Основы работы с пакетом программ MATLAB. Основы работы с пакетом программ MATLAB Инструментальные средства рабочего стола MATLAB
Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах будут разбираться особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаться различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.
Генерация C/C++ кода из алгоритмов MATLAB (MLEM)
Курс дает практические навыки генерации C кода из кода MATLAB. Рассказывается, как подготовить код MATLAB к генерации кода и как выполнить генерацию оптимального C кода. В курсе показан пример настройки интерфейсов и интеграции сгенерированного С кода во внешний проект.
Интеграция С/С++ кода в SIMULINK (SLEX)
Курс охватывает различные методы интеграции кода в модели Simulink. Основной акцент сделан на интеграцию С кода и кода MATLAB.
Среди охватываемых тем: C MEX S-функции, код MATLAB и подключение внешних C функций с помощью Legacy Code Tool в Simulink.
Организация командной разработки (SLMB)
Курс дает практические навыки модельно-ориентированного проектирования применительно к командной и корпоративной разработке. Предоставляются руководства по управлению и совместной работе с моделями Simulink при работе над крупномасштабными проектами.
MATLAB для профессионалов аэрокосмической области (MLBE-O)
Практический курс предназначен для инженеров аэрокосмической индустрии для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB – это ключевые темы курса.
MATLAB для профессионалов автомобильной отрасли (MLBE-A)
Практический курс предназначен для инженеров автомобильной индустрии для всестороннего введения в среду технических вычислений MATLAB. Фундаментальные основы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования в MATLAB – это ключевые темы курса.
Моделирование систем и алгоритмов (SLBE)
Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок-схем Simulink.
Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)
Курс предназначен для тех специалистов ЦОС, кто не имеет профессионального опыта работы в Simulink®. На основе использования базовых методов и инструментов для построения моделей будут даны навыки разработки моделей в виде блок-диаграмм для построения систем цифровой обработки сигналов.
Обработка и визуализация данных в MATLAB (MLVI)
Курс посвящен импорту и подготовке данных для разработки приложений анализа данных. Курс будет полезен аналитикам и Data Scientists, которым необходимо автоматизировать обработку, анализ и визуализацию разнородных данных, получаемых из многих источников.
Машинное обучение с MATLAB (MLML)
Курс посвящен анализу данных и методам машинного обучения в MATLAB. Рассматриваются техники обучения без учителя для исследования и обнаружения особенностей в больших наборах данных и обучения с учителем для построения прогнозных моделей. На примерах и упражнениях будут показаны методы визуализации и оценки результатов.
Глубокое обучение в MATLAB (MLDL)
Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах разбираются особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаются различные реализации архитектур, как сверточных, так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.
Предобработка и извлечение свойств сигнала с MATLAB (MLSP)
Этот однодневный курс покажет, как использовать инструменты MATLAB, Signal Processing Toolbox и Wavelet Toolbox для обработки временных сигналов и извлечения ключевых характеристик во временной и частотной областях. Этот курс предназначен для специалистов по анализу данных и инженеров, занимающихся анализом сигналов (временных рядов).
Программирование в MATLAB (MLPR)
Практический опыт использования особенностей языка MATLAB для написания эффективного, хорошо структурированного и читаемого кода. Эти концепты формируют основу для создания приложений, разработки алгоритмов и расширения возможностей разрабатываемых продуктов. В курсе рассматриваются подробности оптимизации производительности кода, а также инструменты написания и отладки кода.
Интеграция С/С++ кода в MATLAB (MLEX)
Курс ориентирован на взаимодействие MATLAB и пользовательского C кода. На практических примерах и упражнениях рассмотрена генерация MEX-файлов для интеграции внешнего C кода в приложения MATLAB и вызов кода MATLAB из приложений, написанных на C.
Объектно-ориентированное программирование в MATLAB (MLCO)
Участники курса научатся использовать объектно-ориентированное программирование для разработки и поддержки сложных приложений. Кроме того, будет представлен подход разработки через тестирования для обеспечения качества программного обеспечения.
Ускорение и распараллеливание MATLAB кода (MLAC)
На курсе будут представлены различные техники ускорения MATLAB кода. Вы научитесь находить и устранять узкие места в коде, используя техники выделения памяти и векторизации вычислений, компиляции программ в MEX, запуске кода на многоядерных CPU и GPU.
Создание графических интерфейсов с MATLAB (MLAP)
Курс дает навыки создания интерактивных пользовательских интерфейсов для программ в MATLAB. Вы узнаете об использовании пользовательских элементов управления, таких как кнопки, ползунки, графики и меню для создания надежного и удобного интерфейса для вашего MATLAB приложения.
Финансовый анализ в MATLAB (MLFA)
Курс предназначен для специалистов в области вычислительных финансов. Он дает всестороннее введение в среду технических вычислений MATLAB. На протяжении всего курса рассматриваются темы анализа данных, визуализации, моделирования и программирования с акцентом на практическое применение для финансовых приложений при решении таких задач, как анализ временных рядов, моделирование Монте-Карло, анализ и управление портфелем.
Управление кредитными рисками в MATLAB (MLCR)
Курс представляет собой комплексное введение в моделирование кредитного риска с использованием MATLAB и инструментов для вычислительных финансов. Полезен риск-практикам, имеющим опыт работы в MATLAB, разрабатывающим модели кредитных рисков с использованием общих методов моделирования и подхода на основе расширенных внутренних рейтингов Basel II/III.
Моделирование временных рядов в MATLAB (MLTS)
Курс дает полное представление о моделировании временных рядов с использованием MATLAB. Обучение предназначено для экономистов, аналитиков и финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, разрабатывающих модели временных рядов. Курс основан на стандартной процедуре Бокса-Дженкинса для разработки моделей временных рядов.
Управление рыночными рисками в MATLAB (MLMR)
Курс дает фундаментальные навыки управления рыночными рисками с помощью MATLAB и финансовых инструментов. Курс предназначен для риск-аналитиков, риск-менеджеров, портфельных менеджеров и других финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, которым необходимо анализировать, оценивать и управлять рыночными рисками.
В курсе используются примеры рыночных рисков, хотя продемонстрированные методы применимы в большинстве областей риска, включая ликвидность, процентную ставку и операционный риск.
Моделирование систем и алгоритмов (SLBE)
Курс предназначен для инженеров, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок-схем Simulink.
Моделирование систем и алгоритмов для предприятий автомобильной отрасли (SLBE-A)
Курс предназначен для инженеров автомобильной отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов. Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.
Моделирование систем и алгоритмов для предприятий аэрокосмической отрасли (SLBE-O)
Курс предназначен для инженеров аэрокосмической отрасли, которые являются новичками в моделировании систем и алгоритмов.
Акцент сделан на применении основных методов моделирования, проверке корректности сборки моделей и инструментальных средствах для разработки блок- схем Simulink.
Разработка конечных автоматов и управляющей логики (SLSF)
В ходе данного курса рассматривается использование Stateflow для моделирования управляющей логики и конечных автоматов. Курс разработан для пользователей Simulink, которые занимаются моделированием событийных и верхнеуровневых систем управления. В курсе сделан акцент на использовании машин состояний и таблиц истинности при разработке в Simulink.
Моделирование очередей и дискретно-событийных систем (SLSE)
Практический курс посвящен дискретно-событийному моделированию при помощи инструмента SimEvents. Рассматривается моделирование процессов в системах, зависящих не от времени, а от наступления того или иного события. Примерами таких систем могут быть: процесс производства, цепочка поставок, канал связи, архитектура процессора или программного продукта.
Моделирование и калибровка силового агрегата (SLMC)
В курсе сделан акцент на инструментах и техниках для планирования экспериментов, статистического моделирования, а также методах оптимизации для калибровки современных силовых агрегатов в MATLAB и Simulink. Курс разработан для инженеров, которые занимаются калибровкой, испытаниями, разработкой алгоритмов управления для ЭСУД и математическим моделированием силового агрегата.
Разработка робототехнических систем с ROS и GAZEBO в MATLAB (MLRO)
Тренинг предназначен для инженеров, занимающихся разработкой алгоритмов движения мобильных роботов на основе Robot Operating System (ROS) и симулятора Gazebo.
Полунатурное моделирование (SLRP)
Практический курс посвящен тестированию и отладке алгоритмов управления в режиме жесткого реального времени. Рассматривается работа с машинами реального времени, а также возможности инструмента Simulink Test, предназначенного для формального тестирования алгоритмов.
Разработка и прототипирование систем связи с SDR USRP (SLZR)
На курсе вы научитесь проводить динамическую симуляцию цифровых систем связи с одной или несколькими несущими в MATLAB®.
В рамках курса мы знакомимся с многоантенными системами связи, турбокодированием, моделями неидеальностей канала распространения. В качестве примеров используются компоненты систем LTE и IEEE 802.11. Слушатели соберут систему «радио-в-контуре» с применением аппаратных платформ RTL-SDR или USRP®.
Проектирование физического уровня систем связи стандартов LTE и LTE ADVANCED (MLTE)
Курс нацелен на изучение основных принципов построения физического уровня систем связи стандартов LTE и LTE-Advanced. Пройдя этот курс, слушатели узнают, как формировать эталонные LTE сигналы, а также как проводить сквозное моделирование прохождения сигнала от передатчика к приемнику через канал связи.
Проектирование систем цифровой обработки сигналов (SLBE-G)
Курс предназначен для тех специалистов ЦОС, кто не имеет профессионального опыта работы в Simulink®. На основе использования базовых методов и инструментов для построения моделей будут даны навыки разработки моделей в виде блок-диаграмм для построения систем цифровой обработки сигналов.
Моделирование радиочастотного тракта (SLRF)
Обучение использованию RF Blockset и RF Toolbox для моделирования РЧ-цепей беспроводных систем связи. Вы узнаете как сделать выбор между двумя различными парадигмами для моделирования РЧ- сигналов: Equivalent Baseband и Circuit Envelope, а также научитесь основным техникам симуляции и моделирования радиочастотного тракта.
Проектирование систем связи (SLCM)
На практических примерах вы освоите использование продуктов Simulink для проектирования распространенных системы связи. Особое внимание уделяется сквозному проектированию и моделированию систем связи от передатчика до приемника с использованием Simulink.
Создание программных компонентов для архитектуры AUTOSAR (SLAS)
Курс посвящен AUTOSAR-совместимому моделированию и генерации кода с помощью пакета поддержки кодогенератора Simulink для AUTOSAR. В контексте модельно-ориентированного проектирования рассматривается разработка программного обеспечения методами «сверху- вниз» и «снизу-вверх».
Курс предназначен для разработчиков ПО в автомобильной отрасли и системных инженеров, использующих Embedded Coder для автоматической генерации C/C++ кода.
Автоматическая генерация кода для ZYNQ (SLZQ)
Практический курс нацелен на изучение процесса разработки и конфигурирования моделей в среде Simulink и развертывания их на платформе Xilinx® Zynq®-7000. Курс рассчитан на пользователей Simulink, которые планируют генерировать, проверять достоверность и развертывать C/C++ код встраиваемых систем и HDL-код с использованием Embedded Coder и HDL Coder. В курсе используется отладочная плата ZedBoard™.
Статический анализ C/C++ кода для встраиваемых систем (PSBF)
В этом курсе обсуждается использование Polyspace Bug Finder для обнаружения алгоритмических дефектов, улучшения метрик качества программного обеспечения и обеспечения надежности конечного продукта. Этот практический курс предназначен для инженеров, разрабатывающих программное обеспечение или модели для встраиваемых систем.
Верификация С/С++ кода с инструментами LDRA (LDRA)
Курс направлен на предоставление участникам полного понимания передовых методологий тестирования, а также требований и ограничений, связанных с разработкой приложений для соответствия отраслевым стандартам, таким как DO-178C и DO-278 в авионике, ISO 26262 в автомобилестроении, IEC 61508 в области промышленной безопасности и IEC 62304 в медицинских устройствах.
Здравствуйте уважаемые посетители нашего портала Видео Училка. Хотим Вам предоставить видео уроки по системе программирование в программе MATLAB.
MATLAB – это высокоуровневый язык и интерактивная среда для программирования, численных расчетов и визуализации результатов. С помощью MATLAB можно анализировать данные, разрабатывать алгоритмы, создавать модели и приложения.
Система MATLAB предлагается разработчиками (фирма Math Works, Inc.) как лидирующий на рынке, в первую очередь в системе военно-промышленного комплекса, в аэрокосмической отрасли и автомобилестроении, язык программирования высокого уровня для технических вычислений с большим числом стандартных пакетов.
Язык, инструментарий и встроенные математические функции позволяют вам исследовать различные подходы и получать решение быстрее, чем с использованием электронных таблиц или традиционных языков программирования, таких как C/C++ или Java.
MATLAB широко используется в таких областях, как:
- обработка сигналов и связь,
- обработка изображений и видео,
- системы управления,
- автоматизация тестирования и измерений,
- финансовый инжиниринг,
- вычислительная биология и т.
Смотрите видео уроки, который научит вас работать с MATLAB. Эти обучающие видео уроки идеально подойдут новичкам, которые хотят освоить базовые навыки работы с пакетом прикладных программ, служащий для решения различных математических задач, технических вычислений. Обучайтесь эффективно и интересно вместе с нами! Более подробную информацию по MATLAB вы можете узнать на сайте
Несмотря на достаточно высокую популярность языка MATLAB , большинство разработчиков с трудом представляет, как его синтаксис, так и возможности. Всё дело в том, что язык напрямую связан с популярным программным продуктом, стоимость которого может достигать потрясающих воображение значений. Итак, главный вопрос: так ли хорош непосредственно язык Matlab? И может ли он быть полезен именно вам.
Использование
Начнём не со стандартного экскурса в историю и обсуждения плюсов и минусов языка, а с программной среды MATLAB/Simulink – единственного места, где герой этого текста может быть полезен. Просто представьте себе графический редактор, в котором вы сможете реализовать любую свою задумку, не имея за плечами нескольких лет опыта и соответствующего образования. И создав один раз схему взаимодействия инструментов, получить качественный скрипт для многократного использования.
MATLAB – именно такой редактор в мире данных. Область его применения безгранично широка: IoT, финансы, медицина, космос, автоматика, робототехника, беспроводные системы и многое-многое другое. В общем почти неограниченные возможности по сбору и визуализации данных, а также прогнозированию, но только если есть возможность купить соответствующий пакет.
Что касается цены, то в верхней границы почти нет, а вот нижняя находится в район 99$. Чтобы урвать столь мощный продукт за относительно небольшие деньги, вам необходимо быть студентом ВУЗа. И конечно же вы получите довольно ограниченный продукт.
Особенности языка
Язык MATLAB – инструмент, обеспечивающий взаимодействие оператора (часто даже не программиста) со всеми доступными возможностями анализа, сбора и представления данных. У него есть очевидные плюсы и минусы, свойственные языку живущему в замкнутой экосистеме.
Недостатки:
Медленный и перегруженный операторами, командами, функциями язык, основной целью которого является улучшение визуального восприятия.
Узконаправленный. Нет никакой больше программной платформы, где бы MATLAB был полезен.
Дороговизна ПО. Если вы не студент – либо готовьтесь опустошить карманы или перейти границу закона. И даже если студент – цена приличная.
Невысокий спрос. Несмотря на большой интерес к MATLAB практически во всех сферах, фактически и легально его используют лишь немногие.
Достоинства:
Язык легок для изучения, обладает простым и понятным синтаксисом.
Огромные возможности. Но это скорее преимущество всего продукта в целом.
Частые обновления, как правило заметные положительные преобразования происходят не реже пары раз в год.
Программная среда позволяет преобразовывать его в “быстрый” код на С, С++.
Целевая аудитория
Разумеется, MATLAB нужен далеко не всем. Несмотря на широчайшую область применения, трудно представить, что рядовому разработчику приложений может понадобиться знание этого языка. MATLAB крайне полезен в областях, требующих особой надёжности при обработке данных, например, в системах автопилота в автомобилях или бортовых электронных системах самолёта.
То есть если вы не очень программист, но так или иначе ваша профессия связана с необходимостью программной обработки данных, то продукт MATLAB/Simulink с соответствующим языком способны сильно упростить ваши каждодневные задачи.
Литература
Завершаем обзор языка как всегда списком учебной литературы. Само-собой среди них вы не отыщите книг исключительно по языку, но от этого восприятие языка будет только проще:
А у вас есть опыт работы с MATLAB? И какой?
Для тех, кто хочет стать программистом – .
Альтернативы Matlab для Linux
Для численных расчетов и анализа данных часто используется математический пакет Matlab, но это коммерческая программа, и довольно дорогая.
Студенты, изучающие машинное обучение, часто интересуются наличием доступных альтернатив Matlab, которые были бы бесплатными, и при этом достаточно мощными. Это позволило бы им не тратить свои деньги на программное обеспечение. Ниже я представлю лучшие бесплатные математические пакеты, которые могли бы послужить альтернативой Matlab в Ubuntu/Linux Mint.
1: GNU Octave
GNU Octave — это высокоуровневый интерпретируемый язык, в основном предназначенный для численных вычислений. Он содержит средства для численного решения линейных и нелинейных уравнений, и выполнения других численных экспериментов. Он также имеет продвинутые графические возможности для визуализации данных. Для работы с Octave обычно используется командная строка в интерактивном режиме, хотя можно писать и неинтерактивные программы. Язык Octave очень похож на Matlab, поэтому большинство программ очень легко портируются.
Octave имеет мощные инструменты для решения обычных алгебраических уравнений, нелинейных и дифференциальных уранений, интегрирования, работы с полиномами и т.
д. Он легко расширяется и настраивается с помощью пользовательских функций, написанных на собственном языке Octave, или динамически загружаемых модулей, написанных на C++, C, Fortran, или других языках.
Для установки GNU Octave в Ubuntu/Linux Mint откройте терминал и введите следующую команду:
$ sudo apt-get install octave octave-doc
В качестве альтернативы вы можете скачать исходный код и собрать пакет самостоятельно.
Скачать GNU Octave
2: Genius
Genius — это программа для вычислений, в определенных аспектах похожая на BC, Matlab, Maple или Mathematica. Ее можно использовать как обычный калькулятор, либо для исследований и образовательных целей. Синтаксис очень интуитивный и разработан таким образом, чтобы быть похожим на математическую запись. Для написания расширений имеется специальный язык GEL (Genius Extension Language). По факту многие стандартные функции Genius написаны на GEL.
Возможности Genius: целые числа произвольной точности; числа с плавающей точкой; рациональные числа, которые хранятся в виде числителя и знаменателя; комплексные числа; математические выражения; матричные вычисления и функции линейной алгебры; теория чисел; ограниченные возможности символьной математики; статистические функции; решение алгебраических уравнений, нахождение корней полиномов; комбинаторика; элементарные и тригонометрические функции; модульная арифметика; полнофункциональный язык программирования с динамической типизацией.
Фактически большая часть Genius — это стандартная библиотека, написанная на GEL; функции для постронения 2D-графиков с возможностью экспорта в EPS и PNG; параметрические графики; трехмерные графики; трехмерные графики поверхностей.
Для установки Genius в Ubuntu/Linux Mint откройте терминал и введите следующие команды:
$ sudo apt-get install genius gnome-genius
Либо вы можете скачать исходный код последней сборки и собрать пакет самостоятельно.
Скачать Genius
3: Sagemath
Sage — это бесплатный математический пакет с открытым исходным кодом, лицензированный под GPL. Он объединяет мощь различных пакетов с открытым исходным кодом в едином интерфейсе командной строки на базе Python. Целью разработки Sage было создание свободной альтернативы Magma, Maple, Mathematica и Matlab. В Sage собрано более 100 математических пакетов с открытым исходным кодом. Его можно использовать для элементарных и продвинутых математических расчетов, включая алгебру, теорию чисел, криптографию, чсленные расчеты, коммутативную алгебру, теорию групп и многое другое.
Для установки последней версии Sagemath из PPA в Ubuntu/Linux Mint откройте терминал и введите следующие команды:
$ sudo apt-add-repository ppa:aims/sagemath $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install sagemath-upstream-binary
Для установки Sagemath в Ubuntu/Linux Mint из репозитория Universe, откройте терминал и введите следующие команды:
$ sudo apt-get install sagemath-upstream-binary
Либо вы можете скачать исходный код последней сборки и собрать пакет самостоятельно.
Скачать Sagemath
4: Scilab
Scilab — это научный программный пакет для численных расчетов с использованием матриц. Scilab включает сотни встроенных математических функций, богатые структуры данных и набор специфических тулбоксов для обработки сигналов, моделирования и т.д. Scilab бесплатен и является программой с открытым исходным кодом. В его состав также входит Xcos — графический редактор для проектирования гибридных динамических моделей систем.
Модели могут быть разработаны, загружены, сохранены, скомпилированы и запущены. Являясь стабильным и эффективным решением для промышленного и академического применения, Xcos предлагает функциональность для моделирования механических (автомобильная промышленность, авиастроение), гидравлических систем, а также систем управления.
Для установки Scilab в Ubuntu/Linux Mint из репозитория Universe, откройте терминал и введите следующие команды:
$ sudo apt-get install scilab scilab-cli
Либо вы можете скачать исходный код последней сборки и собрать пакет самостоятельно.
Скачать Scilab
5: FreeMat
FreeMat — это бесплатное окружение для быстрого инженерного и научного прототипирования и обработки данных, распространяется под лицензией GPL. Пакет похож на MATLAB от Mathworks, и IDL от Research Systems, но имеет открытый исходный код. FreeMat поддерживает около 95% возможностей MATLAB.
Для установки FreeMat в Ubuntu/Linux Mint из репозитория Universe откройте терминал и введите следующие команды:
$ sudo apt-get install freemat
Либо вы можете скачать исходный код последней сборки и собрать пакет самостоятельно.
Скачать FreeMat
1165400cookie-checkАльтернативы Matlab для Linuxno
Поделитесь с друзьями
Отладка– Как войти в режим отладки в Matlab?
спросил
Изменено 6 лет, 10 месяцев назад
Просмотрено 19 тысяч раз
Я хочу запустить свою программу в режиме отладки, используя «Шаг», «Шаг входа», «Шаг выхода» и т. д. Но кнопки или значки затенены или отключены. Итак, как я могу войти в режим отладки? Пожалуйста, помогите мне.
- отладка
- матлаб
1
Вам нужно прервать выполнение в какой-то момент, чтобы отладить его. Самый простой способ — добавить команду клавиатуры
Когда строка будет достигнута, выполнение остановится, и вы сможете проверить переменные и выполнить код пошагово. Вы также можете использовать команду dbstop if error , которая переходит в режим отладки при обнаружении ошибки, позволяя вам проверить состояние, вызвавшее ошибку. Есть ли у вас точки останова?
В Matlab нет режима отладки, вы должны поставить точку останова в каком-то месте и просто выполнить свой код, выполнение остановится на точке останова.
нет явного режима отладки в MATLAB
, если вы не очистите его явно. Таким образом, для отладки программы MATLAB вам просто нужно запустить свой код (с контрольными точками , если это необходимо) и проверить элементы данных, когда поток выполнения прерывается или завершается.
Установите точку останова в любой строке, с которой вы хотите начать пошаговое выполнение скрипта. Запустите сценарий, и меню расширится со всеми обычными функциями шага отладки. Работает хорошо, но НЕ интуитивно, не хватает возможности перейти к первой строке кода. Если это небольшой скрипт, просто поставьте точку останова в первой строке кода, и вы сможете пройти через все, если хотите.
Стандартные параметры типа отладки, такие как шаг вперед, шаг вперед, запуск до курсора и т. д., появляются (на вкладке «Редактор») только после того, как исполняемый скрипт достиг своей первой точки останова.
Чтобы установить точку останова, щелкните левой кнопкой мыши в левом поле окна редактора вашего скрипта (справа от номеров строк (если они отображаются)).
Нажмите F5 , чтобы запустить скрипт, затем он остановится на первой точке останова, после чего станут доступны другие параметры. Для этих опций есть всплывающие подсказки, если вы наведете на них курсор — например, F10 для выполнения следующей строки,.
..
Зарегистрируйтесь или войдите в систему
Зарегистрируйтесь с помощью Google
Зарегистрироваться через Facebook
Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль
Опубликовать как гость
Электронная почта
Требуется, но никогда не отображается
Опубликовать как гость
Электронная почта
Требуется, но не отображается
10.
2: Отладка — разработка LibreTexts- Последнее обновление
- Сохранить как PDF
- Идентификатор страницы
- 86279
- Аллен Б. Дауни
- Колледж Олин через Green Tea Press 9001 7
Когда вы начинаете писать более длинные программы, вы можете тратить больше времени на отладку. Итак, мы закончим эту главу некоторыми советами по отладке.
Больше совпадений имен
Функции и переменные занимают одно и то же рабочее пространство, что означает, что всякий раз, когда имя появляется в выражении, MATLAB начинает с поиска переменной с этим именем; если его нет, он ищет функцию.
В результате, если у вас есть переменная с тем же именем, что и у функции, переменная затеняет функцию; образно говоря, вы не можете видеть функцию, потому что переменная мешает.
Например, если вы присвоите значение sin , а затем попытаетесь использовать sin , вы можете получить ошибку:
>> sin = 3; >> грех(5) Индекс превышает количество элементов массива (1). 'sin', по-видимому, является и функцией, и переменной. Если это непреднамеренно, используйте «clear sin», чтобы удалить переменная 'sin' из рабочей области.
Поскольку значение, которое мы присвоили sin , является числом, а число считается матрицей \(1 \times 1\), MATLAB пытается получить доступ к пятому элементу матрицы и обнаруживает, что его нет.
В этом случае MATLAB может обнаружить ошибку, и сообщение об ошибке очень полезно. Но если бы значение sin было вектором или если бы аргумент был меньше, у вас были бы проблемы. Например,
>> sin = 3; >> грех(1) ans = 3
Напомним, что синус 1 не равен 3!
Вы можете избежать этих проблем, тщательно выбирая имена функций. Используйте длинные описательные имена для функций, а не отдельные буквы, такие как f .
Чтобы было еще понятнее, используйте имена функций, оканчивающиеся на 9.0021 функция . И прежде чем определять функцию, проверьте, есть ли в MATLAB функция с таким же именем.
Отладка вашей головы
Когда вы впервые работаете с новой функцией или новой языковой возможностью, вы должны протестировать ее изолированно, прежде чем включать ее в свою программу.
Предположим, вы знаете, что x — это синус некоторого угла, и хотите найти этот угол. Вы находите функцию MATLAB как и почти уверены, что она вычисляет функцию обратного синуса. Совершенно уверен, что недостаточно хорош; Вы хотите быть очень уверены. 9{\circ}\), в радианах.
При таком тестировании вы на самом деле не проверяете ошибки в своей программе; вы проверяете свое понимание. Если вы сделаете ошибку из-за того, что не понимаете, как работает MATLAB, ее поиск может занять много времени, потому что, когда вы смотрите на код, он выглядит правильно.
Что подводит нас к седьмой теореме отладки:
Самые серьезные ошибки не в вашем коде; они в твоей голове.
