MATLAB 入門

MATLAB 環境を学び、実践的な例を用いてコードの作成を開始します。

MATLAB を初めてご利用になる方も、久しぶりに再びご利用になる方も、基本的な概念と実践的な例を通じて迅速に理解を深めることができます。まずはデスクトップを試しに使い、[コマンドウィンドウ] で短いスニペットを実行してみてください。その後、独自のプロジェクトで再利用できるワークフローを構築します。

入門に欠かせない 3 つのポイント

繰り返し可能なワークフローの構築

MATLAB でプロトタイプを作成し、生データをわかりやすい知見へ変換できます。データのインポート、クリーニング、解析、および可視化の手順を、再利用可能で共有可能なワークフローに整理します。このアプローチは、コードの管理ではなく結果に集中するのに役立ちます。

ステップ 1: 配列と table でデータを整理します。

% Arrays: time and measured signals
time = (0:0.01:0.04)'; % seconds
voltage = [3.3 3.4 3.6 3.5 3.7]';
current = [0.10 0.11 0.13 0.12 0.14]';

% Create a table of measurements
measurements = table(time,voltage,current)

% Array indexing
voltage(3) % third voltage sample
voltage(voltage > 3.5) % voltages above threshold

% Table indexing
measurements(2:4, :) % time window
measurements.voltage(3) % named variable access
measurements{3, "current"} % numeric value from table

ステップ 2: 組み込み関数を使用してデータを前処理します。

データ平滑化: 移動平均、中央値、または Savitzky-Golay 法を用いて信号のノイズを低減します。

外れ値検出: 予想されるパターンから大きく逸脱しているデータポイントを特定し、置き換えるか削除します。

ステップ 3: インタラクティブなプロットでデータを可視化します。

データをどのように可視化したいか正確に把握している場合は、ワークスペースでデータを選択またはハイライトすると、MATLAB がデータに関連するすべてのチャートのタイプを表示します。

MATLAB とお客様のワークフローの統合

MATLAB から直接 Python^®の関数やオブジェクトを呼び出します。こうすることでプログラミング環境を切り替えずに MATLAB で作業を行うことができます。

MATLAB からの Python の呼び出し

% Configure Python (one-time setup)
pyenv("Version","/usr/bin/python3")
 
% Call Python from MATLAB
py.print("Hello from Python")
 
% Use NumPy from MATLAB
np = py.importlib.import_module("numpy");
x = np.arange(5);
y = double(x);          % convert to MATLAB array
 
meanValue = mean(y)

MATLAB からの Python の呼び出し

Python からの MATLAB の呼び出し