 분류, 회귀 및 객체 감지에 심층 신경망을 사용하고 생성하는 방법을 학습합니다.
자기 주도 형식으로도 사용 가능
Statistical Methods in MATLAB
학습 과정 주제에는 중요도 테스트, 분포 피팅, 회귀 및 임의 시뮬레이션 생성이 포함됩니다.
Signal Preprocessing and Feature Extraction for Data Analytics with MATLAB
기계 학습 분석을 위한 시계열 데이터를 준비합니다. 이 주제에서는 신호 가져오기, 이상값 제거 및 시간 및 주파수 도메인에서의 기능 추출 등을 다룹니다.
Predictive Maintenance with MATLAB
예측 정비 및 상태 모니터링 워크플로에 필요한 분석, 신호 처리, 머신러닝 기법을 알아볼 수 있습니다.
Accelerating and Parallelizing MATLAB Code
MATLAB 코드를 더 빠르게 실행하십시오. MATLAB 코드를 MEX 파일로 컴파일하고 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 사용하여 연산 및 데이터 집약적인 문제를 해결하십시오.
Optimization Onramp
문제 기반 접근법으로 MATLAB에서 최적화 문제를 푸는 기본적인 방법에 대해 알아봅니다.
Optimization Techniques in MATLAB
목표와 제약 조건을 MATLAB 코드로 변환하고 적절한 최적화 솔버를 선택하여 MATLAB에서 로컬 및 글로벌 최적화를 수행하는 방법을 학습합니다.
Processing Big Data with MATLAB
MATLAB에서 빅데이터를 나타내고, 이를 이용해 기존 코드를 수정하여 효율적으로 작업하고, 대규모 분석을 위해 사용자의 컴퓨터 리소스 및 클라우드를 활용하는 방법을 알아봅니다.
MATLAB Programming Techniques
유연하고 강력한 응용 프로그램을 만들고, 코드 및 데이터를 효율적으로 구조화하며, 단위 테스트 프레임워크를 활용하는 방법을 학습합니다.
자기 주도 형식으로도 사용 가능
Accelerating and Parallelizing MATLAB Code
MATLAB 코드를 더 빠르게 실행하십시오. MATLAB 코드를 MEX 파일로 컴파일하고 멀티코어 프로세서, GPU 및 컴퓨터 클러스터를 사용하여 연산 및 데이터 집약적인 문제를 해결하십시오.
Optimization Techniques in MATLAB
목표와 제약 조건을 MATLAB 코드로 변환하고 적절한 최적화 솔버를 선택하여 MATLAB에서 로컬 및 글로벌 최적화를 수행하는 방법을 학습합니다.
Building Interactive Applications with MATLAB
App Designer에서 앱을 배치하고, 대화형 구성요소에 대한 콜백 함수를 생성하고, 반응형 그래픽 객체를 만드는 방법을 알아보십시오.
Object-Oriented Programming with MATLAB
MATLAB에서 네임스페이스, 패키지 및 클래스에 대해 배워보십시오. 상속을 사용하여 확장 가능한 응용 프로그램을 만듭니다. 이벤트 및 리스너를 통해 객체 동기화를 활성화합니다.
Image Processing with MATLAB
형태, 색, 텍스처를 기반으로 이미지에서 객체를 감지하고 구분하는 방법을 학습합니다. 이 학습 과정에서는 잡음 제거 기법을 사용하는 사전 처리 이미지도 다룹니다.
Computer Vision with MATLAB
이미지 및 비디오에서 객체 감지, 추적 및 모션 추정을 수행하는 방법을 학습합니다. 이 학습 과정에서는 카메라 보정, 포인트 클라우드 및 3D 재구성도 다룹니다.
Automated Driving with MATLAB
지상 실측 데이터에 레이블을 지정하고, 레인과 객체를 감지하고, 운전 시나리오와 모델링 센서를 생성하고, 센서 데이터를 시각화하는 방법을 알아보십시오.
Signal Processing with MATLAB
이 교육 과정에서는 스펙트럼 분석을 수행하고, 멀티레이트 및 적응 필터를 포함한 디지털 필터를 설계 및 분석하는 방법을 보여줍니다.
Signal Processing with Simulink
이산형 동적 시스템을 모델링하고 Simulink로 스펙트럼 분석 및 필터 설계를 수행하십시오. 사용자 지정 블록 및 라이브러리를 만들고 외부 코드를 통합하는 방법을 학습합니다.
Signal Preprocessing and Feature Extraction for Data Analytics with MATLAB
기계 학습 분석을 위한 시계열 데이터를 준비합니다. 이 주제에서는 신호 가져오기, 이상값 제거 및 시간 및 주파수 도메인에서의 기능 추출 등을 다룹니다.
Wireless Communications Systems Design with MATLAB and USRP Software-Defined Radios
단일 및 다중 캐리어 디지털 통신 시스템을 설계하고, 다중 안테나 및 터보 코드 통신 시스템을 만들고, Radio-in-the-loop 시스템에서 작업하십시오.
Designing LTE and LTE Advanced Physical Layer Systems with MATLAB
LTE 물리 계층 표준에 대해 심층적으로 소개합니다. MATLAB에서 참조 LTE 파형 생성 및 엔드 투 엔드 LTE PHY 모델 시뮬레이션에 대해 배워보십시오.
Communication Systems Modeling with Simulink
수신기 알고리즘을 설계하고, 채널 손상을 추가하고, 통신 시스템의 비트 오류율(BER)을 분석하는 방법을 학습합니다.
Simulink Onramp
본 무료 튜토리얼은 3시간 분량이며 Simulink®에서 모델을 생성하고, 편집하고 시뮬레이션하는 방법의 기본 내용을 학습합니다.
Simulink Model Management and Architecture
Simulink 모델을 효율적으로 설계하고 관리하는 방법을 학습합니다. 이 주제에는 요구 사항 통합, 소스 컨트롤, 모델링 표준 적용 및 보고서 생성이 포함되어 있습니다.
Simulation-Based Testing with Simulink
시뮬레이션 결과를 분석하여 모델 동작을 확인하고, 테스트 하네스 및 테스트 케이스를 생성하고, 테스트 과정을 자동화하고, 정형 검증 기법을 사용하여 작업하는 방법을 학습합니다.
Design Verification with Simulink
Simulink Design Verifier™를 사용하여 설계에 잠재적 설계 오류가 없고, 완전히 테스트되었으며, 필요한 요구사항을 충족함을 확인할 수 있습니다.
Real-Time Testing with Simulink Real-Time and Speedgoat Hardware
Rapid Control Prototyping 및 Hardware-in-the-loop 시뮬레이션을 위해 Simulink 모델을 구성하고, 외부 모터 및 마이크로컨트롤러 하드웨어와 인터페이스하고, 요구 사항에 따라 실시간으로 시뮬레이션 및 테스트하는 방법을 알아봅니다.
Integrating Code with Simulink
MATLAB 함수 블록, 레거시 코드 툴 및 S 함수를 사용하여 MATLAB 및 C 코드를 Simulink 모델에 통합하는 방법을 학습합니다.
Simulink Onramp
본 무료 튜토리얼은 3시간 분량이며 Simulink®에서 모델을 생성하고, 편집하고 시뮬레이션하는 방법의 기본 내용을 학습합니다.
Control System Design with MATLAB and Simulink
Simulink를 활용하여 제어 시스템을 설계 및 모델링하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이 과정에서는 시스템 식별, 파라미터 추정, 제어 시스템 분석 및 응답 최적화를 다룹니다.
Simulation-Based Testing with Simulink
시뮬레이션 결과를 분석하여 모델 동작을 확인하고, 테스트 하네스 및 테스트 케이스를 생성하고, 테스트 과정을 자동화하고, 정형 검증 기법을 사용하여 작업하는 방법을 학습합니다.
Real-Time Testing with Simulink Real-Time and Speedgoat Hardware
Rapid Control Prototyping 및 Hardware-in-the-loop 시뮬레이션을 위해 Simulink 모델을 구성하고, 외부 모터 및 마이크로컨트롤러 하드웨어와 인터페이스하고, 요구 사항에 따라 실시간으로 시뮬레이션 및 테스트하는 방법을 알아봅니다.
Integrating Code with Simulink
MATLAB 함수 블록, 레거시 코드 툴 및 S 함수를 사용하여 MATLAB 및 C 코드를 Simulink 모델에 통합하는 방법을 학습합니다.
Circuit Simulation Onramp
두 시간 분량의 무료 입문용 튜토리얼을 통해 Simscape에서 이루어지는 전기 회로 시뮬레이션의 기본을 익힐 수 있습니다.
Modeling Physical Systems with Simscape
Simscape를 사용하여 전기, 기계, 유압 등 다양한 도메인의 구성요소로 물리적 시스템을 모델링하고, Simscape 모델을 Simulink 모델과 통합하고, 맞춤형 사용자 정의 Simscape 구성요소를 만드십시오.
Modeling Multibody Mechanical Systems with Simscape™
Multibody 기계 시스템 모델링, 사용자 지정 기하학 및 복합형 본체 만들기, 조립, 안내 및 메커니즘 검증, CAD 파일 가져오기에 대해 학습합니다.
Modeling Fluid Systems with Simscape
유체 동력 및 유체 전달 시스템 모델링, 유체 시스템 모델 작동 및 제어, 유체, 기계 및 열 영역 연결, 모델 구성요소 사용자 지정 방법을 학습합니다.
Modeling Electrical Power Systems with Simscape
3상 시스템 모델링, 전력 시스템 분석 및 제어, 전력 전자 구성요소 모델링, 전기 모델의 시뮬레이션 가속화 방법을 학습합니다.
Power Electronics Control Design with Simulink and Simscape
Simscape Electrical™을 사용하여 Simulink 환경에서 전력 전자 시스템을 모델링하고 Simulink Control Design을 통한 제어 설계 방법을 알아볼 수 있습니다.
Modeling Driveline Systems with Simscape
차량 몸체, 타이어 및 기계식 송전 모델링, 제동 시스템 설계 및 최적화, 폐루프 컨트롤러가 있는 다중 도메인 자동차 시스템 구축 방법을 알아보십시오.
Signal Processing with Simulink
이산형 동적 시스템을 모델링하고 Simulink로 스펙트럼 분석 및 필터 설계를 수행하십시오. 사용자 지정 블록 및 라이브러리를 만들고 외부 코드를 통합하는 방법을 학습합니다.
Generating HDL Code from Simulink
HDL 코드 생성을 위한 Simulink 모델 준비, 호환되는 Simulink 모델을 위한 HDL 코드 및 테스트 벤치 생성, 속도 및 면적 최적화 수행 방법을 학습합니다.
DSP for FPGAs
FPGA용 HDL 코드 생성을 사용하여 효율적인 구현을 위해 DSP 알고리즘을 최적화하는 방법을 학습합니다.
Programming Xilinx® Zynq SoCs with MATLAB and Simulink
AXI4 인터페이스, Processor-in-the-loop(PIL) 검증 및 장치 드라이버 통합을 사용하는 IP 코어 생성 및 배포 방법에 대해 학습합니다.
Software-Defined Radio with Zynq using Simulink
HW/SW 통합 설계를 통해 Zynq® 기반 무선 통신의 실시간 데이터로 통신 시스템 프로토타입을 배포하는 방법을 학습합니다.
Embedded Linux and System Integration for Zynq
Vivado® 및 SDK에서 레퍼런스 디자인 만들기, Simulink에서 사용자 공간 장치 드라이버 통합, Zynq용 사용자 지정 Linux® 이미지 빌드 방법을 학습합니다.
Embedded Coder® for Production Code Generation
임베디드 시스템에 배포할 Simulink 모델을 개발하십시오. 이 과정의 주요 내용은 코드 구조 및 실행, 코드 생성 옵션 및 최적화, 타겟 하드웨어에 코드 배포 등이 포함되어 있습니다.
Real-Time Testing with Simulink Real-Time and Speedgoat Hardware
Rapid Control Prototyping 및 Hardware-in-the-loop 시뮬레이션을 위해 Simulink 모델을 구성하고, 외부 모터 및 마이크로컨트롤러 하드웨어와 인터페이스하고, 요구 사항에 따라 실시간으로 시뮬레이션 및 테스트하는 방법을 알아봅니다.
Code Generation for Classic AUTOSAR Software Components
기존 ARXML 시스템 설명서에서 Simulink 모델을 생성하고, AUTOSAR 호환 코드 생성을 위한 Simulink 모델을 구성하고, Simulink에서 AUTOSAR 이벤트를 모델링합니다.
MATLAB to C with MATLAB Coder™
코드 생성을 위한 MATLAB 코드 준비, 고정 크기 및 가변 크기 데이터 작업, 생성된 코드를 상위 프로젝트 및 외부 모듈에 통합하는 방법을 학습합니다.
Polyspace for C/C++ Code Verification
코드 정확성 검증, 검증 결과 검토 및 이해, 누락된 함수 및 데이터 처리, 소프트웨어 품질 메트릭 측정 및 MISRA C 규칙 적용 방법을 학습합니다.
