برای شروع لازم است با تعاریف اولیه‌ای همچون برنامه نویسی متلب، نرم افزار متلب و... آشنا شویم.

در یک تعریف کلی، متلب یک محیط نرم‌افزاری و یک زبان برنامه‌نویسی است که امروزه نه تنها در مباحث مربوط به مهندسی کامپیوتر، بلکه در بسیاری از رشته‌های دانشگاهی همچون: مهندسی صنایع، پزشکی، هوافضا، فیزیک و... کاربردی و مفید است.

نرم‌افزار متلب چیست؟

نرم‌افزار متلب یک محیط برنامه‌نویسی کامل است که قابلیت‌های فراوانی را برای کاربر به وجود می‌آورد. متلب یا Matlab کلمه‌ای است که از ترکیب دو کلمه Matrix Laboratory به وجود آمده است. باتوجه به این اسم‌گذاری می‌توانیم بدانیم که متلب نرم‌افزاری است که در آن تمام عملیات‌ها و محاسبات با رویکرد ماتریسی انجام می‌گیرد.

این نرم‌افزار فضایی به منظور کدنویسی دارد و این محیط به کاربر کمک می‌کند تا در لحظه بتواند خطاها و دستورات تکمیلی را مشاهده کند و پیشنهادهایی برای بهبود عملکرد را طور لحظه‌ای به کاربر ارائه می‌کند.

نرم‌افزار متلب در دهه هفتاد میلادی توسط Cleve Moller ارائه و منتشر شد. این نرم‌افزار به طور مشخص به منظور دسترسی آسان کاربران بدون نیاز به یادگیری سایر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند فرترن ایجاد و منتشر شد. در ادامه و پس از انتشار متلب، نخستین برنامه‌ای که به کمک این نرم‌افزار تولید و منتشر شد، نوعی از محاسبه‌گر ماتریس بود. در ادامه و با پیشرفت و توسعه علوم مختلف، اواخر دهه 90 میلادی و اوایل سال 2000 نسخه جدیدی از متلب، با کاربردهای فراوان در علوم مختلف مانندی بزشکی و هوا فضا منتشر شد.

زبان برنامه‌نویسی متلب چیست؟

زبان برنامه‌نویسی متلب زبانی است که از آن به منظور برنامه‌نویسی در محیط نرم‌افزار متلب استفاده می‌شود. این زبان دارای ویژگی‌های مختلف و منحصر به نرم‌افزار متلب است.

ویژگی‌های زبان برنامه‌نویسی متلب

زبان برنامه‌نویسی متلب یک زبان سطح بالا و شی‌گرا است. کدهای این زبان برنامه‌نویسی به کمک API به سادگی با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگری همچون جاوا ادغام می‌شود. زبان متلب فقط در نرم‌افزار متلب قابل نوشته‌شدن و اجرا است. این زبان کاربردهای گسترده‌ای در سایر رشته‌ها و علومی همچون فیزیک، مهندسی و پزشکی دارد.

کتابخانه‌های متلب

متلب دارای کتابخانه‌های بسیار زیادی است. کتابخانه‌های متلب دارای موضوعات مختلفی هستند؛ موضوعاتی همچون هوش مصنوعی، پردازش تصویر، حل دستگاه معادلات، پردازش سیگنال و ...!

متلب بخشی به عنوان سیمولینک دارد که آن بخش کار مدل‌سازی سیستم‌های گوناگون را انجام می‌دهد. سیستم‌های گوناگونی مثل الکترونیک، هوافضا و ...! با نصب Hardware Support Package، می‌توانید با استفاده از متلب برای ابزار‌هایی مانند Arduino یا Raspberry Pi برنامه بنویسید.

نکات منفی متلب

به طور کلی نکات منفی زیادی برای استفاده از نرم‌افزار و زبان متلب وجود ندارد اما نکات منفی محدودی که در این زمینه وجود دارد شامل موارد زیر است:

• هزینه بالا- حدود 50 دلار
• محدودیت در زمینه توسعه وب
• اشغال رم زیاد

آموزش کدنویسی با متلب

برنامه نویسی با متلب یا MATLAB، که مخفف MATrix LABoratory است، یک نرم‌افزار قدرتمند و چندکاره است که به عنوان یک ابزار برای محاسبات عددی، تحلیل داده، و تصویرسازی به وسیله‌ی محققان، مهندسان، و علمای مختلف استفاده می‌شود. این نرم‌افزار توسط شرکت MathWorks توسعه یافته است و یک محیط تعاملی فراهم می‌کند که افراد مختلف را قادر به حل مسائل ریاضی پیچیده می‌سازد.

در جوانب اصلی، متلب در کار با ماتریس‌ها و آرایه‌ها به شکل برجسته عمل می‌کند، که این ویژگی آن را به ابزاری ایده‌آل برای جبر خطی، تحلیل آماری و پردازش سیگنال تبدیل کرده است. سینتکس این نرم‌افزار شفاف و اجازه می‌دهد تا کاربران به طور طبیعی ایده‌های ریاضی خود را اعلام کرده و به سرعت به حل مسائل بپردازند.

یکی از ویژگی‌های برجسته کدنویسی با متلب، مجموعه غنی از توابع داخلی و جعبه‌های ابزار مختلف است که حوزه‌های گوناگونی از جمله پردازش تصویر، سیستم‌های کنترلی، و یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد. کد نویسی در متلب به کاربران این امکان را داده که الگوریتم‌های پیشرفته را بدون نیاز به کدنویسی گسترده بررسی و پیاده‌سازی کنند. 

نصب و راه اندازی نرم افزار متلب

نصب و راه‌اندازی نرم‌افزار متلب یک فرآیند مهم و اساسی برای کاربران است که به آن‌ها این امکان را می‌دهد تا از این ابزار قدرتمند در حل مسائل ریاضی و علمی بهره‌مند شوند. 

برای نصب متلب، ابتدا باید نسخه‌ای که با سیستم عامل شما سازگار است، را از وبسایت رسمی MathWorks دانلود کنید. سپس فایل دانلود شده را اجرا کنید تا فرآیند نصب آغاز شود. در طول نصب، ممکن است بخواهد یک حساب کاربری MathWorks بسازید یا به یک حساب کاربری موجود وارد شوید.

پس از ورود به حساب کاربری، شما باید نسخه و ماژول‌های مورد نیاز را برای برنامه نویسی در متلب انتخاب کنید. MathWorks امکان مدیریت لایسنس‌ها و اشتراک‌های مختلف را فراهم کرده است، بنابراین مطمئن شوید که مشخصات لایسنس خود را به‌درستی وارد کرده و انتخاب‌های مورد نظر خود را انجام دهید. برای آموزش برنامه نویسی با متلب تا انتها مطالعه نمایید.

پس از اتمام نصب، MATLAB آماده به کار است. می‌توانید آن را اجرا کنید و به محیط تعاملی آن دسترسی پیدا کنید. همچنین، MathWorks در کدنویسی با متلب امکاناتی برای به‌روزرسانی نرم‌افزار و دریافت پشتیبانی فنی فراهم کرده که کاربران می‌توانند از آنها بهره‌مند شوند. با اتمام این مراحل، کاربر می‌تواند به طور کامل از توانمندی‌های MATLAB در حوزه‌های گوناگون از جمله مهندسی، علوم، و تحلیل داده بهره‌مند گردد.

ساخت اسکریپت با متلب

ساخت اسکریپت و نام‌گذاری مناسب آن در آموزش کدنویسی متلب، یک قدم اساسی در کدنویسی با نرم‌افزار MATLAB است که می‌تواند فرآیند توسعه کد را بهبود بخشد. هنگام نام‌گذاری یک اسکریپت در MATLAB، بهتر است از نامی استفاده کنیم که توضیحات کوتاه و مفهومی از وظیفه اصلی اسکریپت را ارائه دهد.

اولین گام در ساخت اسکریپت و کدنویسی در متلب، ایجاد یک فایل جدید با پسوند ".m" است. این پسوند نشان‌دهنده‌ی فایل MATLAB خواهد بود. سپس نام فایل باید با قوانین MATLAB سازگار باشد. به عنوان مثال، از فاصله‌ها یا حروف غیر مجاز در نام فایل خودداری کنید. نام یک اسکریپت ممکن است در برنامه نویسی متلب مستقیماً با نام وظیفه‌اش مرتبط باشد یا از کلمات کلیدی مرتبط با عملکرد آن استفاده کند.

بعد از ایجاد فایل، در ابتدای اسکریپت، توضیحی کوتاه (کامنت) از وظیفه اصلی اسکریپت بنویسید. این توضیحات می‌تواند کمک کننده باشد تا دیگران (و حتی شما خود) درک بهتری از هدف اصلی کد داشته باشند. برای نام‌گذاری در کد نویسی متلب متغیرها و توابع در اسکریپت، از نام‌های واضح و توصیفی استفاده کنید. این نام‌ها باید مفهومی از محتوای متغیر یا تابع ارائه دهند و بهتر است از نام‌های مخفف یا کمینه‌ای خودداری شود.

با رعایت این راهنمایی‌ها، می‌توانید یک اسکریپت بهینه و قابل نگهداری در MATLAB ایجاد کرده و فرآیند توسعه کد را بهبود بخشید. استفاده از نام‌های مناسب و توضیحات کامنت‌ها به خوانایی و درک بهتر کد شما کمک خواهد کرد.

ساخت بردار های عددی با متلب

ساخت بردارهای عددی با رفتار منظم یک جنبه مهم در کدنویسی با متلب است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا با بهره‌مندی از ویژگی‌ها و توابع کد نویسی متلب، به ساختارهای داده عددی متناسب با نیازهای خود دست یابند. بردارها در MATLAB به عنوان مجموعه‌های یک بعدی از اعداد یا مقادیر نمایش داده می‌شوند.

برای ایجاد بردارهای عددی با رفتار منظم در آموزش برنامه نویسی متلب، از توابع MATLAB مانند linspace یا colon استفاده می‌شود. به عنوان مثال، linspace (a, b, n) یک بردار با n عضو را ایجاد می‌کند که از a تا b به طور منظم تقسیم شده است. همچنین a:step:b نیز برداری با گام step از a تا b ایجاد می‌کند.

بردارهای منظم به طور گسترده در مسائل ریاضی، علوم مهندسی، و تحلیل داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. این ابزارها به کاربران این امکان را می‌دهند تا با داده‌های عددی به صورت ساده و سریع کار کنند. برای مثال، در تحلیل سیگنال‌ها یا ساخت نمودارها، ایجاد یک بردار زمان یا فرکانس با رفتار منظم از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

با استفاده از بردارهای عددی، کاربران می‌توانند به راحتی اعمال مختلف محاسبات را انجام دهند، الگوریتم‌های پیچیده را پیاده‌سازی کنند و در تحلیل داده‌ها و انجام محاسبات ماتریسی به کار ببرند. این امکانات باعث می‌شود MATLAB به عنوان یک ابزار کارآمد در زمینه‌های مختلف از جمله علوم ریاضی، مهندسی، و علوم داده مورد توجه قرار گیرد.

بررسی و تحلیل داده با متلب

متلب با بهره‌مندی از ساختارهای داده گوناگون مانند وکتورها، ماتریس‌ها، و آرایه‌ها، به کاربران این امکان را می‌دهد که با انواع مختلف داده‌ها به راحتی کار کنند. وکتورها که مجموعه‌های یک بعدی از اعداد یا مقادیر هستند، در کدنویسی با متلب به وسیله‌ی کروشه‌ها ([ ]) نمایش داده می‌شوند. این ویژگی از MATLAB به کاربران این امکان را داده که با داده‌های یک بعدی، مانند سیگنال‌های زمانی، به راحتی کار کنند.

ماتریس‌ها، که به صورت جدولی از اعداد هستند، نیز از مهمترین ساختارهای داده در MATLAB هستند. این امکان به کاربران خواهد داد که با داده‌های دو بعدی، مانند تصاویر و داده‌های جدولی، به صورت مستقیم کار کنند. برای ورود و صادرکردن داده در MATLAB، ابزارهای خودکار و قدرتمندی وجود دارد. با استفاده از دستوراتی مانند load و save، می‌توانید به راحتی داده‌های مختلف را از/به فرمت‌های متداول مانند CSV و اکسل وارد و صادر کنید. این امکان کاربران را در اداره و تبدیل داده‌ها بر اساس نیازهای خود تسهیل می‌دهد.

استفاده از این ویژگی‌های MATLAB در کنار انواع داده، ابزار کاربران را در پردازش و تحلیل داده‌های متنوع بهبود می‌بخشد. این قابلیت از MATLAB آن را به یک ابزار چندوظیفه و قدرتمند برای علم، مهندسی، و تحلیل داده تبدیل کرده است.

نمودارسازی و تصویرسازی با متلب

نمودارسازی و تصویرسازی در کدنویسی با متلب، به کاربران این امکان را می‌دهد تا به وسیله‌ی تکنیک‌های پیشرفته‌ای نمودارهای گوناگونی ایجاد کنند. این ویژگی از MATLAB، از نمودارهای دوبعدی ساده گرفته تا نمودارهای سه‌بعدی پیچیده و نمودارهای خطوط هموار، امکان ایجاد گرافیک‌های با کیفیت با سطوح مختلف پیچیدگی را فراهم می‌کند.

توابع و دستورات MATLAB به کاربران این قدرت را می‌دهند که می‌توانند ظاهر نمودارها را به دلخواه تنظیم و سفارشی‌سازی کنند. از قابلیت افزودن برچسب‌ها و توضیحات تا تغییر رنگ‌ها و انواع خطوط، تمام این ویژگی‌ها در اختیار کاربران قرار دارند.

با استفاده از دستورات آموزش برنامه نویسی در متلب برای نمودارسازی، کاربران می‌توانند به سادگی داده‌های خود را بصورت دینامیک و تعاملی نمایش دهند. این امکان به آن‌ها این اجازه را می‌دهد که در حین اجرای کد، نمودارها را به‌روز کنند و تغییرات در داده‌ها را به سرعت مشاهده کنند. MATLAB دارای ابزارهای قدرتمندی برای ایجاد نمودارهای پیچیده مانند نمودارهای توزیع احتمال، نمودارهای دودویی، و نمودارهای چندبعدی است. این قابلیت‌ها به تحلیل دقیق داده‌ها و ارائه نتایج قابل فهم به کاربران کمک می‌کند.

نکات و شیوه‌های بهترِ کد نویسی با متلب

MATLAB امکانات بسیاری برای بهبود عملکرد و بهینه‌سازی کدها فراهم کرده است. یکی از نکات مهم در بهینه‌سازی کد، استفاده از تکنیک‌های وکتورسازی است. با استفاده از عملیات ماتریسی و وکتوری، می‌توان به سرعت و با بهترین کارایی در کدنویسی پیش‌رو رفت. همچنین، به منظور کاهش زمان اجرای کدها، از توابع داخلی MATLAB بهینه‌سازی برای انجام عملیات متداول استفاده می‌شود. به عنوان مثال، استفاده از توابع bsxfun و vecnorm می‌تواند به بهبود عملکرد کد کمک کند.

یک راهکار دیگر برای بهینه‌سازی کد، استفاده از نمایه‌های توزیع موازی (Parallel Computing Toolbox) است. این ابزار به کاربران این امکان را می‌دهد تا عملیات‌های محاسباتی را به‌طور همزمان بر روی چندین هسته پردازنده انجام دهند و زمان اجرای کدها را بهبود بخشند.

برای بهبود قابلیت‌خوانایی و نگهداری کد، استفاده از توابع و متغیرهای معنایی با نام‌های توصیفی توصیه می‌شود. همچنین، استفاده از MATLAB Profiler به کاربران کمک می‌کند تا نقاط ضعف کدها را شناسایی و بهینه‌سازی کنند. این ابزار اطلاعات دقیقی درباره زمان اجرای هر بخش از کد و تعداد فراخوانی توابع فراهم می‌کند تا کاربران بتوانند به بهترین شکل ممکن کدهای خود را بهینه‌سازی نمایند.

اشکال‌زدایی و تجزیه و تحلیل

اشکال‌زدایی و تجزیه و تحلیل، MATLAB با ارائه ابزارها و امکانات گسترده، به کاربران امکان می‌دهد تا به صورت موثر اشکال‌زدایی (Debugging) کرده و کدهای خود را تجزیه و تحلیل کنند. یکی از ابزارهای کارآمد اشکال‌زدایی در MATLAB، MATLAB Debugger است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا مرحله به مرحله کد خود را اجرا کرده و متغیرها و وضعیت کد را بررسی نمایند.

rhgMATLAB ابزارهای پیشرفته‌تری نیز برای تحلیل و اشکال‌زدایی فراهم کرده است، از جمله MATLAB Profiler. این ابزار به کاربران اطلاعات جزئی درباره زمان اجرای هر خط کد و فراخوانی توابع را ارائه می‌دهد تا مشکلات عملکردی کد را شناسایی کنند. برای اجتناب از خطاها و اشکال‌زدایی بهتر در کدنویسی با متلب، استفاده از جملات شرطی و نظارت بر مقدارها (assertions) می‌تواند مفید باشد. این روش‌ها به کاربران این امکان را می‌دهند که شرایط قبلی اجرا را بررسی کرده و در صورت لزوم کد را به طور خودکار متوقف کنند.

با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده MATLAB، کاربران می‌توانند الگوریتم‌ها و کدهای خود را بصورت جامع و دقیق مورد ارزیابی قرار دهند. از جمله این ابزارها می‌توان به توابع پیشرفته تحلیل داده، ابزارهای تصویرسازی، و ابزارهای آماری اشاره کرد که به کاربران این امکان را می‌دهند تا داده‌های خود را به عمق بررسی کرده و مشکلات یا عدم صحت در نتایج خود را شناسایی نمایند.

آموزش کد نویسی با متلب 

اگر شما نیز قصد دارید تا به کد نویسی با متلب مسلط شوید، می‌توانید درسایت مکتب خونه، دوره‌های آموزش برنامه نویسی متلب که در این زمینه ارائه می‌شوند را از مبتدی تا پیشرفته مشاهده کرده و از آن‌ها بهره ببرید. 

آموزش پایتون مقدماتی

آموزش درک برنامه‌نویسی

آموزش سیمولینک با نرم‌افزار متلب