HR & Operations Managementعربى
Matlab Programming
A comprehensive guide to mastering MATLAB
Unlock the power of MATLAB for engineering excellence.
What you'll learn
- Fundamentals of MATLAB programming
- Data visualization techniques
- Numerical analysis methods
- Simulation and modeling skills
- Algorithm development for engineering
- Application of MATLAB in real-world projects
About this book
MATLAB for Engineers is an essential resource for anyone looking to harness the capabilities of MATLAB in their engineering projects. This book provides a step-by-step approach to understanding the software, making it accessible to both beginners and experienced users alike.
Through practical examples and clear explanations, readers will gain the confidence to apply MATLAB to solve complex engineering problems. Whether you are a student or a professional, this book is designed to enhance your skills and improve your productivity in the field of engineering.
Who this book is for
- Engineering students
- Professional engineers
- Researchers in technical fields
- Educators teaching engineering concepts
- Anyone interested in learning MATLAB
Why read this book
- Comprehensive coverage of MATLAB features
- Practical examples tailored for engineering applications
- Clear explanations that simplify complex concepts
- Step-by-step guidance for hands-on learning
Table of contents
1المحتويات
2الفصل الأول
- أساسيات ماتلاب
- التعرف على الأوامر:
- الامر cd:
- الأمر clc:
- الأمر clf:
- الأمر close:
- الأمر date:
- الأمر dir:
- الأمر save:
- الأمر path:
- الأمر PWD:
- 1 - المتغيرات العددية:
- 2 - المتغيرات الحرفية:
- المتغير المفرد single:
- المتغير النصي string:
- استخدام المتغيرات Variables:
- إدخال العمليات الرياضية math operations:
- الطريقة الأولى لحل المعادلة:
- الطريقة الثانية:
- سماع نغمات مخزنة:
- برنامج بسيط sample program:
- برنامج 2:
- عرض محتويات البرنامج:
3مقدمة
4الجديد في ماتلاب 2022:
- بيئة تطوير جديدة:
- استقبال البيانات وتحليلها:
- المعالجة الخلفية backgroundpool:
- التعامل مع البيانات الكبيرة Big Data:
- التطوير في الدوال الرياضية Mathimatical Functions:
- تمثيل البيانات Data visualisation:
- مهام المحرر المباشر:
- مكونات واجهة المستخدم المخصصة:
- مكونات واجهة مستخدم للجداول:
- إمكانية الوصول:
- الأنماط:
- التعامل مع اللغات الأخرى External Language Interfaces:
- تحويل بيانات بايثون:
- استدعاء بايثون من ماتلاب:
- تطوير البرمجيات باستخدام ماتلاب 2022:
- التكامل مع بوردات التجارب المختلفة:
5الفصل الثاني
- أساسيات البرمجة
- قواعد تعريف المتغيرات:
- حالة الحرف:
- تعريف متجه vector:
- المعامل :
- استخدام دالة linespace:
- متوليد متجه عمود column vector:
- الإشارة إلى عنصر مصفوفة subscript:
- المصفوفات matrices:
- مسائلة:
- أنواع البيانات data types:
- العمليات الحسابية:
- أسبقية العمليات operation precedence:
- جملة التكرار for:
- جملة القرار if:
- جملة if-else:
- جملة elseif المتعددة:
- جملة switch:
6الفصل الثالث
- العمليات على المصفوفات
- تصميم مصفوفة عمود column vector:
- تصميم مصفوفات طويلة :long Array
- تصميم مصفوفة ذات بعدين 2 dim arra:
- توليد المصفوفات باستخدام الدوال الجاهزة:
- توليد مصفوفات الوحدة:
- المصفوفة الصفرية zeros:
- مصفوفة الوحدة القطرية:
- عنونة عناصر المصفوفة addressing:
- العمليات الرياضية على المصفوفات:
- عملية الجمع:
- عملية الطرح:
- عملية الضرب:
- عملية القسمة:
- عملية رفع لاس:
- الدوال الجاهزة للمصفوفات:
- مدور المصفوفة transpose:
- توليد أرقام عشوائية Rand:
- أوامر الإدخال والإخراج:
- أوامر الإدخال input Commands:
- أمر الإدخال input:
- الأمر fprintf:
- عرض النصوص:
- قراءة محتويات ملف:
- قائمة بأهم الأوامر:
- المعاملات العلائقية والمنطقية relational&logical op:
7الفصل الرابع
- مقدمة للرسم
- Introduction to plotting
- أمر plot:
- حفظ الرسم البياني:
- فتح ملف رسم بياني:
- عرض الشبكة:
- إضافة فهرس الرموز legend:
- كتابة الدوال functions:
- رسم الأرقام المركبة Plotting Complex:
- الخريطة الدائرية pie chart:
8الفصل الخامس
- تطبيقات الواجهات الرسومية
- Graphical User Interface
- تصميم واجهة مستخدم بسيطة:
- لتصميم واجهة برمجية نقوم بكتابة الأمر guide فيظهر صندوق الاختيار لنوع المشروع فنقوم باختيار مشروع فارغ Blank gui.
- الاتصال بين الكائنات:
9الفصل السادس
- التطبيقات الكهربية تحليل دوائر التيار المستمر
- DC Circuit Analysis
- التحليل الحلقي Loop Analysis:
- تحليل دوائر التيار المتردد AC Circuit Analysis:
- استخدام ومحاكاة الديودات Diods:
- الزينر ديود:
- مكبر العمليات opAmp:
- الترانزيستور:
- رسم منحنى الخواص للدخل للترانزيستور input charactaristics:
- الكود موجود بالاسم bjt:
- رسم منحنى الخواص للخرج للترانزيستورoutput charactaristics:
10الفصل السابع
- محرك بناء برامج جافا
- Java Builder
- بناء ملف دالة ماتلاب:
- تشغيل برنامج التحويل:
- حيث نرى 8 أنواع يمكننا تحويل مصنف جافا إليه:
- كتاب الفهم المنير:
- مثال plot:
- التحليل الطيفي Spectral Analysis:
- معالجة الدوال Matrix :
- مثال دليل الهاتف phone Index:
- وحدة بناء مكونات دوت نت Dot Net Buider:
- متطلبات تشغيل وحدة بناء دوت نت:
- البرامج المطلوب لترجمة وتصميم المكون دوت نت:
- مثال المربع دالة الجمع mySum:
- مثال المربع السحري:
- ما هو المربع السحري Magic Square:
- دالة المربع السحري:
- كيفية استخدام مكون دوت نت داخل مشروع:
- تصميم مشروع فجوال ستوديو:
- إضافة مرجع إلى مشروعك:
11الفصل الثامن
- مقدمة لبرنامج سميولينك
- Introduction To Simulink
- خطوات المحاكاة :
- أنواع النماذج الرياضية mathematical models :
- 1- نموذج خطى Linear- أو غير خطى non-Linear
- 2 - نموذج العوامل الموزعة أو المجمعة distributed or lumped model
- 3 - نموذج ستاتيكى أو ديناميكي:-
- تصميم نموذج سيميولينك:
- تشغيل سيميولينك:
- مكتبات سيميولينك:
- تصميم نموذج جديد:
- مثال 1:
- خطوات التصميم:
- حل معادلة تفاضلية بسميولينك:
- مثال:
- محاكاة دائرة RLC:
- حفظ واسترجاع البيانات:
12الفصل التاسع
- البلوكات الأكثر استخدام داخل سيميولينك
- Commonly Used Simulink Blocks
- بوابة الإدخال والإخراج والنظام الفرعي:
- بلوك الأرضي ground block:
- بلوك الفاصل Terminator block:
- بلوك العدد الثابت وبلوك الضرب:
- بلوك القسمة div block:
- بلوك السكوب scope block:
- بلوك مسار البيانات bus selector ومصمم المسارات bus creator:
- البلوك muxو demux:
- البلوك switch:
- البلوك sum:
13الفصل العاشر
- مقدمة تعلم الآلة
- Introduction to Machine Learning
- عناصر تعلم الآلة:
- 1- البياناتdata:
- 2 - النماذج modules:
- 3 - التدريب Training:
- 1 - التعلم الخاضع للإشراف supervised learning:
- 2 - تعليم غير مشرف عليه :unsupervised learning
- 3 - التعلم شبه الخاضع للإشراف semi supervised learning:
- 4 - التعلم عبر الإنترنت online training :
- تعلم الآلة:
- تعريف تعلم الآلة ببساطة:
- ما معنى عملية التعلم What does it mean to Learn?
- لماذا اشتهر عملية تعلم الآلة:
- كيفية تسهيل الأعمال باستخدام تعلم الآلة:
- السيارات ذاتي القيادة ووسائل المواصلات الاوتوماتيكية
- التعامل مع تعلم الآلة: working with machine learning:
- استخدامات تعلم الآلة Uses of machine learning:
- التعرف على الصور Image Recognition:
- التعرف على الأصوات voice recognition:
- التنبؤ Predictions:
- مراقبة الفيديو Vidios Surveillance:
- تطبيقات تعلم الآلة:
- مقدمة على تطبيقات تعلم الآلة:
- Introduction to Applications of Machine Learning:
- تطبيق تعلم الآلة في مجال التصنيع Manufacturing:
- التسويق Marketing:
- الرعاية الصحية healthcare:
- الوسائط الرقمية والترفيه Digital Media And Entertainment:
- تعريف النموذج Naïve Bayes:
- كيف يعمل نموذج Naïve Bayes مع تعلم الآلة:
- البيانات الأساسية:
- تصميم جدول التكرار frequency table creation:
- مقدمة عن عملية تسمية البيانات Dataset Labelling:
- كيفية عمل طريقة تسمية البيانات:
- How does Data Labelling works?
- أنواع تسمية البيانات Types of Data Labelling:
- 1 - رؤية الحاسوب Computer Vision:
- 2 - معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing
- 3 - معالجة الصوت Audio Processing:
- أهمية رسم البيانات importance of Data Labelling:
- مقدمة دورة تعلم الآلة introduction to Machine Cycle
- ما هي دورة الآلة what is Machine Cycle:
- ما هي دورة الآلة؟ what is a machine cycle
- خطوات تنفيذ دورة الآلة Machine cycle steps:
- 1- تجميع البيانات Fetch Process:
- 2 - عملية تفسير البيانات:
- 3 - تنفيذ العملية Excute Process:
- عملية التخزين Store Process:
- لماذا نحتاج إلى دورة الآلة why we need a machine cycle
- أهمية دورة الآلة importance of Machine cycle:
- مقدمة لميزة التعلم الآلي introduction to machine learning feature:
- أنواع استراتيجيات تعلم الآلة Type of Machine Learning Strategies:
- 1- التعلم الآلي الخاضع للإشراف supervised machine Learning:
- 2 - التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف Unsupervised Machine Learning:
- 3 - التعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف semisupervised machine learning:
- 4 - تعزيز التعلم الآلي Reinforcement Machine Learning:
- التعلم الذاتي self learning:
- تعلم المدخلات Feature Learning:
- تحليل المكونات الرئيسية Princible component analysis:
- تعلم القاموس غير الخاضع للإشراف unsupervised dictionary learning:
- متفرقة تعلم القاموس Sparse Dictionary Learning:
- الخوارزميات المستخدمة للقاموس المتفرق مذكورة أدناه:
- مزايا التعلم الآلي:
- مقدمة في لغات برمجة التعلم الآلي Introduction to Machine Learning Programming Languages
- بايثون Python:
- لغة جافا Java Language:
- لغة جافاسكريبت Javascript:
- لغة c++:
- لغة R:
- برنامج Matlab:
- ما المقصورد بالكرنل في تعلم الآلة what is kernel in ML
- لماذا نحتاج إلى إجراءات الكرنل why do we need kernel methods:
- ما هى الكرنل في تعلم الآلة :what is kernel in ML
- فوائد benefits:
- أدوات تعلم الآلة Machine Learning Tools:
- ما هي الأدوات المستخدمة في تعلم الآلة:
- What is Machine Learning Tool?
- تتكون أدوات التعلم الآلي من:
- الأدوات المحلية المستخدمة في الاتصالات والتعلم عن بعد:
- Local Tools for Telecommunication and Remote Learning:
- الأدوات المحلية local tools:
- خصائص الأدوات المحلية هي كما يلي:
- الأدوات التي تعمل عن بعد Remoot Tools:
- أشهر أدوات المستخدمة في تعلم الآلة:
- 1 - تنسور فلو TensorFlow:
- 2 - كيراس Keras:
- 3 - سكيت Scikit-learn:
- 4 - كافيه Caffe2:
- 5 - اباتش سبارك Apache Spark MLlib:
- 6 - اوبن ان ان OpenNN:
- 7 - امازون ساج ماكر: Amazon SageMaker
- مقدمة عن موديولات تعلم الآلة:
- Introduction to machine learning modules:
- أنواع مودلز تعلم الآلة Types of Machine Learning Modles:
- 1 - التصنيف classification:
- 2 - الانحدار Regression:
- 3 - التجميع clustering:
- 4 - تقليل الأبعاد Dimensionality Reduction:
- التعلم العميق Deep Learning:
- ما هو أفضل نموذج what is the Best Model:
- كيف تنبى نموذج How To Build A Model:
- الاستنتاج conclusion:
- منصات تعلم الآلة Machine Learning Plateforms:
- ما هي منصات تعلم الآلة what is machine learning platforms:
- بعض الأفكار الرئيسية في هذا التعريف هي:
- منصات تعلم الآلة Machine Learning Platforms:
- ميكروسوفت ازور Microsoft Azure:
- مميزاته Features:
- اى بى ام واتسون IBM Watson:
- المميزات:
- منصة أمازون Amazon:
- سمات:
- منصة AI-one:
- منصة : Apache PredictionIO
- منصة H2o:
- استنتاج:
- مكتبات تعلم الآلة :Machine Learning Libaries
- والأتي هي أهم المكتبات المستخدمة في تعلم الآلة:
- مكتبة Pandas:
- مكتبة NumPy:
- مكتبة Matplotlib:
- مكتبة سكائ كيت Sci-kit للتعلم:
- مكتبة سى بورن Sea born:
- مكتبة Tensor flow:
- مكتبة ثيانو Theano:
- مكتبة كيراس Keras:
- مكتبة PyTorch:
- مكتبة فلاسك Flask:
- دورة تطوير تعلم الآلة Machine Learning Life Cycle:
- التعلم من الأخطاء Learning from Mistakes:
- الخطوات المتضمنة في دورة حياة تعلم الآلة:
- 1 - بناء نموذج التعلم الآلي Building a machine learning model:
- 2 - تحضير البيانات Data Preparation:
- 3 - تدريب النموذج Model Training :
- 4 - اختيار المدخلات Parameter Selection :
- 5 - نقل التعلم Transfer Learning :
- 6 - التأكد من النموذج Model Verification:
- 7 - نشر نموذج التعلم الآلي:
- 8 - المراقبة Monitoring:
- 9 - ميزة دورة حياة تعلم الآلة:
- مقدمة عن الوظائف في التعلم الآلي Carriers In Machine Learning:
- التعليم مطلوب لتعلم الآلة Education required for Machine Learning :
- المسار المهني Career Path:
- المناصب الوظيفية أو مجالات التطبيق job position or application Areas:
- ات Salaries:
- التوقعات المهنية في التعلم الآلي Career Outlook in Machine Learning:
- تصنيف التعلم الآلي:
- التحكم control:
- مرشحات كالمان Kalman filters:
- التحكم التكيفي : adapative control
- طرق التعلم المستقلة :Autonomous Learning methods
- التراجع regression:
- شجرة اتخاذ القرار Decision tree:
- الشبكات العصبية Neural Networks:
- دعم آلات المتجهات support vector machine:
- الذكاء الصناعي Artificial Intellegence:
- ما هو الذكاء الصناعي:
- السيارات الذكية intelligent Cars:
- الأنظمة الخبيرة expert systems:
14الفصل الحادي عشر
- تمثيل البيانات لتعلم الآلة داخل ماتلاب
- Data representation for Machine
- learning inside matlab
- المؤشرات عبر الأقواس:
- مصفوفة الخلية cell array:
- طرق فعالة لاستخدام مصفوفات الخلايا:
- هياكل البياناتData structure :
- الدوال الرئيسية لـ structure:
- البيانات الرقمية numeric data:
- مخازن البيانات datastore:
- المصفوفات الكبيرة tallArray:
- المصفوفة الصفرية spares matrix:
- الجداول والأصناف tables and categories:
- ملف البيانات الضخمة Larg Mat files:
- تهيئة بنية البيانات باستخدام المعلمات Initializing a Data Structure Using Parameters:
- مسالة:
- الحل:
- شرح الحل:
- تنفيذ MapReduce على مخزن بيانات الصورة:
- مسالة:
- الحل:
- شرح طريقة تنفيذ الحل:
- تخليق جدول من ملف create table from file:
- الحل:
- شرح الحل:
- معالجة بيانات الجدول processing table data:
- مسالة:
- الحل:
- شرح الحل:
- استخدام النصوص String :
- ربط النصوص string concatenation:
- المصفوفات النصية Array of strings:
- الدوال استخراج إجراء النص substring: