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2025 MATLAB & Simulink
免費體驗課程

2025 MATLAB® & Simulink® 免費體驗課程 掌握最新實用功能，升級熱門科技專業競爭力

AI人工智慧
電氣化轉型
無線通訊
軟體定義車輛
晶片開發
通用技能

課程介紹

通用技能

1利用MATLAB解析數據分析流程

日期時間：3/27 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

此課程您將了解如何將大量複雜的資料轉化為有用的資訊，並提升決策過程。利用 MATLAB® 提供的方法和技術，可以應付您所面臨的挑戰，包括：數據存取、數據清洗與可視化、機器學習方法製作模型與模型的測試和改進、在企業業務系統中整合執行分析。

課程大綱

  • Importing Data
  • Preprocessing and Visualization Data
  • Analyzing Data with Machine Learning
  • Deploying Your Models

2MATLAB大數據分析技巧流程

日期時間：4/18 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程介紹MATLAB如何面對大量資料的處理與分析，主要可分為三個部分，第一部分介紹資料的匯入，以及MATLAB匯入檔案時，如何有效率的使用記憶體；第二部分將介紹資料前處理的相關功能，如何將資料結構化，並合理的補齊缺漏值，最後一部分將介紹分析的模型與手法，並如何從如何從資料分析的結果中獲得價值。

課程大綱

  • Import with large data size
    Memory usage in MATLAB
    Data types in MATLAB
    DATASTORE/TALL function
  • Data pre-processing
    Dealing with NaN
    Joining the data from different data source
  • Predicting data with model
    Machine Learning
    Machine Learning with tall array

3如何在Simulink中進行軟體的動態測試

日期時間：8/27 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

軟體的前期測試是MBD的一個重要的精神，它的好處在於能夠在開發階段及早發現 體的bug，以減少在硬體上測試的時間及成本。本課程將說明如何在Simulink上進行軟體的動態測試，內容包含：測試框架的建立、測試用例的產生、測試結果的比對、覆蓋率測試等。

課程大綱

  • Introduction for Software Tesing
  • Requiarement-Based Testing
  • Coverage Tesing
  • In the loop Tesing (MIL/SIL)

4使用MATLAB進行測試與量測功能開發

日期時間：11/20 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

在本課程中將介紹如何使用MATLAB與儀器透過NI VISA, Modbus, CAN bus連結並擷取資料，並結合App Designer製作GUI可讓使用者操作。

課程大綱

  • 透過NI VISA設定與取得示波器資料。
  • 透過Modbus物件控制設備。
  • 透過CAN bus物件與控制器進行資料交換。
  • 利用App Designer製作GUI
AI人工智慧

5No Code快速開發影像處理與深度電腦視覺演算法

日期時間：4/10 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程將深入介紹 MATLAB 在影像處理與電腦視覺領域的多元應用，涵蓋影像操作、增強技術及基於 APP 的工作流程，無需編寫程式即可實現高效影像處理。課程進一步探討電腦視覺中的特徵提取、條碼檢測，並結合深度學習技術實現多目標追蹤與人體姿態估測。此外，將介紹 AR/VR 的基礎功能，如相機校正與視覺定位（vSLAM），並探討Camera Pipeline Design(ISP)，實現從基礎到進階的完整學習體驗。

課程大綱

  • Images in MATLAB
  • Image Enhancement
  • APP Based Workflow
  • Computer Vision Features Extraction & Barcodes Detect
  • Deep SORT(Deep Learning Tracking) & Pose Estimate
  • AR/VR Overview(Camera Calibration & vSLAM)
  • Camera Pipeline Design(ISP)

6No Code & Low Code 實現深度學習應用

日期時間：5/9 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程專注於使用 No Code & Low Code 方法快速實現深度學習應用，涵蓋影像分類、物件偵測、語意分割、實例分割與異常偵測等技術。學員將學習如何利用預訓練模型與遷移學習進行深度學習模型的開發，並探索 YOLO、SOLOv2 等進階物件偵測技術與異常檢測方法（如 FCDD 和 PatchCore）。課程還將介紹深度學習模型的視覺化、整合 PyTorch/TensorFlow，並展示應用與部署的實現方式，幫助高效將模型落地。

課程大綱

  • Classification
    How to use Pretrained model
    Create Deep Learning Model(MNIST)
    Try to do Transfer Learning
  • Object Detection & Advance
    Deep Learning Visualization
    Object Detection(YOLO)
    Semantic Segmentation
    Instance Segmentation(SOLOv2)
    Anomaly detection(FCCD,PatchCore)
  • Integrate
    Deep Learning Model Exchange
    Application And Deployment

7No Code & Low Code 實現深度學習數值訊號分類與預測

日期時間：8/13 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程將深入講解如何在數值與訊號領域中實現分類與預測，並探討機器學習與深度學習的核心技術。課程將介紹 MATLAB 的 Auto Machine Learning 工具，如 Classification Learner 和 Regression Learner，並使用 Deep Network Designer 實現 LSTM、1D CNN 和 GRU 架構。此外，課程還涵蓋異常偵測與去雜訊模型的應用，並展示如何使用訓練模型進行聲音分類，深入解析深度學習在訊號處理、音訊分析及無線通訊中的實際應用。

課程大綱

  • Classification Learner &Regression Learner
  • Deep Network Designer(LSTM,1DCNN,GRU)
  • Anomaly detection & Denoise Signal
  • Audio Classification
  • Introducing Deep Learning for Signal, Audio, Wireless application

8MATLAB強化學習開發技巧

日期時間：9/9 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

強化學習是機器學習(Machine learning)的一種，指的是電腦透過與一個動態(dynamic)環境不斷重複地互動，來學習正確地執行一項任務。這種嘗試錯誤(trial-and-error)的學習方法，使電腦在沒有人類干預、沒有被寫入明確的執行任務程式下，就能夠做出一系列的決策，成為近年逐漸崛起的熱門方法。這個動態互動的過程是由模型的行為(actions)、環境的觀測值(observations)與獎賞(rewards)所構成，在本課程中，我們將介紹如何使用MATLAB中的強化學習工具箱建構該流程。

課程大綱

  • Introduction
  • Environment and Rewards
  • Policy and Agent
  • Neural Networks and Training

9MATLAB利用振動訊號預測設備剩餘壽命

日期時間：10/28 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

機器學習的應用逐漸擴大，隨著越來越多機器中感知器資料被儲存與蒐集，就可利用資料開發預防性保養的預測模型，本課程將以震動訊號為例，使用MATLAB示範資料的匯入、簡單的訊號前處理以獲得可用的特徵值，並使用機器學習和類神經網路做出可預測的模型，最後說明與其他程式語言整合的方法。

課程大綱

  • 資料匯入與前處理
  • 特徵萃取
  • 健康指標建構
  • 剩餘壽命估計方法
電氣化轉型

10使用Simscape Electrical進行馬達驅控建模與模擬

日期時間：5/27 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

使用Simscape Electrical進行馬達驅控的建模與模擬，包含了馬達模型的建模與Inverter的建模，並且搭配控制的輸入，來驗證整個系統的性能指標。

課程大綱

  • Machine Modeling : Mathematical representation
  • Machine Modeling and Inverter Modeling using Simscape Electrical
  • Adding Control Input and Testing Scenario

11動力與儲能電池模型建立與BMS算法驗證

日期時間：6/25 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程主要分為兩個部分，電池模型與電池管理系統建立。首先，學習如何使用Battery Pack Model Builder建立不同形狀結構的電池組，評估並設計所需的電池組。接著，透過Simscape Battery進行電池管理系統的搭建，其中包括冷卻系統、電池平衡及電池電量狀態估測等。

課程大綱

  • 建立電池組模型
  • 電池管理系統模型搭建
  • 電池管理系統算法開發

12使用Simscape Electrical工具進行電力電子模型建立與控制模擬

日期時間：7/10 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

這是一個以電力轉換設計與模擬為主的課程，課程中以常用於DC電源與PFC的Boost Converter為例，探討如何使用Simscape Electrical工具，搭配Simulink Control Design提供的系統鑑別與控制補償設計的功能，高效率的完成電力轉換設計與開發的工作。

課程大綱

  • Simscape Electrical工具使用
  • 電源轉換模型建立：以Buck Coverter為例
  • Model Fidelity的探討與實現方式
  • 電源轉換控制設計：連續模型與不連續模型

13MATLAB/Simulink 連結TI C2000馬達驅控應用

日期: 7/24 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程說明如何在Simulink環境上進行馬達驅動器的開發。 首先，使用SimPowerSystems裡面的元件建立power stage的模型，包含馬達、inverter、和電源，接著在power stage模型上加入控制迴路，並進行不同負載下的模擬，驗證控制的架構與控制的參數可以達到系統的性能要求。最後，利用程式碼產生器(Embedded Coder)可以把驗證好的控制算法放到MCU上加以實現。

課程大綱

  • Introduction of C2000 Microcontroller Blockset
  • Modeling Time Based Model
  • Modeling Interrupt Service Routine (ISR)
  • CLA, Interprocessor Comminication Modeling
  • Motor Control Blockset

14電力系統的建模與模擬：電力模型建立

日期時間：9/19 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

使用Simscape Electrical進行電網系統(Power Grid)的建模、模擬與結果的分析，並加入電動機/發電機的模型與其所對應的控制到模擬的迴路內進行控制性能的評估。這是第一階段的課程，著重在學習電力模型的建立方法。

課程大綱

  • Simscape Electrical介紹
  • 三相系統模型建立
  • 含有電動機/發電機的三相系統模型
無線通訊

15使用MATLAB進行無線通訊系統模擬

日期時間：5/13 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程介紹如何分析，設計，端對端模擬和驗證通信系統的算法和應用程序。包含通道編碼，調變，MIMO和OFDM能夠組成和模擬基於標准或定制設計的無線通信系統的物理層模型。 提供波形產生器應用，星座圖，誤碼率以及其他用於驗證設計的分析工具和範圍。RF impairments，包括RF非線性和載波偏移，以及補償算法，載波和symbol timing synchronizers。

課程大綱

  • Communication over a Noiseless Channel
  • Noisy Channels and Error Rates
  • Timing Errors and Multipath Channels
  • QPSK and OFDM with MATLAB System Objects

16天線系統設計與大型陣列訊號處理

日期時間：6/19 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程分為兩部份，第一部份介紹Antenna Toolbox開始，進行天線與天線陣列使用MOM全波模擬算法、分析場型與阻抗。此外，Antenna Toolbox也提供電大尺寸模擬算法與通道模型、光線追蹤模型。
第二部份介紹Phased Array System Toolbox，使用重疊原理進行大型陣列的場型計算，可以接受來自天線工具箱的元件或是量測場型。同時也提供大型陣列算法與開發環境，例如波束成型、方向估測、測距與定位等應用。

課程大綱

  • Antenna design
  • Array coupling effect
  • Large structures & propagation models
  • Phased Array Modeling
  • Phase array system overview
  • Localization & Sensing

17利用Simulink與RF Blockset進行射頻前端模擬

日期時間：7/15 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程將說明如何使用RF Blockset建立RF系統，使用電路包絡模擬RF的非線性損傷，例如IP2、IP3、DC offset。
首先從RF link Budget APP建立初始的通訊鏈，確定電路功率與規格，然後轉換成Simulink中的RF Blockset模型，可進行任意架構探索。
接著介紹熱門的應用情境，低軌道衛星通訊使用波束成型的毫米波系統、功率放大器(PA)的數位預失真(DPD)電路的建模。

課程大綱

  • RF Budget Analysis
  • Circuit Envelope
  • RF Modelling for Satellite Ground Stations
  • Scaling Up to Thousands of Antenna Elements
  • Modeling the Memory Effect of Amplifiers
  • System Simulation for DPD Algorithm Performance

18使用MATLAB進行雷達系統設計

日期時間：11/5 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程介紹雷達系統的設計、模擬和分析以及天線陣列設計分析並提供相控訊號處理演算法工具於雷達、通訊或音訊應用。
透過課程可以快速設計端到端相控陣系統，並使用合成或獲取的數據分析其在不同場景下的性能。雷達應用程序可讓您快速設計天線與天線陣列搭配陣列訊號處理演算法進行系統級模擬，包含波束成型、訊號入射角度估測、時空自適應處理。最後透過MATLAB範例了解相位陣列系統如何運作。

課程大綱

  • Phased Array System Toolbox & Radar Toolbox
  • Model Components of a Radar System
  • Signal Processing Algorithms
  • Radar Systems Engineering
軟體定義車輛

19用Simulink開發符合功能安全(Functional Safety)標準的軟體模組

日期時間：9/5 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

從Simulink Project專案管理開始，逐步進入Verification and Validation的Workflow，本課程將教導如何使用Simulink中的測試驗證工具來滿足法規(如IEC61508,ISO2626, DO178B等)的需求。

課程大綱

  • Start from Simulink Project
  • Requirement Traceability
  • Modeling Standards Check
  • Simulation Testing Workflow(Functional and Structural)
  • Static Analysis

20使用Simulink開發AUTOSAR軟體元件

日期時間：8/21 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程將教導如何利用從AUTOSAR Authoring Tool所得到的ARXML檔匯入Simulink的模型之中，並且利用AOTUSAR Blockset所提供的Interface設定介面來設定AUTOSAR port，最後將利用轉code的工具轉出符合AUTOSAR的C/C++程式代碼。

課程大綱

  • Importing AUTOSAR SWC
  • Exporting AUTOSAR SWC
  • Communication: Ports and Interface
  • Events
  • Memory Access
晶片開發

21利用Simulink進行類比混合電路建模

日期時間：9/5 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程將介紹如何使用MATLAB/Simulink 來建構並驗證混合類比訊號模型，前半段介紹PLL與ADC 架構/設計/分析/測試。後半段將示範如何使用MATLAB 與EDA Tool 進行協同模擬和驗證。

課程大綱

  • Designing PLL architectures, including behavioral models and impairments.
  • Designing ADC architectures, including behavioral models and impairments.
  • Demonstration

22DSP 演算法用於FPGA 實現

日期時間：10/16 13:30~16:30,　新竹

課程簡介

本課程專注於數位信號處理（DSP）的基礎與FPGA中的實現方法，重點探討資源與效能之間的權衡。課程內容包括FPGA硬體架構介紹及其在DSP應用中的優勢，DSP定點運算的基礎及其在實現中的考量，信號流程圖技術，以及如何將DSP設計轉化為高效的硬體描述語言（HDL）程式碼。
此外，學員將學習快速傅里葉變換（FFT）的實現技術，設計與實現有限脈衝響應（FIR）、無限脈衝響應（IIR）及級聯積分梳狀濾波器（CIC），並掌握CORDIC演算法的應用與資源優化。課程理論與實踐並重，幫助學員在FPGA中高效實現各類DSP技術。

課程大綱

  • Introduction to FPGA hardware and technology for DSP applications
  • DSP fixed-point arithmetic
  • Signal flow graph techniques
  • HDL code generation for FPGAs
  • Fast Fourier Transform (FFT) Implementation
  • Design and implementation of FIR, IIR and CIC filters
  • CORDIC algorithm