.

.

.

.

.

.

بعد از مدتها ایران متلب تصمیم گرفت فیلم آموزشی تهیه شده توسط مهندس قیصری مدیر گروه ایران متلب را برای استفاده کاربران ایران متلب جهت دانلود قرار دهد.

این فیلم آموزشی یک محصول منحصربفرد از ایران متلب می باشد که هیچ جای دیگری مشابه آن را پیدا نخواهید کرد. آموزش های متلب زیاد هستند اما آموزشی که توسط متخصص با تجربه و با سابقه متلب تهیه شده است ، کمیاب است.

مهندس قیصری دارای سابقه نه ساله در کدنویسی متلب در پروژه های مختلف دانشجویی و صنعتی می باشد. ایشان تاکنون بیش از چند میلیون خط کد متلب را نوشته است و با بیشتر قسمت ها و دستورات متلب آشنایی دارند.

این مجموعه فیلم آموزشی بیش از 100 قسمت یا 200 قسمت شاید هم بیشتر خواهد بود که به مرور برای خریداران این محصول ایمیل خواهد شد. کاربران محترمی که می خواهند بقیه قسمت ها را به مرور دریافت کنند ، می توانند هزینه این آموزش را پرداخت کنند.

مهندس قیصری قصد دارند در این محموعه بزرگ فیلم آموزشی ، همه چیزهایی که از متلب بلد هستند را به دیگران یاد بدهند. 

چرا این آموزش به مرور برای کاربران ایمیل می شود؟

یادگیری یک نرم افزار برنامه نویسی مانند متلب یک شبه اتفاق نمی افتد و نیاز به تمرین و ممارست دارد. لذا ایران متلب تصمیم گرفت قسمت های آموزش را به مرور برای کاربران خود ارسال کند تا زمان داشته باشند با تمرین های مختلف آموزش را در ذهن خود نهادینه کنند.

هر چند مدت یک بار قسمتی از این آموزش ایمیل خواهد شد؟

به طور متوسط هر هفته ، سه تا چهار قسمت ایمیل خواهد شد.

لینک دانلود

نوشته سیر تا پیاز متلب MATLAB اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

گفته می شود این نرم افزار 99 درصد راه حل های آنالیزی پیشرفته را بدون هیچ زحمت کدنویسی برای  محقق داده کاوی فراهم می کند.

این نرم افزار با زبان برنامه نویسی جاوا نوشته شده است. تمامی عملیات در نرم افزار رپیدماینر توسط پنجره گرافیکی انجام می شود. عملیات workflow در رپیدماینر به نام فرایند process شناخته می شوند که شامل چندین عملگر operator تشکیل می شوند. هر عملگر یک وظیفه را در فرایند انجام می دهد.

این نرم افزار قابلیت ارتباط با نرم افزارهای داده کاوی دیگر مانند  R و  weka را دارد.

.

.

لینک دانلود

نوشته فيلم آموزشي رپيدماينر rapidminer اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

ویندور 32 بیتی بدون  ماشین جاوا

.

.

ویندور 64 بیتی همراه با ماشین جاوا

ویندور 64 بیتی بدون  ماشین جاوا

.

.

مکنیتاش همراه با ماشین جاوا

مکنیتاش بدون ماشین جاوا

.

.

نوشته دانلود آخرین نسخه نم افزار وکا اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

پردازش تصویر روشی برای تبدیل یک تصویر به فرم دیجیتال و انجام عملیات بر روی آن ، تا یک تصویر بهبود یافته بدست آمده و اطلاعات مفیدی از تصویر استخراج شود.

تصویر یک سیگنال دو بعدی می باشد. لذا پردازش تصویر به نوعی یک پردازش سیگنال می باشد. خروجی آن می تواند تصویر یا خصوصیتی در مورد تصویر باشد.

پردازش تصویر امروزه یکی از موضوعات بسیار پرکاربرد در علوم مختلف می باشد.

کاربردهای پردازش تصویر دیجیتال

بازسازی و افزایش کیفیت تصویر

مهندسی پزشکی

شناسایی از راه دور remote sensing

انتقال و کدگذاری

بینایی ماشین و ربات

پردازش رنگ

شناسایی الگو

پردازش ویدئو

آنالیز تصاویر میکروسکوپی

کاربردهای اصلی پردازش تصویر دیجیتال در پزشکی به صورت زیر است :

تصویربرداری اشعه گاما

اسکن PET

تصویر برداری X Ray

CT اسکن

تصویربرداری UV

اهداف پردازش تصویر

میتوان به پنج گروه آنرا تقسیم کرد :

تصویر سازی (visualization) : مشاهده قسمت هایی از تصویر که قابل مشاهده نیست.

بازسازی و افزایش کیفیت (image sharping and restoration) : برای ایجاد تصویر بهتر .

بازیابی تصویر (image retrieval) : جستجو برای تصویر مورد علاقه .

اندازه گیری الگو (measurement of pattern) : اندازه گیری اشیای مختلف داخل تصویر.

شناسایی تصویر (image recognition) : تمایز دادن اشیای داخل تصویر.

هدف از تهیه این فیلم آموزشی :

به موازات گسترش كاربردهاي پردازش تصویر، نياز به فراگيري آن برای علاقه مندان به وجود آمده است. اما کتاب های زیادی در این زمینه نوشته شده اما در اکثر آنها تئوری با فرمول و روابط پیچیده بیان شده است و علاقه مندان با مراجعه به آنها از ادامه مسیر یادگیری نا امید می شوند. در اکثر این کتاب ها جنبه کاربردی بودن کمتر مورد توجه قرار گرفته است.

لذا گروه برنامه نویسی ایران متلب تصمیم گرفت یک فیلم آموزشی جامع ، بر اساس سالها تجربه خود در پروژه های مختلف پردازش تصویر، برای استفاده علاقه مندان تهیه کند.

یک عکس هم از گروه بینایی ماشین شرکت mathworks که برنامه نویسان توابع پردازش تصویر متلب هستند را براتون پیدا کردم که در قسمت زیر میتونید آنها ببینید :

مخاطبین :

اين فيلم آموزشي توسط هر فردي كه دوست دارد تا با پردازش تصویر آشنا بشود قابل استفاده است و توسط دانشجويان تمامي رشته ها قابل استفاده است.

سرفصل ها : ( به مرور تکمیل می شود)

توضیح با جزییات دستور imread

چه فرمت هایی imread پشتیبانی می کند؟

کلاس خروجی unit8 و unit16

انواع تصاویر در تولباکس پردازش تصویر متلب

Binary و indexed و gray level و True Color

تصاویر DICOM

کاربرد تصاویر indexed

دستور dicominfo

دلیل 4 بعدی خروجی تصاویر DICOM

پارامتر NumberOfFrames

تبدیل فرمت تصاویر

نمایش چند تصویر در یک پنجره(عمودی و افقی)

قرار دادن عنوان برای پنجره

هشدار (warning) نمایش تصویرهای خیلی بزرگ

فرمت NITF

فرمت analyze 7.5

فرمت interfile

تصاویر HDR (High Dynamic Range)

دستور tonemap

معرفی دستورات تبدیل فرمت تصاویر

دستور rgb2gray

تبدیل تصویر خاکستری به رنگی rgb

دستور im2bw

تعیین حد آستانه باینری کردن

دستور graythresh

دستور index2gray

دستور rgb2gray

کاربرد hsv در شناسایی چهره

تبدیل به فرمت double

تنطیمات تولباکس پردازش تصویر

Initial magnification

Border Style در imshow

نمایش Axes تصویر

مختصات فضایی (x,y) در تصویر

گزینه Copy Figure

Border Style نوع Tight

ذخیره سازی تصویر

گزینه Enable Hardware Optimization

گزینه imtool

پنجره Inspect Pixel Values

کاربرد imtool در پروژه های برنامه نویسی

ابزار measure distance

نمایش فیلم یا multiframe

نمایش تصاویر gif به صورت فیلم

ساخت فیلم با تصاویر متوالی

دستور immovie

دستور implay

کار با movie player متلب

تبدیلات هندسی

دستور imcrop

برش یا بریدن بخشی از تصویر

گزینه Copy Position در imcrop

کاربردهای imcrop در استخراج ویژگی

ارتباط regionprops و imcrops

دستور تغییر اندازه تصویر imresize

کابردهای imresize

چند برابر کردن تصویر

تغیییر اندازه تصویر به مقدار یک مشخص

تغییر اندازه تصویر به تعداد سطر مشخص و تعداد ستون نامشخص

تئوری تغییر اندازه تصویر

روش nearest neighbor

روش bilinear

روش bicubic

روش box shape kernel

روش مثلثی triangular

روش cubic

روش lanczos

چرخش تصویر imrotate

تصحیح پرخش تصویر

کاربرد در شناسایی حروف

دستور imtranslate

جابجایی مکانی تصویر

پر کردن اطراف تصویر با عدد خاصی

گزینه FilledValues

دستور impyramid

گزینه reduce

گزینه expand

معیارهای کیفیت تصویر SSIM

دستور imwrap

دستور affline2d

توضیح عناصر ماتریس affline

دستور imshowpair

محاسبه اتوماتیک tform

تصحیح کجی تصویر

دستور fitgeotrans

تبدیل affine

تبدیل projective

تبدیل شباعت غیر reflective

تبدیل Piecewise Linear

تبدیل Local Weighted Mean (میانگین وزندار محلی)

تبدیل چند جمله ای polynomial

کمترین تعداد نقاط لازم برای affine

تاثیر چرخش تصویر در الگوریتم

دستور imfuse

انداختن دو تصویر بر روی هم

دستور imref2d

دستور imregconfig

توابع registration

گزینه های رجسیتر

(تعداد کل تکرارها ، حداقل و حداکثر طول گام ، تلورانس اندازه گرادیان ، فاکتور relaxation )

دستور imregister

نوع translation

نوع rigid

نوع similarity

نوع affine

توضیح فلوچارت registration

توابع افزایش contrast تصویر

افزایش کیفیت تصویر

تابع imadjust

تخصیص بازه برای imadjust

Imadjust برای تصاویر رنگی

استفاده از []

تابع imcontrast

کار با ابزار Adjust Contrast

تغییر مینیمم و ماکزیمم کنتراست تصویر

دستور imsharpen

تمایز دادن لبه ها

حذف ماتی و بلوری تصویر

یکسان سازی هیستوگرام

تفاوت histeq و adapthisteq

نحوه انتخاب تابع یکسان سازی هستوگرام

imhistmatch

تغییر هیستوگرام بر مبنای هیستوگرام تصویر مرجع

تعیین حد پایین imadjust

تایع stretchlim

اضافه کردن نویز به تصویر

چرا نویز به تصویر اضافه می کنیم؟

تابع imnoise

انواع نویز (Gaussian و localvar و poisson و salt @ pepper و speckels )

( گایوسین و واریانس محلی و پواسون و نمک و فلفل و اسپکلز)

پارامترهای میانگین و واریانس نویز گایوسین

پارامترهای نویز سفید گایوسین میانگین-صفر

پارامترهای نویز نمک و فلفلی

رابطه کلی نویز speckels

نکاتی در مورد نویز در تصویر

طریقه بیان نتایج حذف نویز در مقاله

فیلتر ها در تصویر

مفعوم convolution

مفهوم correlation

پنجره یا window در فیلترها

توضیج کانالوشن با مثال

توضیح correlation با مثال

حرکت sliding پنجره فیلترینگ

کرنل یا kernel در فیلترینگ

Convolution یا correlation کدام مناسب تر است؟

مفهوم padding

مقدار padding چقدر می تواند باشد ؟

حرکت distinct پنجره فیلترینگ

پیکسل مرکزی یا center pixel در پردازش تصویر

Sliding یا distinct کدام مناسب تر است؟

تابع nlfilter

تابع blockproc

کاربرد imfilter

ساخت فیلتر با fspecial

فیلتر میانگین average

فیلتر میانگین دایره ای circular

فیلتر پایین گذر گایوسین lowpass filter gaussian

فیلتر لاپلاسین laplacian

فیلتر گایوسین لاپلاسین

فیلتر تقریب حرکت خطی دوربین motion

فیلتر prewitt

فیتلر sobel

یافتن لبه های عمودی

یافتن لبه های افقی

استخراج لبه های عمودی و افقی با هم

خصوصیات کرنل فیلتر

اعمال فیلتر به تصویر

دستور imadd

تنظیم اندازه پنجره فیلتر میانگین

برای حذف نویزهای ضربه ای چه کار کنیم؟

تابع imgaussfilt

لینک دانلود

دانلود و مشاهده قسمت اول :

لینک دانلود قسمت اول (کیفیت اصلی)
لینک مشاهده قسمت اول در آپارات
لینک مشاهده قسمت اول در تخته سفید
لینک مشاهده قسمت اول در یوتیوب

دانلود و مشاهده قسمت دوم :

لینک دانلود قسمت دوم (کیفیت اصلی)
لینک مشاهده قسمت دوم در آپارات
لینک مشاهده قسمت دوم در تخته سفید
لینک مشاهده قسمت دوم در یوتیوب

نوشته فیلم آموزشی پردازش تصویر در متلب MATLAB اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

سرفصل این فیلم آموزشی :

• مقدمه
• هوش مصنوعي (AI)
• تعريف شبکه عصبي مصنوعي
• انواع شبکه‌هاي عصبي مصنوعي
• کاربردهاي شبکه عصبي مصنوعي
•  کاربردهاي عمومي ANNs
• تشخيص الگو
• ذخيره  كردن و  بازبيني داده‌ها
• تقريب تابع (رگرسيون غير خطي، تخمين و پيشگويي)
• فرايند داده کاوي
• تعريف مساله
• انبارش داده‌ها ساختن پايگاه داده مربوط به داده كاوي
• انتخاب داده‌ها جستجوي داده
• تبديل داده‌ها آماده ساختن داده براي مدل سازي
• کاوش در داده‌ها ساختن مدل
• ارزيابي مدل
• تفسير نتيجه ساخت مدل و ارائه نتايج
• تاريخچه
• نرون بيولوژيکي
• نرون مصنوعي
• مدل رياضي يک نرون (مک کلاخ-پيتس-1943)
• معرفی توابع تحریک شبکه عصبی : (hardlim و logsig و hardlims و poslin و purelin و satlins و satlin و tansig و  tribas و radbas)
• شبکه‌هاي عصبي چند لايه يا MLP
• توابع فعال سازي سيکموئيد
• ساختار شبکه عصبي
• آموزش، تعميم و اجرا در شبکه عصبی
• يادگيري در شبكه‌هاي عصبي مصنوعي
• آموزش با معلم
• آموزش بدون معلم
• الگوريتم‌هاي يادگيري
• يادگيري هب
• قانون يادگيري دلتا
• يادگيري رقابتي
• الگوريتم نزول گرايان (Gradient Descent)
• Overfitting
• قدرت تعميم و overfitting
• شبکه عصبي چگونه کار ميکند؟
• مثال آموزشي
• مراحل طراحي  يك مدل شبكه عصبي به منظور طبقه بندي يا پيش بيني (تخمين):
• مزاياي شبکه‌ هاي عصبي
• معايب شبکه‌ هاي عصبي
• ویژگیهای شبکه‌های عصبی
• چند کلیپ آموزشی
• انتخاب توپولوژی شبکه عصبی
• خاصیت عمومیت پذیری شبکه

.

.

مدت زمان :   240 دقیقه

حجم فایل‌ها :  450 مگابایت

.

.

پیش نمایش قسمت اول :

دانلود پیش نمایش قسمت اول (کیفیت اصلی)

pass : iran-matlab.ir

پیش نمایش قسمت دوم:

دانلود پیش نمایش قسمت دوم (کیفیت اصلی)

pass : iran-matlab.ir

پیش نمایش قسمت سوم:

دانلود پیش نمایش قسمت سوم (کیفیت اصلی)

pass : iran-matlab.ir

پیش نمایش قسمت چهارم:

دانلود پیش نمایش قسمت چهارم (کیفیت اصلی)

pass : iran-matlab.ir

نوشته فیلم آموزشی مبانی شبکه های عصبی اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

به موازات گسترش كاربردهاي شبكه عصبي، نياز به فراگيري آن و آشنايي با تواناييها و قابليتهاي آن رخ مي نمايد. در اين راستا، تأليفات زيادي وجود دارد كه مي توان به آن ها استناد نمود اما در اكثر قريب به اتفاق اين خودآموزها، مباني اين شبكه ها با تفاصيل و جزئيات بسيار بيان شده است و کمتر به جنبه کاربردی بودن آن توجه شده است.

لذا گروه برنامه نويسي ايران متلب تصميم گرفت تا يك فيلم آموزشي جامع براي شبكه هاي عصبي تهيه كند تا هم مفاهيم آن به طور كامل توضيح داده شود و هم برنامه نويسي مقدماتي تا پيشرفته شبكه هاي عصبي در متلب MATLAB با مثالهاي گوناگوني آورده شود.
اين فيلم آموزشي حاصل تجربه هاي مختلف ما در پروژه هاي گوناگون شبكه عصبي مي باشد. بيشتر تمركز ما در اين فيلم آموزشي بر روي كدنويسي و پياده سازي در متلب MATLAB ميباشد.

در قسمت هايي هم كه لازم باشد ما كدهاي متلب جديدي معرفي مي كنيم كه در نرم افزار متلب وجود ندارد و به كار پياده سازي شبكه هاي عصبي در متلب كمك بسيار زيادي مي كند.

آشنایی با خطاهای رایج :
در هر قسمت خطاهاي رايج در هنگام كدنويسي هم به طور كامل تشريح مي شود تا كاربران گرامي بتوانند در هنگام كد نويسي به مشكلي برنخورند.

تعداد بالای مثال و نمونه کد :
به جرات ميتوان ادعا كرد كه اين سطح از كدنويسي شبكه هاي عصبي و اين تعداد مثالها در هيچ كتابي قابل دسترس نيست.

مخاطبین :
اين فيلم آموزشي توسط هر فردي كه دوست دارد تا با مفاهیم شبكه هاي عصبي آشنا بشود قابل استفاده است و نياز به هيچ پيش نيازي ندارد و مخاطب آن عموم مي باشد و توسط دانشجويان تمامي رشته ها قابل استفاده است.

بخش های مختلف این مجموعه فیلم آموزشی :

نوشته مجموعه فيلم های آموزش فارسي جامع شبكه هاي عصبي اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

کد متلب پیاده سازی تابع OR با شبکه آدلاین

پیش بینی وفقی با شبکه آدلاین

MATLAB program to perform adaptive prediction with adaline

شناسایی سیستم وفقی با شبکه آدلاین

adaptive system identification using adaline network

حذف نویز وفقی با استفاده از شبکه آدلاین

adaptive noise cancellation using adaline network

لینک دریافت 

نوشته کدهای آموزشی متلب برای شبکه آدلاین adaline network اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

نرمافزار LIBSVM دو حالت كلي براي حل مسئله دسته بندي دارد: C-SVM و nu-SVM. تفاوت اين دو در چگونگي بيان مسئله به صورت يك مسئله بهينه سازي و همچنين پارامتر مورد تنظيم است. در اين پروژه بايد مسائل براي هسته هاي مختلف در هر دو حالت حل شود. براي حالت nu-SVM، براي پارامتر nu كه با –n مشخص مي شود، از مقادير 1/0، 25/0، 5/0، 75/0، 9/0 و 0/1 استفاده شود. براي حالت C-SVM نيز براي پارامتر C كه با –c مشخص مي شود از مقادير 001/0، 01/0، 1/0، 1، 10، 100 و 1000 استفاده شود.
اين نرم افزار چهار هسته مختلف را به صورت پيشفرض پشتيباني ميكند كه عبارتند از هستههاي خطي، چندجمله اي، RBF و Sigmoid. شما بايستي نتايج را براي هر هسته به صورت جداگانه به دست آوريد.
هسته خطي هيچ پارامتري ندارد و بنابراين تنها يك حالت اجرا دارد.
هسته چند جملهاي داراي دو پارامتر است. پارامتر اول درجه چند جملهاي است و با –d مشخص مي شود، به ازاي مقادير 1، 2، 3 و 4 بايد مسئله را حل كرد. براي پارامتر دوم نيز كه عدد ثابت جمع شونده است و با –r مشخص مي شود، سه حالت 0، 1- و 1+ را استفاده كنيد.
هسته RBF تنها يك پارامتر گاما دارد كه با –g مشخص مي شود. براي اين پارامتر يك بار مقدار پيشفرض يعني 1/k را (k تعداد ويژگيها است) استفاده كنيد (به عبارتي هيچ مقداري را براي گاما به برنامه ندهيد) و به علاوه مقادير 21/k و 1 را نيز تست كنيد.
در مورد هسته sigmoid با توجه به مسائلي كه معمولا از نظر  همگرايي به جواب پيش  ميآيد، تنها همان پيش فرض يعني مقدار ثابت 0 و گاما 1/k جواب را به دست آوريد.

براي دانلود فيلم آموزشي LIBSVM بر روي تصوير بالا كليك كنيد

نوشته نکاتی در مورد مجموعه کدهای LIBSVM اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.