Vidéos MATLAB et Simulink

Découvrez MATLAB^® et Simulink^®, regardez des démos pour débuter et explorez les nouveautés.

Applications : Internet of Things, Robotique, Télécommunications, Traitement d'images et Computer Vision, Analyse de données, Design du contrôle de l'électronique de puissance

Vidéos MATLAB

Introduction

Introduction à MATLAB

Découvrez un présentation générale de MATLAB, le langage de calcul scientifique.

Analyse et visualisation de données avec MATLAB

Programmation et développement d'algorithmes avec MATLAB

Développer et déployer des applications avec MATLAB

Calcul scientifique avec MATLAB

Démarrer

Démarrer avec MATLAB

Démarrez avec MATLAB en vous appuyant sur un exemple. Dans cette vidéo, vous apprendrez les fondamentaux de MATLAB, ce qui vous permettra d'avoir un bon aperçu des fonctionnalités du logiciel.

Travailler dans l'environnement de développement

Importer vos données dans MATLAB

Comment écrire un programme MATLAB

Démarrer avec App Designer

Nouveautés

Points forts de la version R2024b

La version 2024b offre des centaines de nouvelles fonctionnalités et fonctions dans MATLAB et Simulink.

Projets MATLAB et Simulink

Introduction au Live Editor

Introduction aux tâches du Live Editor

Data Science et Machine Learning

Introduction au Machine Learning

Découvrez les trois types de Machine Learning (clustering, classification et régression) dans cette présentation de Loren Shure.

IA pour les ingénieurs : créer un système d'IA

Application du Machine Learning, partie 1 : ingénierie des caractéristiques

Classification de données avec l'application Classification Learner

MATLAB pour l'analyse de données

Deep Learning

Les 5 meilleures raisons d'utiliser MATLAB pour le Deep Learning

Découvrez comment MATLAB peut vous aider tout au long du workflow de Deep Learning : depuis le prétraitement jusqu'au déploiement. Obtenez une vue d'ensemble du Deep Learning avec MATLAB et explorez plusieurs applications.

Construire, visualiser et modifier des réseaux de Deep Learning de manière interactive

Introduction à Deep Learning Toolbox

Le Deep Learning pour la Computer Vision avec MATLAB

Présentation de la segmentation sémantique

Traitement d'images et Computer Vision

Traitement d'images et Computer Vision avec MATLAB

Découvrez les toutes dernières fonctionnalités de traitement d'images et de Computer Vision telles que les applications interactives, les nouveaux algorithmes d'amélioration d'images, les techniques de prétraitement des données et les algorithmes 3D.

Détection des contours avec MATLAB

Introduction aux filtres de Kalman pour le pistage d'objets

Utiliser OpenCV avec MATLAB

Calibration de caméra avec MATLAB

Finance computationnelle

Présentation de MATLAB Computational Finance Suite

Au moyen d'un exemple de gestion des risques, découvrez comment MATLAB Computational Finance Suite peut vous aider à résoudre les problèmes liés aux risques.

Applications du Machine Learning dans le domaine de la gestion des risques (2 Vidéos)

Créer des modèles ARIMA avec l'application Econometric Modeler

Optimisation de portefeuille basée sur la CVaR

Backtester des stratégies de trading en seulement 8 lignes de code

Traitement du signal et télécommunications

L'analyse de signaux facilitée avec l’application Signal Analyzer

Découvrez comment utiliser l'application Signal Analyzer pour réaliser des tâches d'analyse de signaux telles que le prétraitement, le filtrage et l'extraction de caractéristiques dans MATLAB.

Lissage du signal

Identifier des similitudes entre des signaux

Nouveautés en matière de design de systèmes de télécommunications

Vidéos Simulink

Introduction

L'approche Model-Based Design avec MATLAB et Simulink

Utilisez l'approche Model-Based Design avec MATLAB et Simulink pour améliorer la qualité du produit et réduire le temps de développement de 50 % ou plus.

Introduction à Simulink

Introduction à Stateflow

Introduction à Simscape

Introduction à Embedded Coder

Démarrer

Démarrer avec Simulink pour les systèmes de contrôle

Découvrez les fondamentaux de l'utilisation de Simulink.

Démarrer avec Simscape

Démarrer avec Stateflow

Démarrer avec Simulink pour le traitement du signal

Concevoir et simuler un modèle Simulink simple

Nouveautés

Nouveautés dans Simulink R2021b

Découvrez les toutes dernières possibilités et essayez les nouvelles fonctionnalités de Simulink dans cette mise à jour majeure.

Nouvelles approches de travail dans Simulink, partie 2 : créer et modifier rapidement des modèles

Nouvelles approches de travail dans Simulink, partie 3 : modulariser votre design

Nouvelles approches de travail dans Simulink, partie 5 : accélérer les simulations

Nouvelles approches de travail dans Simulink, partie 6 : analyser les simulations

Modélisation à grande échelle et gestion de projets

Dictionnaire de données Simulink : gérer et migrer des données de design

Cette vidéo présente deux approches de gestion des données de design et explique comment migrer des données de l'espace de travail de base vers les dictionnaires de données Simulink.

Analyse d'impact avec des projets Simulink

Gérer les données de design dans MATLAB et Simulink

Gestion des configurations de variants dans Simulink

Modélisation des systèmes physiques multi-domaines (Simscape)

Introduction à Simscape

Modéliser et simuler des systèmes physiques multi-domaines.

Introduction à Simscape Driveline

Introduction à Simscape Electrical

Introduction à Simscape Fluids

Introduction à Simscape Multibody

Modélisation de logiciels run-time

Comment modéliser des logiciels run-time avec Simulink

La modélisation de logiciels run-time vous permet d'implémenter des systèmes run-time à grande échelle en définissant, en simulant et en testant les composants dans une composition, en générant du code et en intégrant ce code à un système plus large.

Comment partitionner et planifier avec les Export-Functions dans Simulink

Comment combiner des styles de modélisation avec des composants ordonnançables dans Simulink

Comment modéliser des services logiciels avec des fonctions Simulink

Comment utiliser Schedule Editor

Vérifier et valider votre design

Introduction à Requirements Toolbox

La perspective Requirements vous permet de visualiser, de modifier, de lier et d'organiser des exigences dans Simulink ou Stateflow.

Vérifier les exigences à l'aide des évaluations temporelles de Simulink Test

Conformité aux normes de modélisation

Introduction à Simulink Coverage

Introduction à Simulink Design Verifier

Génération automatique de code

Coder Summit : modélisation de classes et génération de code en C++ avec Simulink et Embedded Coder

Introduction à AUTOSAR Blockset

Utiliser un TI F28069 LaunchPad avec Simulink

Convertir un design double précision en un design virgule fixe efficace pour un système embarqué

Introduction au développement basé sur des modèles pour le DO-178C | Utiliser des outils qualifiés dans un processus de développement DO-178C, partie 1

Se connecter à du hardware

Place au développement ! MATLAB et Simulink pour les projets sur hardware

Travailler avec du hardware est devenu une compétence fondamentale pour les étudiants en ingénierie. Si vous n'avez pas encore eu l'occasion de programmer une carte Arduino, Raspberry Pi™ ou une autre carte, ce n'est probablement qu'une question de temps.

Introduction au Simulink Hardware Support for PARROT Minidrones

Déployer des algorithmes sur Arduino avec des blocs MATLAB Function dans Simulink

Solutions CPU, FPGA et E/S pour les tests et la simulation temps réel avec Simulink

Démarrer avec C2000 Microcontroller Blockset

Applications proposées

Deep Learning

Les 5 meilleures raisons d'utiliser MATLAB pour le Deep Learning

Découvrez comment MATLAB peut vous aider tout au long du workflow de Deep Learning : depuis le prétraitement jusqu'au déploiement. Obtenez une vue d'ensemble du Deep Learning avec MATLAB et explorez plusieurs applications.

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En savoir plus sur MATLAB pour le Deep Learning

Analyse de données

MATLAB pour l'analyse de données

Découvrez une présentation générale de l'utilisation de MATLAB pour développer vos applications de data analytics.

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En savoir plus sur MATLAB pour l'analyse de données et la Data Science

Télécommunications

Concevoir des systèmes de télécommunications avec MATLAB and Simulink

Concevez des systèmes de télécommunications en réalisant des simulations antenne à bits, des designs RF intelligents, des tests over-the-air, des modélisations LTE et LTE-advanced, ainsi que des simulations de radars aéroportés et automobiles à l'aide des produits MATLAB et Simulink.

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En savoir plus sur MATLAB pour les télécommunications

Finance quantitative et gestion du risque

La rencontre entre deux mondes : gestion des risques financiers et approche Model-Based Design

Dans cette présentation, Ray aborde la question de l'évolution des technologies de gestion des risques financiers en réponse aux changements réglementaires et géopolitiques, à l'augmentation du volume de données, aux nouvelles techniques de modélisation et à l'évolution rapide des cultures de développement.

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En savoir plus sur MATLAB pour la finance quantitative et la gestion du risque

Design du contrôle de l'électronique de puissance

Implémenter des algorithmes MPPT (Maximum Power Point Tracking) avec MATLAB et Simulink

Implémentez les trois algorithmes MPPT (Maximum Power Point Tracking) les plus courants avec MATLAB et Simulink : Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance, et Fractional Open Circuit Voltage.

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En savoir plus sur l'électrification

Vidéos et webinars

Vidéos MATLAB et Simulink

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Introduction

Démarrer

Nouveautés

Data Science et Machine Learning

Deep Learning

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