ToolBoxen in Matlab

Bedeutung und Anwendung der verschiedenen Toolboxen in MatLab.

1. Computer Vision Toolbox

Verarbeitung und Analyse von Bildern/Videos, Objekterkennung, 3D-Rekonstruktion.

Anwendung: Objekterkennung in Videos, automatische Bildsegmentierung, Gesichtserkennung.

• Wichtige Methoden
  • Merkmalsextraktion (detectSURFFeatures, detectMSERFeatures).
  • Objektverfolgung (opticalFlowLK, multiObjectTracker).
  • Stereo Vision (stereoCalibrate, disparityMap).
  • Deep Learning-basierte Erkennung (fasterRCNNObjectDetector).
• Beispiel

  % Gesichtserkennung mit Viola-Jones-Algorithmus
  faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();
  img = imread('face.jpg');
  bbox = faceDetector(img);
  imshow(insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', bbox, 'Face'));

2. Control System Toolbox

Modellierung und Analyse dynamischer Systeme, Regelungsentwurf.

Anwendung: Entwicklung von Regelungssystemen für Roboter, Fahrzeugssteuerung, induestrielle Prozesse.

• Wichtige Methoden
  • Übertragungsfunktionen (tf, ss).
  • Stabilitätsanalyse (bode, nyquist, margin).
  • PID-Regler (pidtune).
• Beispiel

  % PID-Regler für Motor entwerfen
  sys = tf(1, [1 1 0]);
  [C, info] = pidtune(sys, 'PID');
  step(feedback(C * sys, 1));

3. Curve Fitting Toolbox

Anpassung von Kurven an Datenpunkte.

Anwendung: Modellierung von physikalischen Phänomenen, Vorhersagen von Trends aus Messwerten

• Wichtige Methoden
  • Polynomfit (polyfit).
  • Splines (spline, csaps).
  • Nichtlineare Regression (fit, fittype).
• Beispiel

  % Polynomfit für Temperaturdaten
  x = 1:24; temp = [20 19 18 ...]; % Daten
  p = polyfit(x, temp, 3);
  plot(x, polyval(p, x));

4. DSP System Toolbox

Echtzeit-Signalverarbeitung mit Filtern und Spektralanalyse.

Anwendung: Sprach- und Audiosignalverarbeitung, Echtzeit-Datenanalyse

• Wichtige Methoden
  • FIR/IIR-Filterdesign (fir1, butter).
  • Spektralanalyse (fft, pwelch).
• Beispiel

  % Rauschunterdrückung mit Tiefpassfilter
  [b, a] = butter(4, 0.2, 'low');
  filtered_signal = filter(b, a, noisy_signal);

5. Image Acquisition Toolbox

Erfassung von Bildern/Videos aus Kameras. Es verbindet MATLAB mit Kameras und Sensoren zur Bildaufnahme.

Anwendung: Echtzeit-Videoverarbeitung, Bilderfassung für medizinische oder industrielle Anwendungen

• Wichtige Methoden
  • Verbindung zu Kameras (videoinput, imaqhwinfo).
  • Live-Aufnahme (preview, getsnapshot).
• Beispiel

  % Live-Bild von Webcam
  cam = videoinput('winvideo', 1);
  preview(cam);

6. Image Processing Toolbox

Bearbeitung und Analyse von Bildern.

Anwendung: Bildverbesserung, Rauschreduktion, medizinische Bildverarbeitung.

• Wichtige Methoden
  • Filterung (imgaussfilt, medfilt2).
  • Segmentierung (imbinarize, watershed).
  • Morphologie (imopen, imdilate).
• Beispiel

  % Kantenerkennung mit Canny
  img = imread('coins.png');
  edges = edge(img, 'Canny');
  imshow(edges);

7. Mapping Toolbox

Visualisierung und Analyse geografischer Daten.

Anwendung: GPS-Datenanalyse, Umweltmodellierung, Navigation.

• Wichtige Methoden
  • Koordinatentransformation (projfwd, projinv).
  • Kartenplots (geoshow, wmline).
• Beispiel

  % GPS-Daten auf Karte plotten
  lat = [48.1351, 52.5200]; lon = [11.5820, 13.4050];
  geoplot(lat, lon, 'r-*');
  geobasemap('streets');

8. Optimization Toolbox

Lösen von mathematischer Optimierungsproblemen.

Anwendung: Optimierung von Produktionsprozessen, Energieeffizienzsteigerung.

• Wichtige Methoden
  • Nichtlineare Optimierung (fmincon).
  • Least Squares (lsqnonlin).
  • Lineare Programmierung (linprog).
• Beispiel

  % Minimierung mit fmincon
  fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
  x0 = [1,1];
  x_opt = fmincon(fun, x0);

9. Phased Array System Toolbox

Entwurf und Simulation von Antennensystemen und Radar.

Anwendung: Entwicklerung von Kommunikations- und Überwachungssystemen.

• Wichtige Methoden
  • Beamforming (phased.PhaseShiftBeamformer).
  • Dopplerverarbeitung (phased.DopplerEstimator).
• Beispiel

  % Radar-Zielentdeckung
  waveform = phased.FMCWWaveform();
  channel = phased.FreeSpace();
  target = phased.RadarTarget('MeanRCS', 1);
  rx_sig = target(channel(waveform()));

10. Robotics System Toolbox

Modellierung, Steuerung und Simulation von Robotersystemen.

Anwendung: Robotersteuerung in der Industrie, autonome Fahrzeuge.

• Wichtige Methoden
  • Kinematik/Dynamik (rigidBodyTree).
  • Pfadplanung (pathPlannerRRT).
• Beispiel

  % Roboterarm-Bewegungsplanung
  robot = loadrobot('abbYumi');
  traj = trapveltraj([0 1], 100);
  show(robot, traj);

11. Signal Processing Toolbox

Analyse und Vorverarbeitung von Zeitreihen- und Frequenzsignalen.

Anwendung: Analyse von EEG-Daten, Sensor-Datenverarbeitung, Telekommunikation

• Wichtige Methoden
  • Spektralanalyse (pwelch, stft).
  • Wavelet-Transformation (cwt, dwt).
• Beispiel

  % Spektrum eines Audiosignals
  [y, Fs] = audioread('audio.wav');
  pwelch(y, [], [], [], Fs);