MATLAB مخفف Matrix Laboratory است و یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در جهان است و برای محاسبات فنی و عددی استفاده می شود. نرم افزار متلب رسم داده ها، پیاده سازی الگوریتم ها به ویژه موارد پیچیده، دستکاری ماتریس و حتی ایجاد رابط های کاربری را ممکن می سازد. برنامه نویسان متلب یکی از پردرآمدترین برنامه نویسان در جهان هستند.نرم افزار متلب در ابتدا برای محاسبه عددی ساخته شده است، اما این روزها ابزارها و پکیج های مختلفی برای گسترش استفاده از آن در محاسبات فنی و سیستم های تعبیه شده در دسترس است. در واقع یک محیط آسان را برای ادغام برنامه نویسی، تجسم و محاسبه فراهم می کند. بنابراین، حل مسائلی که در حوزه ی ریاضی بیان می شوند آسان است. متلب بیش از ۳ میلیون کاربر دارد و این کاربران از علوم مختلف، اقتصاد و مهندسی می آیند.

کاربرد نرم افزار متلب

نرم افزار متلب از   کاربردی ترین نرم افزارهای در علم مهندسی است که سطح استفاده‌های آن تمام رشته‌های مهندسی را شامل می شود. یکی از این رشته‌ها ، رشته‌ی مهندسی پزشکی است. زمینه‌هایی که نرم افزار به آنها پرداخته است ، شامل پردازش تصویر ، پردازش صدا ، پردازش سیگنال دیجیتال ، پردازش سیگنال حیاتی ، شبکه‌های عصبی ، هوش مصنوعی ، کنترل ، سیستم های فازی ، سیستم‌های قدرت و ... است. در دوره ی MATLAB  عمومی ، با نرم افزار MATLAB و کاربرد های آن آشنا خواهید شد. در کنار نرم افزار متلب، دوره های اجزا محدود در متلب نیز دوره ای کاربردی به شمار می آید. نرم افزار python نیز در کنار نرم افزار متلب به عنوان یه برنامه نویس قوی نیز کاربرد دارد که از آن در پردازش تصاویر و سایر کاربرد ها استفاده می شود. در این دوره ، انواع بردار ها و نحوه تعریف آنها ، نحوه تعریف ماتریس ها و قواعد اندیس گذاری ، انواع داده ها در متلب ، ساختارهای کنترل در برنامه که از مهمترین بخش ها تلقی می­شود ارائه خواهد شد که شامل دستورات مربوط به انشعاب و تصمیم گیری و حلقه های تکرار است.  در بخش بعد انواع توابع و تعریف آنها در متلب که از مهمترین مطالب در این برنامه است، ارائه خواهد شد. بخش بعدی در خصوص ترسیم نمودار ها اعم از نمودار های دو بعدی و سه بعدی در متلب است که از مهم ترین قسمت ها برای کاربران در این برنامه است. در بخش بعد مدیریت فایل ها و اطلاعات در متلب ارائه داده می­شود. ( به عنوان مثال اینکه چگونه یک فایل را وارد متلب کنید یا چگونه یک ماتریسی را از فضای متلب استخراج کنید). در بخش بعد حل معادلات جبری و ریشه یابی  (route finding) ارائه خواهد شد. انتگرال گیری ، مشتق گیری عددی ، محاسبات نمادین و سیمبولیک در نرم افزار متلب نیز ارائه داده می­شود. نرم افزار متلب عملگر های متنوعی دارد که پرکاربردترین آن‌ها در مهندسی پزشکی شامل  پردازش تصاویر ، پردازش سیگنالها  ، شبکه‌های عصبی و بیوانفورماتیک است.

اهمیت پردازش تصاویر با کمک نرم افزار متلب

پردازش تصویر یک روشی هست که در آن یک تصویر به عنوان یک ورودی دریافت شده و با انجام یک سری عملیات بر روی آن یک تصویر جدید و مطلوب و یا یکسری ویژگی های دیگر استخراج  می گردد. به طور کلی عملیات پردازش در تمامی نرم افزار ها یک عملیات مهم تلقی می شود.به  طور مثال یک تصویر مخدوش دریافت می شود و تصویر بازسازی شده به عنوان محصول فرآیند پردازش تصویر خواهد بود. امروزه پردازش تصویر دیجیتال در جامعه دانشگاهی به عنوان یک موضوع داغ برای تحقیقات شناخته شده است. در زمینه های مختلف نظیر تشخیص و شناسایی چهره در بخش های امنیتی، تشخیص بیماری ها در تصاویر پزشکی به صورت خودکار، تشخیص پلاک های خودرو ها در کنترل ترافیک و صدها کاربرد جذاب و مهم در صنایع مختلف تنها بخشی از اهمیت پردازش تصویر دیجیتال هست. نرم افزار متلب در جمع محققان دانشگاهی بسیار پذیرفته شده است و اکثر محققان برای انتشار مقاله در زمینه پردازش تصویر از این نرم افزار کمک میگیرند علت این امر در دسترس بودن منابع رایگان آموزشی و همچنین قابلیت های فراوان tool bax های نرم افزار متلب در زمینه پردازش تصویر است.

شبکه عصبی و اجرای آن در نرم افزار متلب

شبکه عصبی مصنوعی برگرفته از سیستم عصبی بدن انسان ایجاد شده است. نقل و انتقال داده در بدن انسان به کمک نورون های عصبی انجام می شود. عملکرد نورون ها بسیار پیچیده بوده اما در عین حال مدل ساده ای دارند. تبدیل نحوه عملکرد نورون ها به یک مدل ریاضی در نهایت ما را به ساختاری به نام شبکه عصبی مصنوعی در شاخه علم هوش مصنوعی و زیر شاخه هوش محاسباتی می رساند که می توان از این شبکه در مباحث مدلسازی، بهینه سازی، طبقه بندی، شناسایی سیستم و ... استفاده نمود.
مبانی های شبیه سازی شبکه های عصبی در این دوره در نرم افزار متلب مورد ارزیابی قرار می گیرد و به همین خاطر می تواند دوره مناسبی برای دوستداران فضای متلب نیز باشد. برای اینکه بتوان شبکه‌های عصبی را به صورت دقیق و حرفه‌ای پیاده سازی کرد، باید از ابزارهای مدیریت داده‌ای استفاده کرد که نرم افزار متلب از مهم‌ترین آن‌ها است. در متلب می توان ابزارهای مهمی برای یادگیری ماشینی و همچنین یادگیری عمیق به دست آورد که هر دوی آن‌ها دارای اهمیت زیادی هستند. با استفاده از کدگذاری درست و صحیح و در متلب می‌توان شبکه‌های عصبی را به راحتی توسعه داد. با به‌کارگیری درست این کدها می‌توان مدل‌های مختلف را ایجاد کرده و سپس آن‌ها را توسعه بخشید.

در نهایت می‌توان با کمک نرم افزار متلب مدل‌های مختلف را در داخل سرورهای مربوط به آن جای‌گذاری کرد. با استفاده از MATLAB Coder می‌توان شبکه‌های مختلف را در سیستم‌های مخصوص به آن تعبیه کرد و به راحتی از داده‌های موجود بر روی آن استفاده کرد. خوشبختانه شما می‌توانید با کمک MATLAB Coder کدهایی نظیر C و C++ به راحتی ایجاد کنید. در این حالت شما با کمک متلب می‌توانید ساختار کلی یک شبکه‌ عصبی را روی کامپیوتر خود شبیه سازی کنید و به برنامه‌ریزی آن بپردازید.

در پایان باید شبکه عصبی مشخص شده را در سیستم‌های مخصوص به آن قرار دهید. با توجه به اینکه تمامی این موارد جزو مطالب تخصصی در حوزه برنامه‌نویسی محسوب می‌شود، باید دوره‌های آموزشی مرتبط و گسترده‌ای را برای اجرای این موارد بگذرانید. در همین راستا آموزش شبکه های عصبی در متلب به صورت دوره‌ه ای ویژه ارائه می‌شود تا بتوانید از تمامی فرصت‌های موجود در این بخش نهایت استفاده را ببرید و به سمت اهداف برنامه‌نویسی خود حرکت کنید. نرم افزار متلب یکی از نرم افزار هایی است که کاربرد بسیار زیاد در حوزه فنی مهندسی دارد. لذا مهندسین باید حد اقل آشنایی با این نرم افزار داشته باشند.