تولباکس (toolbox) یا جعبه ابزار متلب شامل مجموعه‌ای از کارکردها، کلاس‌ها و متغیرهاست که روند برنامه‌نویسی را برای کاربران راحت‌تر، سریع‌تر و بهینه‌تر می‌کند. فضای کدنویسی متلب یکی از مجهزترین و پیشرفته‌ترین محیط‌های برنامه‌نویسی به حساب می‌آید. علاوه بر پیشرفته بودن این محیط، پشتیبانی از مفاهیم و موضوعات پیچیده از دیگر مزایای متلب به حساب می‌آید. بسیاری از برنامه‌نویسان برای استفاده حداکثری از تمام این امکانات، نیاز به ابزارهایی دارند که فرایند انجام کارهای تکراری و ساده را برای آنها راحت‌تر کند؛ آموزش تولباکس متلب دقیقا همین‌جا به کار افراد می‌آید. تحلیل سیگنال، پردازش تصاویر و نقشه برداری یا نقشه سازی از جمله کارکردهای این تولباکس‌ها به حساب می‌آیند.
پس اگر شما هم از فضای برنامه‌نویسی متلب (Matlab) استفاده می‌کنید حتما اسم جعبه ابزارها را شنیده‌اید. در ادامه به معرفی تولباکس های متلب و کاربرد هر یک، نحوه نصب و راه‌اندازی این تولباکس‌ها می‌پردازیم. همچنین انواع تولباکس مثل سیمولینک، nntool، Mapping Toolbox و دیگر انواع تولباکس متلب را مورد برررسی قرار می‌دهیم. اگر از عاشقان برنامه‌نویسی هستید، تا انتهای این مطلب همراه مکتب‌خونه بمانید.
معرفی تولباکس های متلب
تولباکس‌های متلب برای برنامه‌نویسان جونیور، سنیور و تمام افرادی که به دنبال افزایش کارایی، سرعت و کیفیت در فرایند برنامه‌نویسی هستند، کارآمد خواهد بود. آموزش تولباکس متلب به این دسته از افراد کمک می‌کند که به شکلی نظام‌مند پروژه خود را پیش برده و مدل جدیدی از کدنویسی با استفاده از توابع و کدهای پراستفاده را تجربه کنند. انواع تولباکس‌ها منطبق با نیازهای شما قابل دانلود و نصب هستند. انواع و کاربرد هر یک را بشناسید تا طبق نیاز خود به دانلود تولباکس متلب و فراخوانی آن اقدام نمایید.
نکته: برخی از تولباکس‌ها به طور پیش‌فرض در نرم‌افزار نصب هستند، برخی دیگر نیاز به دانلود و فراخوانی دارند. برای دانلود و دسترسی می‌توانید از وبسایت MathWorks استفاده کنید.
تولباکس آمار و ماشین لرنینگ (Statistics and Machine Learning)
این تولباکس امکان توضیح، تحلیل و مدلسازی داده‌ها را فراهم می‌کند. می‌توانید از آمارهای توصیفی، تصویری و دسته‌بندی برای تحلیل داده‌های اکتشافی، توزیع احتمالی داده‌ها، تولید اعداد تصادفی از شبیه‌سازهای مونته کارلو و تست‌های فرضی استفاده کنید.
رگرسیون و دسته‌بندی الگوریتم‌ها قابلیت رسم استنتاج از داده و ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌شده را به روش تعاملی یا به کمک اپلیکیشن‌های درحال یادگیری یا به برنامه‌نویسی‌شده با استفاده از (AutoML) را فراهم می‌کند.
برای تحلیل چندبعدی داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها، این تولباکس قابلیتPCA، رگرسیون یا منظم‌‌سازی، کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌ها را به شما می‌دهد. این قابلیت‌های خاص امکان شناسایی متغیرها با بهترین قدرت‌های پیش‌بینی را بر عهده دارد.
تولباکس کرو فیتینگ یا برازش‌های منحنی (Curve Fitting Toolbox)
این جعبه ابزار خاص همچنین چند الگوریتم یادگیری تحت نظارت، نیمه نظارتی و فاقد نظارت مثل ماشین‌های تحت پشتیبانی بردار (SVMs)، درخت‌های تصمیم‌گیری تقویت‌شده، k-means و دیگر روش‌های خوشه‌بندی یا دسته‌بندی را فراهم می‌کند. شما می‌توانید تکنیک‌های تفسیرپذیری مثل وابستگی جزئی پلات‌ها و LIME را اعمال کنید و به طور خودکار کد C/C++ را به طور خودکار برای استقرار، جاسازی کنید.
نکته: اغلب الگوریتم‌های این تولباکس می‌توانند یا در داده‌های بسیار بزرگ و ذخیره‌شده در حافظه به کار گرفته شوند.
جعبه ابزار Curve Fitting اپلیکیشن و توابعی را در اختیار برنامه‌نویسان متلب قرار می‌دهد که امکان اتصال منحنی و سطوح به داده‌ها را فراهم می‌کند. جعبه ابزار به شما اجازه تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی قبل و پس از تحلیل، مقایسه داده‌های اصلی و حذف حاشیه‌ها را می‌دهد.
تجزیه تحلیل رگرسیون‌ها با کمک کتابخانه‌های خطی و غیرخطی یا با کمک معادلات سفارشی قابل انجام است. این کتابخانه‌ها با پارامترهای خاصی، روشی بهینه برای حل مسائل و بهبود اوضاع برازش‌های منحنی شما پیشنهاد می‌کنند. آشنایی با انواع تولباکس‌ها در آموزش تولباکس متلب ضروری است.
تولباکس کرو فیتینگ یا برازش منحنی همچنین از روش‌های مدلسازی غیرپارامتریک مثل اسپلاین، درون‌یابی و صاف کردن پشتیانی می‌کند. پس از ایجاد برازش‌ها می‌توانید با انتخاب یکی از روش‌های تحلیلی، رسم، درون‌یابی یا برون‌یابی، انتگرال و مشتقات را اعمال کنید.
جعبه ابزار کنترل سیستم در متلب (Control System Toolbox)
جعبه ابزار کنترل سیستم، الگوریتم‌ها و برنامه‌هایی را برای تجزیه و تحلیل سیستماتیک، طراحی و تنظیم سیستم‌های کنترل خطی فراهم می‌کند. مثلا می‌توانید سیستم خود را به عنوان یک تابع انتقال یا مدل پاسخ فرکانس مشخص کنید. برنامه‌ها و توابع این جعبه ابزار، امکان تجزیه و تحلیل و تجسم رفتار سیستم در دامنه‌های زمانی و فرکانسی خاص را می‌دهد.
شما می‌توانید پارامترهای جبران‌کننده را با استفاده از تکنیک‌های تعاملی مانند شکل دادن به حلقه Bode و روش لوکوس تنظیم کنید. این تولباکس، به طور خودکار، هر دو جبران کننده SISO و MIMO، از جمله کنترل کننده های PID را تنظیم می‌کند.
جبران‌کننده‌ها می‌توانند شامل چندین بلوک قابل تنظیم باشند که چندین حلقه بازخورد را پوشش می‌دهند. شما می‌توانید کنترل‌کننده‌های برنامه‌ریزی‌شده را تنظیم کنید و اهداف تنظیم چندگانه مانند ردیابی مرجع، رد اختلال و حاشیه ثبات را مشخص کنید. شما می‌توانید طراحی خود را با تایید افزایش زمان و یا حاشیه سود و فاز و سایر الزامات تایید کنید.
تولباکس پردازش سیگنال (Signal Processing Toolbox)
تولباکس پردازش سیگنال، توابع و برنامه‌هایی را برای مدیریت، تجزیه و تحلیل، پیش پردازش و استخراج ویژگی‌ها از نمونه‌های یکنواخت و غیریکنواخت فراهم می‌کند.
تولباکس Signal Processing در متلب، شامل ابزارهایی برای طراحی فیلتر و تجزیه و تحلیل، نمونه برداری، صاف کردن، روند زدایی و براورد طیف قدرت است. علاوه بر این، با استفاده از برنامه Signal Analyzer برای تجسم و پردازش سیگنال‌ها به طور همزمان در زمانی، فرکانسی و یا هر دو استفاده کنید.
به کمک توابع این جعبه ابزار، می‌توانید مجموعه داده‌های سیگنال را برای آموزش مدل هوش مصنوعی با قابلیت‌های مهندسی‌شده‌ای که ابعاد را کاهش و کیفیت سیگنال‌ها را بهبود می‌بخشد، آماده کنید. با استفاده از برنامه Filter Designer می‌توانید فیلتر دیجیتال FIR و IIR را طراحی و تجزیه و تحلیل کنید.
علاوه بر این می‌توانید به مجموعه‌ای از فایل‌ها و مجموعه داده‌های بزرگ با استفاده از سیگنال‌های datastores دسترسی بیابید. با استفاده از برنامه Signal Labeler، می‌توانید ویژگی‌های سیگنال، مناطق و نقاط مورد علاقه را برای ایجاد مجموعه‌های برچسب گذاری شده حاشیه نویسی کنید. جعبه ابزار علاوه بر نسل کد C / C ++ و CUDA®، از شتاب GPU برای نمونه‌سازی دسکتاپ پشتیبانی می‌کند.
این 4 تولباکس، تنها جعبه ابزارهای متلب نیستند. بیش از 10 تولباکس برایت این فضای برنامه‌نویسی پیشرفته منتشر شده است. در ادامه بیشتر در این باره می‌خوانیم.
فراخوانی تولباکس در متلب
در آموزش تولباکس در متلب، ابتدا باید از سازگاری تولباکس با نسخه فعلی متلب اطمینان حاصل کرد. برای نمونه، تولباکسی که برای MATLAB R2014b طراحی شده، در MATLAB R2015a قابل نصب نیست. پس از تطبیق، برای فعال‌سازی، روی گزینه ‘دریافت فایل لایسنس’ کلیک کرده و فایل لایسنس و کلید فعال‌سازی را دانلود کنید.
چگونگی افزودن تولباکس به مسیر متلب
برای اضافه‌کردن تولباکس به متلب، ابتدا باید مسیر آن را به محیط متلب اضافه کنید. این کار با استفاده از دستور `addpath` انجام می‌شود. به‌عنوان‌مثال، با اجرای دستور زیر و دایرکتوری `fieldtrip` به مسیر متلب اضافه می‌شود:
addpath(‘matlab/fieldtrip’)
سپس لازم است اسکریپت نصب مربوطه، مانند `ft_defaults`، اجرا شود تا ساختار پیچیده دایرکتوری‌ها به‌صورت خودکار مدیریت شود.
ft_defaults
نصب تولباکس جدید در نسخه‌ی نصب‌شده متلب
درصورتی‌که قصد دارید تولباکس جدیدی را به نسخه‌ی فعلی متلب خود اضافه کنید، لازم است مجدداً از نصاب متلب استفاده کنید. در این بخش از آموزش تولباکس متلب، تاکید بر استفاده از نصاب برای اضافه کردن تولباکس است. برای دسترسی به نصاب متلب، به صفحه دانلود MathWorks مراجعه کرده و مراحل دانلود را دنبال کنید. بعد از دانلود، نصاب را اجرا کرده و مراحل نصب تولباکس را دنبال کنید.
در طی این فرایند، اطمینان حاصل کنید که متلب بسته است و در صورت نیاز، محل نصب متلب را به‌صورت دستی انتخاب کنید. این مرحله مهمی در آموزش تولباکس متلب محسوب می‌شود.
روش‌های دستی افزودن تولباکس به متلب
گاهی اوقات لازم است که تولباکس‌ها به‌صورت دستی به متلب اضافه شوند، که بخشی از آموزش تولباکس متلب است. در این روش، ابتدا فایل‌های موردنیاز تولباکس را دانلود کرده و سپس محتویات آنها را در مسیر موردنظر در محیط متلب کپی می‌کنید. این روش معمولاً برای تولباکس‌های غیررسمی یا برای نسخه‌های قدیمی‌تر متلب مناسب است.
فرآیند فعال‌سازی و استفاده از تولباکس‌های نصب شده
پس از نصب تولباکس، مرحله بعدی فعال‌سازی آن است. برای این کار، به بخش فعال‌سازی محصولات در حساب کاربری MathWorks خود مراجعه کرده و دستورالعمل‌های مربوط به فعال‌سازی را دنبال کنید. در صورت استفاده از لایسنس شبکه‌ای، ممکن است نیاز به به‌روزرسانی مدیریت لایسنس شبکه باشد.
آموزش تولباکس فازی در متلب
برای افزودن تولباکس فازی به متلب، که بخشی از آموزش تولباکس متلب است، ابتدا باید از سازگاری آن با نسخه‌ی فعلی متلب خود اطمینان حاصل کنید. می‌توانید تولباکس موردنظر را از طریق نصاب متلب اضافه کنید، که این شامل انتخاب تولباکس از فهرست محصولات قابل‌نصب و دنبال‌کردن مراحل نصب است.
راه‌اندازی اولیه تولباکس فازی
پس از نصب، برای استفاده از تولباکس فازی، نیاز است که ابتدا آن را در محیط متلب فعال کنید. این کار با اجرای دستور `fuzzy` در خط فرمان متلب انجام می‌شود. این امر پنجره‌ای را باز می‌کند که از آن می‌توانید به‌تمامی قابلیت‌های تولباکس فازی دسترسی داشته باشید.
ساخت سیستم‌های فازی در متلب
با استفاده از تولباکس فازی متلب، می‌توانید سیستم‌های فازی خود را از ابتدا بسازید یا مدل‌های موجود را ویرایش کنید. این تولباکس شامل ابزارهایی برای تعریف متغیرهای فازی، تابع عضویت و قوانین فازی است.
آزمایش و ارزیابی مدل‌های فازی
پس از ساخت مدل فازی، مرحله بعدی آزمایش و ارزیابی آن است. تولباکس فازی متلب امکان اجرای سناریوهای مختلف را برای بررسی عملکرد مدل فراهم می‌کند. این کار به شما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از نحوه عملکرد سیستم فازی خود به دست آورید.
تولباکس سیمولینک متلب
برای دانلود تولباکس سیمولینک متلب، ابتدا باید وارد حساب کاربری خود در وبسایت MathWorks شوید. پس از ورود به‌حساب کاربری، به بخش دانلود محصولات مراجعه کرده و نسخه متلب موردنظر خود را انتخاب کنید. در این بخش، لیستی از تمامی تولباکس‌های قابل‌دانلود برای نسخه انتخابی شما نمایش داده می‌شود که باید تولباکس سیمولینک را از میان آنها انتخاب کنید.
مراحل نصب تولباکس سیمولینک
پس از دانلود فایل نصب تولباکس سیمولینک، نصاب متلب را اجرا کرده و دستورالعمل‌های نمایش‌داده‌شده را دنبال کنید. اطمینان حاصل کنید که متلب بسته است و سپس مراحل نصب تولباکس سیمولینک را انجام دهید. در طی فرایند نصب، ممکن است نیاز باشد تا محل نصب متلب را به‌صورت دستی انتخاب کنید.
فعال‌سازی و استفاده از تولباکس سیمولینک
پس از نصب تولباکس، برای فعال‌سازی و استفاده از آن، می‌توانید متلب را بازکرده و از منوی ‘Add-Ons’ گزینه ‘Manage Add-Ons’ را انتخاب کنید. در این بخش، تولباکس‌های نصب شده شما نمایش داده می‌شوند و می‌توانید تولباکس سیمولینک را فعال کنید.
بررسی قابلیت‌ها و کاربردهای تولباکس سیمولینک
با نصب تولباکس سیمولینک، که جزئی از آموزش تولباکس متلب است، شما قادر خواهید بود تا مدل‌های پیچیده دینامیکی و سیستم‌های کنترلی را به‌راحتی شبیه‌سازی کنید. این تولباکس شامل ابزارهای مختلفی برای طراحی، تحلیل و ارزیابی سیستم‌های دینامیکی است که در زمینه‌های مختلف مهندسی کاربرد دارد.
آموزش nntool در متلب
برای دسترسی به nntool، ابتدا متلب را باز کنید و سپس در خط فرمان دستور `nntool` را تایپ کنید. با اجرای این دستور، پنجره‌ای باز خواهد شد که شما را به رابط کاربری گرافیکی nntool هدایت می‌کند. این محیط کاربری شامل گزینه‌های مختلفی برای ایجاد، تنظیم و آزمایش شبکه‌های عصبی است.
ایجاد شبکه عصبی در nntool
در nntool، شما می‌توانید شبکه عصبی جدیدی ایجاد کنید یا یک شبکه موجود را وارد کنید. برای ایجاد شبکه جدید، روی گزینه ‘New Network’ کلیک کنید و سپس نوع شبکه عصبی موردنظر خود را انتخاب کنید. می‌توانید پارامترهای مختلف شبکه مانند تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها و تابع فعال‌سازی را تنظیم کنید.
آموزش شبکه عصبی در nntool
پس از ایجاد شبکه، مرحله بعدی آموزش آن است. برای آموزش شبکه، داده‌های آموزشی خود را وارد کنید و سپس روی گزینه ‘Train Network’ کلیک کنید. در این مرحله، می‌توانید پارامترهای آموزشی مانند نرخ یادگیری و تعداد تکرارها را تنظیم کنید. nntool فرایند آموزش را اجرا کرده و نتایج را به شما نمایش می‌دهد.
پس از آموزش شبکه، می‌توانید آن را با استفاده از داده‌های تست ارزیابی کنید. این کار به شما کمک می‌کند تا عملکرد شبکه عصبی خود را در شرایط واقعی بسنجید. nntool امکان اجرای تست‌های مختلف را فراهم می‌کند و خروجی‌ها را برای تحلیل دقیق‌تر نمایش می‌دهد.
کاربردهای عملی شبکه‌های عصبی با استفاده از nntool
با استفاده از nntool، شما می‌توانید شبکه‌های عصبی متنوعی را برای کاربردهای گوناگون از جمله پیش‌بینی، طبقه‌بندی و تشخیص الگو طراحی کنید. این ابزار برای محققان و مهندسانی که به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه در زمینه‌های مختلف هستند، بسیار مفید است.
تولباکس شبکه عصبی در متلب
تولباکس شبکه عصبی متلب، مجموعه‌ای از ابزارها و توابع است که برای طراحی، پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی شبکه‌های عصبی مصنوعی به کار می‌رود. این تولباکس، با ارائه روش‌های متنوع و قابلیت‌های پیشرفته، به کاربران امکان می‌دهد تا به طور مؤثری در حوزه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فعالیت کنند.
دسترسی و راه‌اندازی تولباکس شبکه عصبی
برای دسترسی به تولباکس شبکه عصبی در متلب، ابتدا باید آن را از طریق نصاب متلب فعال کنید. پس از نصب، می‌توانید با تایپ دستور `neural` در پنجره خط فرمان متلب، مستقیماً وارد محیط کاربری تولباکس شوید. در این محیط، شما به ابزارهای متنوعی برای کار با شبکه‌های عصبی دسترسی خواهید داشت.
طراحی شبکه‌های عصبی با تولباکس
تولباکس شبکه عصبی متلب، که بخشی از آموزش تولباکس متلب است، به شما امکان می‌دهد تا با استفاده از روش‌های مختلف، شبکه‌های عصبی خود را طراحی کنید. شما می‌توانید تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها در هر لایه و توابع فعال‌سازی را تنظیم کنید. این امکانات به شما کمک می‌کنند تا شبکه‌های عصبی را برای کاربردهای خاص خود بهینه‌سازی کنید.
آموزش و تست شبکه‌های عصبی
یکی از ویژگی‌های کلیدی تولباکس شبکه عصبی، قابلیت آموزش و تست شبکه‌های عصبی است. شما می‌توانید داده‌های آموزشی خود را وارد کرده و شبکه را بر اساس آنها آموزش دهید. پس از آموزش، می‌توانید با استفاده از داده‌های تست، عملکرد شبکه را ارزیابی کنید.
کلام پایانی
آموزش تولباکس متلب به شما در کارایی بیشتر و افزایش سرعت در فضای کدنویسی متلب کمک می‌کند. با کمک جعبه ابزارها می‌توانید بسیاری از کارها را به شکلی بهینه‌تر تجربه کنید. برخی از این تولباکس‌ها به صورت پیش فرض روی متلب نصب هستند اما برخی دیگر به دانلود و فراخوانی نیاز دارند.
در این مطلب از مکتب خونه به انواع تولباکس‌ها و نحوه نصب و فراخوانی هر یک از آنها اشاره کردیم. سعی کردیم آموزشی قدم‌به‌قدم و در محیط خود نرم‌افزار برای شما عزیزان آماده کنیم تا بتوانید همزمان از آموزش ما در فضای متلب بهره ببرید.
آموزش متلب در مکتب خونه
فضای برنامه‌نویسی متلب امکان انجام محاسبات، ارتباط داده‌ها به تصاویر و بسیاری قابلیت‌های پیچیده و کاربردی دیگر را فراهم می‌کند. این محیط برنامه نویسی در بسیاری از زمینه‌ها همچون آنالیز داده‌ها، انجام امور گرافیکی، محاسبات ریاضی، شبیه‌سازی و مدلسازی را فراهم می‌کند.
برای یادگیری کار با این محیط برنامه‌نویسی بهتر است با اصول مقدماتی کدنویسی آشنا شوید. پس برای آموزش سراغ منبع یا دوره‌ای بروید که به شکلی کاملا سطح‌بندی‌شده، علمی، جامع و پروژه محور تمام نیازهای آموزشی شما را پوشش دهد. اگر قصد فعالیت در زمینه برنامه‌نویسی را دارید بهتر است دوره‌ای را انتخاب کنید که امکان اخذ گواهینامه معتبر و درج آن در رزومه را فراهم کند. این مورد به خصوص در روند استخدام در شرکت‌های مطرح کمک‌کننده است و روند کار شما را تسهیل می‌کند. در مکتب خونه انواع دوره آموزش متلب از صفر تا صد موجود است.
