MATLAB and Simulink Training

Weiterbildungswege

Einführung

Starten Sie mit einem Grundlagenkurs wie MATLAB Grundlagen oder Simulink zur System- und Algorithmen-Modellierung. Vertiefen Sie dieses Basiswissen, indem Sie einem empfohlenen Weiterbildungsweg folgen.


MATLAB-Plattform

Weiterbildungsweg "Analyse und Visualisierung"

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

MATLAB für die Datenverarbeitung und Visualisierung

Dieser Kurs konzentriert sich auf den Import und die Vorbereitung von Daten für Datenanalyse-Anwendungen. Der Kurs ist für Datenanalysten und Datenexperten vorgesehen, die die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten aus mehreren Quellen automatisieren müssen.

Vertiefung

Paralleles Rechnen mit MATLAB

In diesem Kurs beschleunigen Sie mit der Parallel Computing Toolbox die Ausführung von vorhandenem Programmcode und nutzen dazu mit MATLAB Distributed Computing Server (MDCS) auch mehrere Rechner. Wenn Sie mit zeitintensiven Berechnungen oder großen Datenmengen arbeiten, werden Sie von den angewandten Beispielen profitieren.

Weiterbildungsweg „Statistik und maschinelles Lernen“

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

Statistische Methoden in MATLAB

In diesem Kurs analysieren Sie Daten mit MATLAB und der Statistics and Machine Learning Toolbox. Sie beginnen mit dem Einlesen und Organisieren von Daten und führen dann statistische Auswertungen und Simulationen durch.


Maschinelles Lernen mit MATLAB

Dieser Kurs konzentriert sich auf die Techniken der Datenanalyse und des maschinellen Lernens in MATLAB unter Verwendung der Funktionalitäten  der Statistics and Machine Learning Toolbox und Neural Network Toolbox. Sie verwenden Methoden des unüberwachten Lernens zum Erkennen von Merkmalen in großen Datensätzen und erstellen Vorhersagemodelle mit Algorithmen des überwachten Lernens. Anhand praktischer Beispiele und Übungen werten Sie die Ergebnisse analytisch und grafisch aus.

Vertiefung

Paralleles Rechnen mit MATLAB

In diesem Kurs beschleunigen Sie mit der Parallel Computing Toolbox die Ausführung von vorhandenem Programmcode und nutzen dazu mit MATLAB Distributed Computing Server (MDCS) auch mehrere Rechner. Wenn Sie mit zeitintensiven Berechnungen oder großen Datenmengen arbeiten, werden Sie von den angewandten Beispielen profitieren.

Weiterbildungsweg „Code-Entwicklung und -Verwaltung“

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen 

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

MATLAB-Programmiertechniken

In diesem Kurs schreiben Sie laufzeit- und speichereffiziente, robuste, gut organisierte MATLAB-Programme. Sie verbessern die Nutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit Ihrer Programme und vereinfachen die Zusammenarbeit mit Ihren Kollegen.

Paralleles Rechnen mit MATLAB

In diesem Kurs beschleunigen Sie mit der Parallel Computing Toolbox die Ausführung von vorhandenem Programmcode und nutzen dazu mit MATLAB Distributed Computing Server (MDCS) auch mehrere Rechner. Wenn Sie mit zeitintensiven Berechnungen oder großen Datenmengen arbeiten, werden Sie von den angewandten Beispielen profitieren.

Vertiefung

Objektorientiertes Programmieren mit MATLAB

Die Teilnehmer lernen, wie man objektorientierte Programmiertechniken verwendet, um komplexe MATLAB-Anwendungen zu erstellen und zu pflegen. Außerdem werden Ideen aus einem testgetriebenen Entwicklungsansatz eingeführt, um die Qualität und Flexibilität der Software sicherzustellen.

Weiterbildungsweg „Entwicklung von Benutzeroberflächen“

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

Erstellen interaktiver Anwendungen in MATLAB

In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie eine interaktive Benutzeroberfläche für Ihre Anwendungen in MATLAB erstellen. Die Teilnehmer erfahren alles über die Bedienelemente der Benutzeroberfläche wie Schaltflächen und Textfelder und deren Verwendung, um eine robuste und benutzerfreundliche Oberfläche für ihre MATLAB-Anwendung zu erstellen. Erfahrung mit der Programmierung grafischer Benutzeroberflächen ist nicht vorausgesetzt.

MATLAB-Programmiertechniken

In diesem Kurs schreiben Sie laufzeit- und speichereffiziente, robuste, gut organisierte MATLAB-Programme. Sie verbessern die Nutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit Ihrer Programme und vereinfachen die Zusammenarbeit mit Ihren Kollegen.

Weiterbildungsweg „Zeitreihenmodellierung“

Grundlagen

MATLAB für Finanzanwendungen

Dieser Kurs bietet Finanzexperten eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung auf das Finanzwesen wie beispielsweise Zeitreihenanalyse, Monte Carlo-Simulation, Portfoliomanagement und Analyse.

Kernkompetenz

Modellierung von Zeitreihen in MATLAB

In diesem Kurs entwickeln und evaluieren Sie Zeitreihenmodelle mit MATLAB und der Econometrics Toolbox. Dabei folgen Sie dem Box-Jenkins-Prozess. Die Schulung richtet sich an Ökonomen, Analysten und andere erfahrene MATLAB Anwender im Finanzumfeld.

Vertiefung

Statistische Methoden in MATLAB

In diesem Kurs analysieren Sie Daten mit MATLAB und der Statistics and Machine Learning Toolbox. Sie beginnen mit dem Einlesen und Organisieren von Daten und führen dann statistische Auswertungen und Simulationen durch.

MATLAB-basierte Optimierungsmethoden

In diesem Kurs formulieren und lösen Sie mathematische Optimierungsprobleme in der MATLAB-Umgebung. Der Fokus liegt dabei auf der Verwendung der Optimization Toolbox und Global Optimization Toolbox.

Weiterbildungsweg „Risikomanagement“

Grundlagen

MATLAB für Finanzanwendungen

Dieser Kurs bietet Finanzexperten eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung auf das Finanzwesen wie beispielsweise Zeitreihenanalyse, Monte Carlo-Simulation, Portfoliomanagement und Analyse.

Kernkompetenz

Risikomanagement mit MATLAB

In diesem Kurs analysieren Sie anhand von Beispielen Markt-, Kredit- und Zinsrisiken mit MATLAB, Financial Toolbox und der Risk Management Toolbox. Als Anwender im Finanzumfeld analysieren, bewerten und überwachen Sie diese Risiken und können das Vorgehen auf andere Risikoklassen übertragen.

Statistische Methoden in MATLAB

In diesem Kurs analysieren Sie Daten mit MATLAB und der Statistics and Machine Learning Toolbox. Sie beginnen mit dem Einlesen und Organisieren von Daten und führen dann statistische Auswertungen und Simulationen durch.

Vertiefung

Maschinelles Lernen mit MATLAB

Dieser Kurs konzentriert sich auf die Techniken der Datenanalyse und des maschinellen Lernens in MATLAB unter Verwendung der Funktionalitäten der Statistics and Machine Learning Toolbox und Neural Network Toolbox. Sie verwenden Methoden des unüberwachten Lernens zum Erkennen von Merkmalen in großen Datensätzen und erstellen Vorhersagemodelle mit Algorithmen des überwachten Lernens. Anhand praktischer Beispiele und Übungen werten Sie die Ergebnisse analytisch und grafisch aus

Paralleles Rechnen mit MATLAB

In diesem Kurs beschleunigen Sie mit der Parallel Computing Toolbox die Ausführung von vorhandenem Programmcode und nutzen dazu mit MATLAB Distributed Computing Server (MDCS) auch mehrere Rechner. Wenn Sie mit zeitintensiven Berechnungen oder großen Datenmengen arbeiten, werden Sie von den angewandten Beispielen profitieren.

Weiterbildungsweg „Finanzmathematik“

Grundlagen

MATLAB für Finanzanwendungen

Dieser Kurs bietet Finanzexperten eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung auf das Finanzwesen wie beispielsweise Zeitreihenanalyse, Monte Carlo-Simulation, Portfoliomanagement und Analyse.

Kernkompetenz

Statistische Methoden in MATLAB

In diesem Kurs analysieren Sie Daten mit MATLAB und der Statistics and Machine Learning Toolbox. Sie beginnen mit dem Einlesen und Organisieren von Daten und führen dann statistische Auswertungen und Simulationen durch.

MATLAB-Programmiertechniken

In diesem Kurs schreiben Sie laufzeit- und speichereffiziente, robuste, gut organisierte MATLAB-Programme. Sie verbessern die Nutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit Ihrer Programme und vereinfachen die Zusammenarbeit mit Ihren Kollegen.

Vertiefung

Objektorientiertes Programmieren mit MATLAB

Die Teilnehmer lernen, wie man objektorientierte Programmiertechniken verwendet, um komplexe MATLAB-Anwendungen zu erstellen und zu pflegen. Außerdem werden Ideen aus einem testgetriebenen Entwicklungsansatz eingeführt, um die Qualität und Flexibilität der Software sicherzustellen.

Weiterbildungsweg „Entwicklung von Finanzanwendungen“

Grundlagen

MATLAB für Finanzanwendungen

Dieser Kurs bietet Finanzexperten eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung auf das Finanzwesen wie beispielsweise Zeitreihenanalyse, Monte Carlo-Simulation, Portfoliomanagement und Analyse.

Kernkompetenz

MATLAB-Programmiertechniken

In diesem Kurs schreiben Sie laufzeit- und speichereffiziente, robuste, gut organisierte MATLAB-Programme. Sie verbessern die Nutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit Ihrer Programme und vereinfachen die Zusammenarbeit mit Ihren Kollegen.

Erstellen interaktiver Anwendungen in MATLAB

In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie eine interaktive Benutzeroberfläche für Ihre Anwendungen in MATLAB erstellen. Die Teilnehmer erfahren alles über die Bedienelemente der Benutzeroberfläche wie Schaltflächen und Textfelder und deren Verwendung, um eine robuste und benutzerfreundliche Oberfläche für ihre MATLAB-Anwendung zu erstellen. Erfahrung mit der Programmierung grafischer Benutzeroberflächen ist nicht vorausgesetzt.

Vertiefung

Objektorientiertes Programmieren mit MATLAB

Die Teilnehmer lernen, wie man objektorientierte Programmiertechniken verwendet, um komplexe MATLAB-Anwendungen zu erstellen und zu pflegen. Außerdem werden Ideen aus einem testgetriebenen Entwicklungsansatz eingeführt, um die Qualität und Flexibilität der Software sicherzustellen.

Paralleles Rechnen mit MATLAB

In diesem Kurs beschleunigen Sie mit der Parallel Computing Toolbox die Ausführung von vorhandenem Programmcode und nutzen dazu mit MATLAB Distributed Computing Server (MDCS) auch mehrere Rechner. Wenn Sie mit zeitintensiven Berechnungen oder großen Datenmengen arbeiten, werden Sie von den angewandten Beispielen profitieren.

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

Signalverarbeitung mit MATLAB

Dieser Kurs zeigt, wie Sie mit MATLAB, der Signal Processing Toolbox und der DSP System Toolbox Signale analysieren und Signalverarbeitungssysteme entwickeln können.

Vertiefung

MATLAB nach C mit MATLAB Coder

In diesem Kurs erzeugen Sie C-Code aus MATLAB-Code mit MATLAB Coder. Sie bereiten bestehenden MATLAB-Code für die Codeerzeugung vor, erzeugen optimierten C-Code und verknüpfen den generierten Code mit externen Modulen.

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

Bildverarbeitung mit MATLAB

In diesem Kurs üben Sie anhand von Beispielen und Aufgaben, wie Sie MATLAB und die Image Processing Toolbox erfolgreich und effizient für die Bildanalyse einsetzen können.

Computer Vision mit MATLAB

Dieser Kurs bietet praktische Erfahrungen mit der Durchführung von Computer-Vision-Aufgaben. Anhand von Beispielen und Übungen lernen Sie, wie Sie die Funktionalität von MATLAB und der Computer Vision System Toolbox effektiv anwenden.

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

Modellierung von Kommunikationssystemen mit MATLAB

In diesem Kurs entwerfen und analysieren Sie digitale Kommunikationssysteme mit MATLAB. Sie modellieren diverse Kanalstörungen um deren Effekte auf Kommunikationssysteme zu demonstrieren.

Entwerfen von LTE- und LTE Advanced Physical Layer-Systemen mit MATLAB

Dieser Kurs bietet eine Übersicht über LTE- und LTE Advanced Physical Layer-Systeme. Mithilfe von MATLAB und der LTE System Toolbox lernen die Teilnehmer, wie sie mit MATLAB und der LTE System Toolbox LTE-Referenzsignale erzeugen und ein End-to-End LTE-PHY System aufbauen und simulieren können.

Weiterbildungsweg „MathWorks Certified MATLAB Associate“

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

Prüfung „MathWorks-Zertifizierung als MATLAB Associate“

Die Zertifizierung als MathWorks Certified MATLAB Associate ist der erste Schritt im MATLAB®-Zertifizierungsprogramm. Diese Zertifizierung belegt Ihre MATLAB-Kenntnisse und kann Ihnen dabei helfen, Ihre Glaubwürdigkeit zu stärken und Ihre Karriere zu beschleunigen. Wissen auf diesem Level ist außerdem eine gute Vorbereitung für die nächste Zertifizierung als MATLAB Professional.

Weiterbildungsweg „MathWorks Certified MATLAB Professional“

Grundlagen

Prüfung „MathWorks-Zertifizierung als MATLAB Associate“

Die Zertifizierung als MathWorks Certified MATLAB Associate ist der erste Schritt im MATLAB®-Zertifizierungsprogramm. Diese Zertifizierung belegt Ihre MATLAB-Kenntnisse und kann Ihnen dabei helfen, Ihre Glaubwürdigkeit zu stärken und Ihre Karriere zu beschleunigen. Wissen auf diesem Level ist außerdem eine gute Vorbereitung für die nächste Zertifizierung als MATLAB Professional.

MATLAB-Programmiertechniken

In diesem Kurs schreiben Sie laufzeit- und speichereffiziente, robuste, gut organisierte MATLAB-Programme. Sie verbessern die Nutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit Ihrer Programme und vereinfachen die Zusammenarbeit mit Ihren Kollegen.

MATLAB für die Datenverarbeitung und Visualisierung

Dieser Kurs konzentriert sich auf den Import und die Vorbereitung von Daten für Datenanalyse-Anwendungen. Der Kurs ist für Datenanalysten und Datenexperten vorgesehen, die die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten aus mehreren Quellen automatisieren müssen.

Erstellen interaktiver Anwendungen in MATLAB

In diesem Kurs wird gezeigt, wie Sie eine interaktive Benutzeroberfläche für Ihre Anwendungen in MATLAB erstellen. Die Teilnehmer erfahren alles über die Bedienelemente der Benutzeroberfläche wie Schaltflächen und Textfelder und deren Verwendung, um eine robuste und benutzerfreundliche Oberfläche für ihre MATLAB-Anwendung zu erstellen. Erfahrung mit der Programmierung grafischer Benutzeroberflächen ist nicht vorausgesetzt.

Kernkompetenz

Prüfung „MathWorks-Zertifizierung als MATLAB Professional“

Sobald Sie die Zertifizierung als MATLAB Associate erlangt haben, können Sie als Nächstes die Zertifizierung als MathWorks Certifed MATLAB Professional in Angriff nehmen. Die Zertifizierung als MATLAB Professional zeigt, dass Sie Ihre MATLAB-Kenntnisse auf einen Level erweitert haben, der gleichwertig ist mit dem der meisten fortgeschrittenen Mitglieder der MATLAB-Community.


Simulink-Plattform

Weiterbildungsweg „Übergeordnete Steuerungslogik“

Grundlagen

Simulink zur System- und Algorithmenmodellierung

In diesem Kurs modellieren, simulieren und analysieren Sie dynamische Systeme und Algorithmen mit Simulink-Blockdiagrammen. Sie wenden grundlegende Modellierungstechniken und -werkzeuge auf praktische Beispiele an.

Kernkompetenz

Stateflow für die Modellierung Logik-getriebener Systeme

In diesem Kurs implementieren Sie komplexe Entscheidungsflüsse und endliche Zustandsautomaten mit Stateflow. Sie setzen dazu Flussdiagramme, Zustandsautomaten, Wahrheitstabellen und Zustandsübergangstabellen in Simulink-Modellen ein.

Entwicklung von Embedded Software mit dem Embedded Coder

In diesem Kurs erzeugen Sie C-Code für eingebettete Systeme aus Simulink-Modellen mit Embedded Coder. Sie bereiten Simulink-Modelle für die Codeerzeugung vor, erzeugen optimierten C-Code und implementieren den generierten Code auf Hardware.

Weiterbildungsweg „Reglerentwurf und -analyse“

Grundlagen

Simulink zur System- und Algorithmenmodellierung

In diesem Kurs modellieren, simulieren und analysieren Sie dynamische Systeme und Algorithmen mit Simulink-Blockdiagrammen. Sie wenden grundlegende Modellierungstechniken und -werkzeuge auf praktische Beispiele an.

Kernkompetenz

Effizienter Reglerentwurf mit MATLAB und Simulink

Dieser Kurs bietet ein allgemeines Verständnis dessen, wie Sie den Entwicklungsprozess geschlossener Regelkreise mit MATLAB und Simulink beschleunigen können.

Entwicklung von Embedded Software mit dem Embedded Coder

In diesem Kurs erzeugen Sie C-Code für eingebettete Systeme aus Simulink-Modellen mit Embedded Coder. Sie bereiten Simulink-Modelle für die Codeerzeugung vor, erzeugen optimierten C-Code und implementieren den generierten Code auf Hardware.

Weiterbildungsweg „Embedded Design“

Grundlagen

Simulink zur System- und Algorithmenmodellierung

In diesem Kurs modellieren, simulieren und analysieren Sie dynamische Systeme und Algorithmen mit Simulink-Blockdiagrammen. Sie wenden grundlegende Modellierungstechniken und -werkzeuge auf praktische Beispiele an.

Kernkompetenz

Testen generierten Codes in Simulink

In dieser Schulung entwerfen und testen Sie dem Model-Based-Design-Ansatz folgend eingebettete Anwendungen mit dem Simulink Coder und dem Embedded Coder. Sie beschleunigen komplexe Simulationen, passen Parameter in einer laufenden Anwendung an, verifizieren den erzeugten Code und analysieren das Laufzeitverhalten.

Entwicklung von Embedded Software mit dem Embedded Coder

In diesem Kurs erzeugen Sie C-Code für eingebettete Systeme aus Simulink-Modellen mit Embedded Coder. Sie bereiten Simulink-Modelle für die Codeerzeugung vor, erzeugen optimierten C-Code und implementieren den generierten Code auf Hardware.

Vertiefung

Programmierung von Xilinx Zynq SoCs mit MATLAB und Simulink

Dieser praxisbezogene Kurs konzentriert sich auf die Entwicklung und Konfiguration von Modellen in der Simulink-Umgebung und auf die Bereitstellung auf Xilinx Zynq-7000 All Programmable SoCs. Der Kurs wurde für Simulink-Benutzer entwickelt, die Embedded Code und HDL-Code für Software-/Hardware-Codesign mit Embedded Coder und HDL Coder erzeugen, überprüfen und implementieren wollen. Jedem Teilnehmer wird für den Gebrauch im Kurs ein ZedBoard zur Verfügung gestellt. Das Board wird während des Unterrichts programmiert und Sie dürfen es nach der Schulung behalten.

Polyspace Code Prover für C-/C++-Codeverifikation

In diesem Kurs verbessern Sie die Qualität von C/C++-Programmen für eingebettete Systeme mit dem Polyspace Code Prover. Dazu weisen Sie nach, dass der Code frei von Laufzeitfehlern ist, und dass er Programmierrichtlinien folgt; zudem bestimmen Sie Code-Qualitätsmetriken.

Weiterbildungsweg „FPGA Design“

Grundlagen

Simulink zur System- und Algorithmenmodellierung

In diesem Kurs modellieren, simulieren und analysieren Sie dynamische Systeme und Algorithmen mit Simulink-Blockdiagrammen. Sie wenden grundlegende Modellierungstechniken und -werkzeuge auf praktische Beispiele an.

Kernkompetenz

Testen generierten Codes in Simulink

In dieser Schulung entwerfen und testen Sie dem Model-Based-Design-Ansatz folgend eingebettete Anwendungen mit dem Simulink Coder und dem Embedded Coder. Sie beschleunigen komplexe Simulationen, passen Parameter in einer laufenden Anwendung an, verifizieren den erzeugten Code und analysieren das Laufzeitverhalten.

Entwicklung von HDL-Code aus Simulink

Dieser Kurs zeigt, wie Sie HDL-Code aus einem Simulink-Modell mithilfe von HDL Coder und HDL Verifier generieren und verifizieren können.

Vertiefung

Programmierung von Xilinx Zynq SoCs mit MATLAB und Simulink

Dieser praxisbezogene Kurs konzentriert sich auf die Entwicklung und Konfiguration von Modellen in der Simulink-Umgebung und auf die Bereitstellung auf Xilinx Zynq-7000 All Programmable SoCs. Der Kurs wurde für Simulink-Benutzer entwickelt, die Embedded Code und HDL-Code für Software-/Hardware-Codesign mit Embedded Coder und HDL Coder erzeugen, überprüfen und implementieren wollen. Jedem Teilnehmer wird für den Gebrauch im Kurs ein ZedBoard zur Verfügung gestellt. Das Board wird während des Unterrichts programmiert und Sie dürfen es nach der Schulung behalten.

Grundlagen

Simulink zur System- und Algorithmenmodellierung

In diesem Kurs modellieren, simulieren und analysieren Sie dynamische Systeme und Algorithmen mit Simulink-Blockdiagrammen. Sie wenden grundlegende Modellierungstechniken und -werkzeuge auf praktische Beispiele an.

Kernkompetenz

Simulink für Fortgeschrittene: Modellmanagement und Architektur

In diesem Kurs richten Sie Simulink-Modelle für den Einsatz von Model-Based Design im Rahmen eines Entwurfsprozesses ein. Sie verknüpfen die Modelle mit Anforderungsdokumenten, bereiten die Modelle für die Bearbeitung im Team vor und prüfen die Einhaltung von Modellierungsstandards.

Verifikation und Validierung von Simulink-Modellen

Dieser Kurs beschreibt die Techniken für das Testen und formale Verifizieren von Simulink-Modellverhalten mit Simulink Test, Simulink Verification and Validation und Simulink Design Verifier.

Weiterbildungsweg „Modellierung mechanischer Systeme“

Grundlagen

Simulink zur System- und Algorithmenmodellierung

In diesem Kurs modellieren, simulieren und analysieren Sie dynamische Systeme und Algorithmen mit Simulink-Blockdiagrammen. Sie wenden grundlegende Modellierungstechniken und -werkzeuge auf praktische Beispiele an.

Kernkompetenz

Modellierung physikalischer Systeme mit Simscape

Dieser Kurs konzentriert sich auf die Modellierung von Systemen in verschiedenen physikalischen Domänen in der Simulink-Umgebung mittels Simscape. Sie verknüpfen die verschiedenen Systeme mit Simscape zu einem Multidomänensystem.

Modellierung mechanischer Mehrkörpersysteme mit Simscape

Dieser Kurs konzentriert sich auf die Modellierung der Dynamik starrer Körper in der Simulink-Umgebung mittels Simscape Multibody (vormals SimMechanics).


Weiterbildungsweg „Modellierung elektrischer Systeme“

Grundlagen

Simulink zur System- und Algorithmenmodellierung

In diesem Kurs modellieren, simulieren und analysieren Sie dynamische Systeme und Algorithmen mit Simulink-Blockdiagrammen. Sie wenden grundlegende Modellierungstechniken und -werkzeuge auf praktische Beispiele an.

Kernkompetenz

Modellierung physikalischer Systeme mit Simscape

Dieser Kurs konzentriert sich auf die Modellierung von Systemen in verschiedenen physikalischen Domänen in der Simulink-Umgebung mittels Simscape. Sie verknüpfen die verschiedenen Systeme mit Simscape zu einem Multidomänensystem.

Modellierung mechanischer Mehrkörpersysteme mit Simscape

Dieser Kurs konzentriert sich auf die Modellierung der Dynamik starrer Körper in der Simulink-Umgebung mittels Simscape Multibody (vormals SimMechanics).

Weiterbildungsweg „Eingebettete Systeme“

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

Signalverarbeitung mit Simulink

In diesem Kurs modellieren Sie Systeme zur digitalen Signalverarbeitung, analysieren Signalspektren und entwerfen digitale Filter. Sie erstellen Simulink-Blockdiagramme, um diese Systeme zu simulieren und verwenden Algorithmen für die Signalverarbeitung aus der DSP System Toolbox.

Entwicklung von Embedded Software mit dem Embedded Coder

In diesem Kurs erzeugen Sie C-Code für eingebettete Systeme aus Simulink-Modellen mit Embedded Coder. Sie bereiten Simulink-Modelle für die Codeerzeugung vor, erzeugen optimierten C-Code und implementieren den generierten Code auf Hardware.

Vertiefung

Programmierung von Xilinx Zynq SoCs mit MATLAB und Simulink

Dieser praxisbezogene Kurs konzentriert sich auf die Entwicklung und Konfiguration von Modellen in der Simulink-Umgebung und auf die Bereitstellung auf Xilinx Zynq-7000 All Programmable SoCs. Der Kurs wurde für Simulink-Benutzer entwickelt, die Embedded Code und HDL-Code für Software-/Hardware-Codesign mit Embedded Coder und HDL Coder erzeugen, überprüfen und implementieren wollen. Jedem Teilnehmer wird für den Gebrauch im Kurs ein ZedBoard zur Verfügung gestellt. Das Board wird während des Unterrichts programmiert und Sie dürfen es nach der Schulung behalten.

Weiterbildungsweg „FPGA-Entwurf“

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Kernkompetenz

Signalverarbeitung mit Simulink

In diesem Kurs modellieren Sie Systeme zur digitalen Signalverarbeitung, analysieren Signalspektren und entwerfen digitale Filter. Sie erstellen Simulink-Blockdiagramme, um diese Systeme zu simulieren und verwenden Algorithmen für die Signalverarbeitung aus der DSP System Toolbox.

Entwicklung von HDL-Code aus Simulink

Dieser Kurs zeigt, wie Sie HDL-Code aus einem Simulink-Modell mithilfe von HDL Coder und HDL Verifier generieren und verifizieren können.

Vertiefung

Programmierung von Xilinx Zynq SoCs mit MATLAB und Simulink

Dieser praxisbezogene Kurs konzentriert sich auf die Entwicklung und Konfiguration von Modellen in der Simulink-Umgebung und auf die Bereitstellung auf Xilinx Zynq-7000 All Programmable SoCs. Der Kurs wurde für Simulink-Benutzer entwickelt, die Embedded Code und HDL-Code für Software-/Hardware-Codesign mit Embedded Coder und HDL Coder erzeugen, überprüfen und implementieren wollen. Jedem Teilnehmer wird für den Gebrauch im Kurs ein ZedBoard zur Verfügung gestellt. Das Board wird während des Unterrichts programmiert und Sie dürfen es nach der Schulung behalten.

Grundlagen

MATLAB-Grundlagen

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die technische Programmierumgebung von MATLAB. Es werden weder vorherige Programmiererfahrung noch MATLAB-Kenntnisse vorausgesetzt. Themen wie Datenanalyse, Visualisierung, Modellerstellung und Programmierung werden im Kurs behandelt.

Signalverarbeitung mit Simulink

In diesem Kurs modellieren Sie Systeme zur digitalen Signalverarbeitung, analysieren Signalspektren und entwerfen digitale Filter. Sie erstellen Simulink-Blockdiagramme, um diese Systeme zu simulieren und verwenden Algorithmen für die Signalverarbeitung aus der DSP System Toolbox.

Kernkompetenz

Modellierung von Kommunikationssystemen mit Simulink

Anhand von praxisbezogenen Beispielen wird in diesem Kurs die Verwendung von Simulink-Produkten für die Entwicklung von gebräuchlichen Kommunikationssystemen gezeigt. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von End-to-End-Kommunikationssystemen mit Simulink, der Communications System Toolbox und der DSP System Toolbox.

Entwicklung von HDL-Code aus Simulink

Dieser Kurs zeigt, wie Sie HDL-Code aus einem Simulink-Modell mithilfe von HDL Coder und HDL Verifier generieren und verifizieren können.

Vertiefung

Programmierung von Xilinx Zynq SoCs mit MATLAB und Simulink

Dieser praxisbezogene Kurs konzentriert sich auf die Entwicklung und Konfiguration von Modellen in der Simulink-Umgebung und auf die Bereitstellung auf Xilinx Zynq-7000 All Programmable SoCs. Der Kurs wurde für Simulink-Benutzer entwickelt, die Embedded Code und HDL-Code für Software-/Hardware-Codesign mit Embedded Coder und HDL Coder erzeugen, überprüfen und implementieren wollen. Jedem Teilnehmer wird für den Gebrauch im Kurs ein ZedBoard zur Verfügung gestellt. Das Board wird während des Unterrichts programmiert und Sie dürfen es nach der Schulung behalten.

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