| Dozent: | Stefan Held (ITK)/Kathrin Kugler (Mathworks) |
| Kontakt: | matlab (at) ldv.ei.tum.de |
| Zielgruppe: | ab 7. Semester |
| ECTS: | |
| Umfang: | (SWS Vorlesung/Übung/Praktikum) |
| Turnus: | Sommersemester |
| Anmeldung: | TUMOnline |
| Zeit & Ort: | Montags, 13.15 - 15.00 Uhr, Zoom, anschließend Praktikum |
| Beginn: | erste Vorlesung 15.04.2024 |
Aktuelle Hinweise
Diese Jahr werden wir den Vorlesungsteil online durchführen. Nähere Details dazu finden Sie im Moodle Kurs.
Bis dahin können Sie sich aber auch schon gern auf den Kurs vorbereiten, gehen Sie dazu bitte auf die Seite der Matlab-Academy und machen die folgenden Onramp Kurse:
Inhalt
Das Projektpraktikum MATLAB bietet eine umfassende Einführung in die interaktive Benutzung und Programmierung von MATLAB und führt die Teilnehmer bis zur Durchführung eines eigenständigen Programmierprojekts. Neben grundlegenden Datentypen und -strukturen werden Vektoren, Indizierung und Matrix-Operationen, sowie die MATLAB-Programmiersprache und der Debugger behandelt. Die Grundlagen werden anhand von Übungsaufgaben und Hausaufgaben auf der interaktiven Online Plattform „MATLAB Grader“ vertieft. In MATLAB integrierte Algorithmen für lineare Algebra, Least Squares und Optimierung werden anhand praktischer Beispiele besprochen. Weitere Themen umfassen Grafik und Visualisierung, Benutzeroberflächen, Objektorientierung und Performance-Analyse mit dem MATLAB-Profiler. Grundlagen des maschinellen Lernens und deren Umsetzung in MATLAB werden ebenfalls Teil der Veranstaltung sein. Abschließend wird auf die Möglichkeiten der Testautomatisierung in MATLAB sowie Sensordatenerfassung und Kommunikation mit „MATLAB Mobile“ eingegangen, um auf die Projektarbeit des Praktikums überzuleiten.
empfohlene Voraussetzungen:
Grundkenntnisse in der Regelungstechnik, Kommunikationsnetze, Signalverarbeitung, MATLAB-Programmierung
Als Voraussetzung erachten wir die erfolgreiche Durchführung eines MATLAB Onlinekurses mit einem entsprechenden Zertifikat. Diese Onlinekurse sind in der Campus Lizenz inbegriffen und stellen die geforderten Grundkenntnisse, auf denen die Lehrveranstaltung aufbaut, sicher. Zudem sollen die Studierenden durch den Erwerb des Zertifikats ein Gefühl für das Niveau des Kurses bekommen, um die Abbruchquoten zu verringern und die zur Verfügung stehenden Plätze optimal an interessierte Teilnehmer verteilen zu können. Die empfohlenen Onlinekurse aus dem Angebot von MathWorks werden auf der Kurswebsite des Lehrstuhls bekanntgegeben.
Die Studien- und Prüfleistung wird anhand der Laborleistung gemessen. Diese besteht aus verschiedenen Teilen, welche den Lernergebnissen angepasst sind:
1) Projektplan und Abschlusspräsentation: Die mündliche Kommunikationsfähigkeit und die praktische Konzeptionsfähigkeit eines verteilten technischen Systems wird im Projektplan (schriftlich und mündlich) und der Abschlusspräsentation (15 Minuten pro Team) des Projektergebnisses (mündlich) erfasst.
2) Programmierprojekt: Die Fähigkeiten zur Teamarbeit und Teamorganisation sowie die problemlösende Anwendung der Programmierkonzepte werden durch die Abgabe eines Programmierprojektes nachgewiesen. Die hier geprüften Kenntnisse erstrecken sich durch die Konzeptionierung des Projektes über die Themenfelder: Programmierung auf mobilen Endgeräten, drahtlose Datenübertragung und IoT Übertragungsprotokolle, Schnittstellendefinitionen (APIs), Mustererkennung, Regelungstechnik, Verarbeitung von Benutzereingaben und Visualisierung von Zeitseriendaten. Hinzu kommen die sachgemäße Dokumentation der Software und die verantwortungsvolle Nutzung einer Versionsverwaltung (Git). Ein besonderes Augenmerk liegt bei der Bewertung auf einer klar erkennbaren individuellen Leistung im Projekt.
3) Hausaufgaben: Die Fähigkeit zur individuellen Problemlösung wird im Rahmen von vier problemorientierten Hausaufgaben semesterbegleitend geprüft. Diese beziehen sich auf die einführenden Vorlesungsinhalte wie Datenformate, Objektorientierte Programmierung, Automatisiertes Testen von Programmen, Modellierung und Simulation in MATLAB Simulink. Die Hausaufgaben werden in dem von MathWorks bereit gestellten Online Tool „MATLAB Grader“ durchgeführt und direkt bewertet. Somit können die Studierenden zeitlich und örtlich flexibel die Hausaufgaben lösen und erhalten ein schnelles und transparentes Feedback.
Die Endnote der Laborleistung setzt sich aus der folgenden Gewichtung der einzelnen Bestandteile zusammen:
- 50% Programmierprojekt
- 30% Hausaufgaben
- 20% Projektplan und Abschlusspräsentation
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, mit MATLAB und Simulink als Programmierwerkzeug praktisch umzugehen und damit eigenständig Ingenieursprojekte umzusetzen. Für das Verständnis der Programmierumgebung und der Programmiersprache selbst bedeutet dies die Kenntnis der Syntax und Datenformate sowie die sichere Benutzung von objektorientierter Programmierung, automatisiertem Testen von Programmen, Möglichkeiten zum Debugging, Modellierung und Simulation in MATLAB Simulink.
Die Studierenden erlangen durch die Lehrveranstaltung die Fähigkeiten auf MATLAB basierende Lösungen für unbekannte Probleme zu entwickeln und können eine komplette Datenverarbeitungskette vom mobilen Endgerät bis zur Nutzerschnittstelle implementieren. Dies erstreckt sich über die folgenden Aspekte:
- Netzwerkkommunikation: Netzwerkarchitektur, Zugriffsregelungen für Shared Media (MAC), ThingSpeak (MathWorks IoT Analyseplatform), effiziente Koodierungs- und Übertragungsmöglichkeiten für verschiedene abgetastete, analoge Sensorsignale
- Datenstrukturen
- Objektorientierung
- automatisiertes Testen
- Visualisierung: Aufbereitung und Anzeige von Sensordaten auf Desktoprechnern als auch auf mobilen Endgeräten, Gestaltung grafischer Benutzeroberflächen in MATLAB
- Regelung: Aufbau eines physikalisch akkuraten Modells in MATLAB Simulink, Übertragung von Sensorsignalen in ein simuliertes physikalisches Modell, Stabilisierung der Simulation mit Hilfe modellbasierter Regelung
- Versionsverwaltung
- Kommunikationsfertigkeiten für die Softwareentwicklung im Team
- Software Dokumentation
Literatur:
- Angelika Bosl: Einführung in MATLAB/Simulink: Berechnung, Programmierung, Simulation, 2017 Hanser
- Frank Haußer, Yuri Luchko: Mathematische Modellierung mit MATLAB und Octave, 2019 Springer
- Hermann Will, Mini-Handbuch Vortrag und Präsentation: für Ihren nächsten Auftritt vor Publikum, 2001 Beltz