忙しい MATLAB 芸人向け Qiita ふり返り（2018年版）

すきま時間に 2018 年をふり返ってみましょう！

- [忙しい MATLAB 芸人向け Qiita ふり返り（2019年版）](https://qiita.com/eigs/items/a75f816a9ad2b75466b6)
- [忙しい MATLAB 芸人向け Qiita ふり返り（2020年版）](https://qiita.com/eigs/items/06ea997ec0472ab88371)
- [忙しい MATLAB 芸人向け Qiita ふり返り（2021年版）](https://qiita.com/eigs/items/0b383e35eb06428b4b89)
- [忙しい MATLAB 芸人向け Qiita ふり返り（2022年版）](https://qiita.com/eigs/items/e74c6caf408bb891a93b)

# 集計方法
集計対象: ```matlab``` または ```simulink``` タグのついた記事
いいね数上位50件記事を表示しています。
まとめは COTOHA API （beta 版 2020/2 時点）によるものです。

詳細はこちら：[忙しい MATLAB 芸人向け Qiita ふり返り舞台裏](https://qiita.com/eigs/items/099931322afa73ce414e)

## 1: [数学できない僕がMatlabいじってたらなんかいい絵が描けた！](https://qiita.com/jaguti/items/be36b6a4f0260be2d044)
@jaguti さん (2018/12/07 投稿): **22** いいね
**Tags** :```matlab``` ```ピアボーナス``` ```ありがトンクス```

>  蛇）そうだね。 そのための方法がありがトンクスなんだよ K）いいね！（こいつ急にアツいな笑） ありがトンクスへの想い 蛇）簡単にいうと、ありがトンクスは SNS の形態をしていて 登録者はお互いに感謝のメッセージを送り合えるようになっている。

## 2: [緯度経度、ECEF系、方位角・仰角などの座標変換に便利なプログラムPyMap3d](https://qiita.com/ina111/items/6e3c4d85036fd993d23c)
@ina111 さん (2018/06/26 投稿): **18** いいね
**Tags** :```Python``` ```matlab``` ```座標変換``` ```GPS```

>  [GPS]pyprojを使用してGPSの緯度経度から距離、方位角、仰角を算出する また、PyMap3dはMatlab Mapping Toolboxで使われている名前に合わせた関数名にしてあり、理解しやすく、Matlab Mapping Toolboxは1000ドルのソフトのに対して、FreeBS...(中略)

## 3: [MATLAB/SimulinkとUnityをつなげてベイブレードシミュレータをつくる](https://qiita.com/io_alt/items/a1776eb1c8a44a76bbfa)
@io_alt さん (2018/12/17 投稿): **17** いいね
**Tags** :```matlab``` ```C#``` ```Unity``` ```Simulink```

>  組み合わせはレイヤ－、ディスク、ドライバーの順でガイストファブニル.10.Frです。 Unity側のコードはこんな感じです。

## 4: [ディープラーニング(CNN)は外観検査でなぜそれをNGと判定したのか？](https://qiita.com/p_panther/items/1f20460a88aad2850674)
@p_panther さん (2018/11/09 投稿): **14** いいね
**Tags** :```matlab``` ```機械学習``` ```MachineLearning``` ```DeepLearning``` ```ディープラーニング```

>  ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 ■やったこと 今回は金属表面のキズ判定のために学習させたCNNネットワークにClass Activation Mapping(CAM)を適用して、 判定結果がどの領域の特徴と相関が強くあるのかを可視化してみました。 'fc'層から判定されたクラスのWei...(中略)

## 5: [スマホのセンサデータをmatlab mobileで取得](https://qiita.com/motorcontrolman/items/87759ae27ef67e7d83e4)
@motorcontrolman さん (2018/10/15 投稿): **13** いいね
**Tags** :```matlab```

>  注 下記はmatlab mobileでデータ取得、matlab mobile内でデータ処理する場合のフローです。 なお、「開始」「停止」はコマンドウィンドウからも設定可能で、コードは下記。

## 6: [Matlab/OctaveユーザーのためのPython NumPyライブラリ概要](https://qiita.com/hassiweb/items/907033618070958fb708)
@hassiweb さん (2018/08/31 投稿): **12** いいね
**Tags** :```Python``` ```matlab``` ```numpy``` ```Octave``` ```行列```

>  この記事のまとめ MATLAB/OctaveとPythonのNumPyライブラリ比較 NumPyのarray型とmatrix型の比較 背景 最近の私がよく使うプログラミング言語はPythonとMATLABなのですが、基本的にPythonで算術計算をあまりすることはなく、行列計算などを必要とするプロ...(中略)

## 7: [研究者へのテストコードのススメ（研究者だからむしろ正しい研究結果のために実践しよう）](https://qiita.com/watakandai/items/9f2bf161bd82aca1f226)
@watakandai さん (2018/06/28 投稿): **11** いいね
**Tags** :```Python``` ```test``` ```matlab```

> はじめに 対象者 研究者 MatlabやPythonでシミュレーション書いている人 実機を実装している/しようとしている人 コメント テストケース初心者です． 今の俺に絶対必要だ！と思ってはじめました． 一応ある会社でインターンしてた時Rubyで少し触れたぐらいの記憶です． 自分のメモのためにの記述...(中略)

## 8: [MATLABとPythonのコード対応（行列編）](https://qiita.com/kaeruair/items/44838b90d8f5160f1b85)
@kaeruair さん (2018/12/08 投稿): **10** いいね
**Tags** :```Python``` ```matlab``` ```numpy```

>  MATLABは1始まりで、終端のインデックスはNとなる。 最後から2番目の要素は「end-1」と記述すればよい。

## 9: [MATLABでソースコード管理 (Github編)](https://qiita.com/kennykogure/items/5ac71b58e560f56f5977)
@kennykogure さん (2018/06/19 投稿): **10** いいね
**Tags** :```GitHub``` ```matlab```

>  ソースコードを管理するためのルートディレクトリを新規に作成します。 [ソース管理を使用したファイルの管理] ダイアログ ボックスで、[ソース管理統合] リストから [Git] を選択します。

## 10: [2リンクマニピュレータの軌道追従制御](https://qiita.com/fumiya_sato/items/9167f12bf182fa585968)
@fumiya_sato さん (2018/12/22 投稿): **10** いいね
**Tags** :```matlab``` ```ロボット``` ```制御工学```

>  順運動学は、今回であればサーボ１，２の角度を与えるとリンク２の先端位置が わかる式となります。次に$theta_2$について解きます。

## 11: [MatlabのSVD(特異値分解)のScipyでの再現についての検証](https://qiita.com/mizunototori/items/38291518110849e91a4c)
@mizunototori さん (2018/01/31 投稿): **9** いいね
**Tags** :```Python``` ```matlab``` ```scipy``` ```Python3``` ```svd```

> 目的 一般的に, 特異値分解は特異値を降順に並べ替えたとき特異値は一意に定まり, 一方で特異ベクトルは一意に定まらないことが知られている. それは固有ベクトルの選び方が任意であることからである. さて, 本稿ではMatlabのSVD(特異値分解)のScipyでの再現についての検証を行った. 本稿の比...(中略)

## 12: [ROS+Matlab まとめと連携](https://qiita.com/MENDY/items/94cb23bf7a52441d0443)
@MENDY さん (2018/07/24 投稿): **9** いいね
**Tags** :```matlab``` ```ROS```

> はじめに ROS＋MATLABを使用する機会があったので 何かの参考になれば幸いです https://jp.mathworks.com/help/robotics/examples/get-started-with-ros.html を参考にしました github:https://github.co...(中略)

## 13: [（神経科学で学ぶ）matlab 初心者向け講座 STA編 1/2](https://qiita.com/gkhtnk/items/22400e46a9983a4e54dd)
@gkhtnk さん (2018/08/05 投稿): **8** いいね
**Tags** :```matlab``` ```neuroscience```

> matlabのimage表示関数はデータを上から下へと描画するように設定されています。 ・ 座標軸の回転 点の回転移動。

## 14: [京みやげの類似度判定](https://qiita.com/mizukirc/items/3a8adad0d661bdea605b)
@mizukirc さん (2018/03/21 投稿): **8** いいね
**Tags** :```matlab``` ```自然言語処理``` ```機械学習``` ```NLP```

> この記事で行うこと 京都の名産品についてのテキストを分析し，名産品のこだわりについて調べたり，名産品の類似度を調べて似たものをオススメしてくれるようにできないかなと模索した内容 実行した環境＆事前準備 ツール: MATLAB R2018a ツールボックス: Text Analytics Toolbo...(中略)

## 15: [MATLABでフォルダ内の任意のファイルだけを解析して解析結果を保存するスクリプト](https://qiita.com/kassiwan/items/7e066fbcb24923d2d822)
@kassiwan さん (2018/02/17 投稿): **8** いいね
**Tags** :```matlab```

> メモ書きです．読者はMATLAB初心者を想定しています． ディレクトリ内に複数の解析対象matファイルといくつかの解析対象外のデータがある場合を想定します．解析対象matファイルにはそれぞれ同様な変数名とデータが格納されているものとします． 目的は ディレクトリ内の解析対象のファイルを読み込み，特定...(中略)

## 16: [ROS＋MATLABでレーザーの値を取得して，描画してみた](https://qiita.com/MENDY/items/9274ba347bb8b524ec38)
@MENDY さん (2018/06/01 投稿): **8** いいね
**Tags** :```Python``` ```matlab``` ```ROS``` ```laser```

> はじめに ROSとMATLABが共演できるのにもかかわらず，意外と知られていないのと参考になるプログラムが少ないので書いてみます しかもROSを普通のPCに入れるのは大変です RaspiであればすぐできるのでRaspi+PCでやってみます 目的 ROSとMatlabの併用 詳細 ROSとMATLAB...(中略)

## 17: [あれ？MATLAB使えば数学オリンピックの問題も解けんじゃね？](https://qiita.com/daaaaaaaaasuuu/items/af548cb9fa005ef49cbb)
@daaaaaaaaasuuu さん (2018/12/13 投稿): **8** いいね
**Tags** :```matlab``` ```数学```

>  というわけで、今回は短答式である、予選の問題をやってみようと思います！ MATLABで解くぞー！！！ JMO 2016 第１、２問 (http://www.imojp.org/challenge/old/jmo26yq.html) どうですか、1問目からこの計算 4乗はなんとか計算できそうですけど...(中略)

## 18: [「「mbedマイコンによるモータ制御設計法」近畿大学小坂学」を読む](https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b8ac7c9b7cb746a4e6ce)
@kaizen_nagoya さん (2018/07/08 投稿): **7** いいね
**Tags** :```C``` ```matlab``` ```Scilab``` ```mbed``` ```モーター制御```

> mbedマイコンによるモータ制御設計法」近畿大学小坂学 https://www.amazon.co.jp/dp/4904774108/ 補足 https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=sites&srcid=ZGVmYXVsdGRvbWFpbnxrb3Nha2Ez...(中略)

## 19: [SimulinkでETロボコン用のシミュレーション環境を構築した話](https://qiita.com/tko_ji/items/d7d9e034917edd13588f)
@tko_ji さん (2018/12/23 投稿): **7** いいね
**Tags** :```シミュレーション``` ```ETロボコン``` ```Simulink``` ```SILS```

> ) やったこと ・走行体のモータ(タイヤ)、カラーセンサ、移動、の挙動を、Simulinkで動作するプラントモデル(数理モデル)で表現した ・実コースの代わりにコースの画像を用い、コースの色情報をSimulinkから呼び出せるようにした ・EV3へ書き込む制御プログラム(C++)をSimulinkか...(中略)

## 20: [[MATLAB] MEX関数の作成方法](https://qiita.com/shohirose/items/0689a76638fa217c6e83)
@shohirose さん (2018/08/01 投稿): **6** いいね
**Tags** :```C++``` ```matlab``` ```mex```

> 引数および戻り値の型を検証する関数は MathWorks Documentation: C行列ライブラリAPI - データの検証 にまとめられています。 参考リンク MathWorks Documentation MEXファイルの概要MEXファイルのビルド要件C行列ライブラリAPIC++MEXファイ...(中略)

## 21: [低コストで心拍間隔変動を測ってみる](https://qiita.com/AraNeco/items/ced4516d41876cdadd4c)
@AraNeco さん (2018/10/24 投稿): **6** いいね
**Tags** :```matlab``` ```RaspberryPi```

> 低周波数成分はそれぞれ0.6754、0.5266,高周波数成分は0.5612,0.6518。自覚する心拍とRaspberry Piの心拍数は一致していた。

## 22: [（神経科学で学ぶ）matlab 初心者向け講座 STA編 2/2](https://qiita.com/gkhtnk/items/dd154cc641cc35d7d4bc)
@gkhtnk さん (2018/08/22 投稿): **6** いいね
**Tags** :```matlab``` ```neuroscience```

>  $r(t) \sim P \left( q(t) \mid \Theta \right)$は細胞の発火が適当なパラメータ$\Theta$のもとで内部変数$q(t)$に依存して確率的に定まるということを意味します。 ・ 「無名関数」は「関数ハンドル」という変数として扱われます。

## 23: [Matlab Mobile実用編-機械学習を添えて-](https://qiita.com/motorcontrolman/items/f8059582c102dcc6b407)
@motorcontrolman さん (2018/10/31 投稿): **6** いいね
**Tags** :```matlab```

>  3-4 実行ファイルの作成(PC作業) 下記コマンドをStateCheck.mとして保存します。 なおMatlab Mobileを使う上で最も大変と思われるのはデータ取得および検証です。

## 24: [アルゴリズムにおける統計の重要性~それ本当に速くなってる?~](https://qiita.com/Y_F_Acoustics/items/f895ce52dc1cf76a0b96)
@Y_F_Acoustics さん (2018/02/15 投稿): **6** いいね
**Tags** :```C``` ```R``` ```matlab``` ```SAS``` ```統計```

> 背景 あなたの目の前にガチガチのプログラマがいます． それはもう，Cはもちろんのこと，PythonやJava，HDLまで書けちゃうようなモンスター． そんなプログラマA君がいたとします． A「このプログラム，計算結果は精度高いけど実行速度が120秒なんて遅すぎる．」 A「ソースコード書き直すかぁ・・...(中略)

## 25: [MATLABで簡単システム同定（簡易）](https://qiita.com/ossyaritoori/items/565b46ef7d29be2a0567)
@ossyaritoori さん (2018/10/24 投稿): **5** いいね
**Tags** :```matlab```

>  Chirp信号作成 簡単に作れて，かつそこそこの同定をするならChirp信号を用いる。 (https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188863/1243447c-53d8-b6a2-4eee-6a1d2d42dfa3.png) 周波数応答の同定 f...(中略)

## 26: [ROS+MATLABでレーザーを用いて物体検出してみた](https://qiita.com/MENDY/items/7f655c1e7f5d8027b42a)
@MENDY さん (2018/06/06 投稿): **5** いいね
**Tags** :```Python``` ```matlab``` ```RaspberryPi``` ```ROS``` ```laser```

> はじめに 前回のROS＋MATLABでレーザーの値を取得して，描画してみたからの続きで，次はレーザーを用いて物体検出をしてみようと思います 目的 ROSとMATLABの共演 用意するもの ・Raspi(Ubuntu mate 16.04) ・PC(Matlabの入ったPC(2017a以上推奨)) →...(中略)

## 27: [matlab ベクトル化入門](https://qiita.com/atorii/items/85a5510f2abaf8e7437f)
@atorii さん (2018/12/26 投稿): **5** いいね
**Tags** :```matlab```

>  式で書くと、結果の行列Bはこんな感じで生成されます。 もちろん、配列だけでなく行列もできます。

## 28: [MatlabとPython(Numpy)のSVD(特異値分解)の違いについて](https://qiita.com/mizunototori/items/880d2d6e91b7f291e11e)
@mizunototori さん (2018/01/30 投稿): **5** いいね
**Tags** :```Python``` ```matlab``` ```numpy``` ```Python3``` ```svd```

> 目的 MatlabのSVD(特異値分解)とPythonのSVDの振る舞いの違いを調べる. 同じ分解を得ることを期待していたが, 得られなかったためその原因を調べたい.[2017 1/31 11:40 追記] 解決しました！ 手っ取り早くMatlabのSVDをPythonでやりたい人は下記のリンクへ ...(中略)

## 29: [最適サーボ系(積分型最適サーボ)を実装してみた](https://qiita.com/MENDY/items/9b33ee852d6d43fc523c)
@MENDY さん (2018/06/20 投稿): **5** いいね
**Tags** :```matlab``` ```ROS``` ```Control``` ```LQR``` ```LQI```

> はじめに 最適制御×機械学習といつつ，最適制御の内容を投稿していなかったのでします 最適サーボ系をやってみます 少し最適サーボ系組む機会があったのでまとめようかと思います 教科書は多変数システム 著：池田雅夫 というやつを参考にしてます 目的 積分型最適サーボ系を実装 モデル モータみたいに 一次遅...(中略)

## 30: [ルマンドの twitter 上での評判を調べてみた](https://qiita.com/mizukirc/items/a8765d0bb31665f56787)
@mizukirc さん (2018/05/09 投稿): **5** いいね
**Tags** :```matlab``` ```自然言語処理``` ```NLP``` ```感情分析```

> 背景 ルマンドbot がルマンドを推してくるので，その評判が気になった． ポジティブ/ネガティブなツイートを抽出し，よく使われるポジネガ表現を抜き出したい． 事前準備 以下ページから twitter の developer アカウントの用意 https://developer.twitter.com...(中略)

## 31: [浅いニューラルネットワークを用いたW杯優勝国予想](https://qiita.com/masahiro_isono/items/ad5d36483f27ff4bcb95)
@masahiro_isono さん (2018/06/11 投稿): **5** いいね
**Tags** :```matlab``` ```初心者``` ```ニューラルネットワーク``` ```W杯```

>  学習 NNを学習させるために、どんな学習データを用いようか。それぞれ10000回W杯をシミュレートした時の優勝確率、準優勝確率、3位確率である。

## 32: [プログラミング言語間で同じ乱数列を使う](https://qiita.com/birdwatcher/items/b768b9b39c74def77cd2)
@birdwatcher さん (2018/11/21 投稿): **5** いいね
**Tags** :```Python``` ```ShellScript``` ```C++``` ```matlab``` ```Random```

> プログラミング言語間で同じ乱数列を使う 異なるプログラミング言語で, 同じ乱数列を使いたいときのメモ. 仕組み 乱数を返すようなスクリプト/実行ファイルrandomを用意しておく. プログラミング言語から, シェルコマンドとしてrandomを実行し, その結果の文字列を受け取る. 受け取った文字列を...(中略)

## 33: [Atom + Junoで始めるMATLABやSpyderライクなJulia](https://qiita.com/Y_F_Acoustics/items/edffb35741cbd3600041)
@Y_F_Acoustics さん (2018/11/20 投稿): **5** いいね
**Tags** :```matlab``` ```ATOM``` ```Python3``` ```Julia``` ```juno```

> 背景 Juliaをかじってみることにした． Juliaにはそもそも興味があり，「インタプリタ(正確にはJITコンパイルで動く言語ですが)の中では高速」ということや，MATLAB，Python，R，C，Ruby，Javaなどの多くの言語の良さを利用できることを目指して開発されているとのことなので，使っ...(中略)

## 34: [スマホで撮った写真をディープラーニングで判定してみる　(学習編)](https://qiita.com/p_panther/items/00f695f6c476d93897bc)
@p_panther さん (2018/08/09 投稿): **4** いいね
**Tags** :```matlab``` ```AWS``` ```機械学習``` ```MachineLearning``` ```DeepLearning```

> ■写真を撮って判定してみる 事前学習済みのネットワークと独自の学習をしたネットワークで結果を比較してみます。 ファイルサイズや精度ではGoogleNetが優れていますが、CPUでの推論速度の点から AlexNet を利用することにしました。

## 35: [スマホで撮った写真をディープラーニングで判定してみる　(デプロイ編)](https://qiita.com/Alberobellojiro/items/036eb9bdb156af8176bc)
@Alberobellojiro さん (2018/08/17 投稿): **4** いいね
**Tags** :```Node.js``` ```matlab``` ```AWS``` ```DeepLearning``` ```Angular```

> コンパイルがうまくいくと、MPS用のアプリケーション(CTFファイル)が作成されますので、これを運用サーバーのMPSにアップロードします。 cd C:\Work\MPS_Dashboard_Work\mps_workspace\Instances\mps_1 mklink /D uploads C:...(中略)

## 36: [Matlab の図を余白のない pdf で保存する方法](https://qiita.com/MusicScience37/items/326559c4de903ab35f04)
@MusicScience37 さん (2018/09/17 投稿): **4** いいね
**Tags** :```matlab``` ```PDF```

> ） この関数を使って、例えば とすると、次のような test.pdf ファイルが生成されます。 無駄な余白のない pdf 形式の図が出力できました。

## 37: [CourseraのMachine Learningのweek2に出てくるOctaveの文法まとめ](https://qiita.com/kyntk/items/78fabd60837753c1c1ce)
@kyntk さん (2018/09/04 投稿): **4** いいね
**Tags** :```matlab``` ```Octave``` ```MachineLearning``` ```coursera```

> はじめに 最近人気の CourseraのMachine Learning を勉強し始めました｡ この講座の中ではOctaveかMATLABを使うのですが､初めて使う言語なので勉強のために文法をメモしてみます｡ 僕はMATLABを使用することにしました｡ Basic Operations Moving...(中略)

## 38: [MATLAB上で時間のかかるシミュレーションが終ったら通知して欲しい](https://qiita.com/watakandai/items/7e06df1a03fe4c494962)
@watakandai さん (2018/04/18 投稿): **4** いいね
**Tags** :```matlab```

> 動機 パラメータを学習させたい！！！けど時間かかる！ いつまでも画面を見ているわけには行かないけど，計算が終わったらすぐ結果を知りたい． そう，そんな時は終わり次第メールで通知すればいい． ソース https://jp.mathworks.com/matlabcentral/answers/9338...(中略)

## 39: [[パロディ]今後置き換えられる科学技術計算言語と置き換わる科学技術計算言語](https://qiita.com/Y_F_Acoustics/items/bd6a765161f0717da07b)
@Y_F_Acoustics さん (2018/11/08 投稿): **4** いいね
**Tags** :```matlab``` ```Octave``` ```Python3``` ```Mathematica``` ```Maple```

> 経緯 今後必要になるプログラミング言語にあやかって．パロディと独断と偏見です． 「実際にユーザがそれを使い続けるか」ではなく，「同じ計算を行うのにわざわざ高いお金を払うか」で選んでます． 今後置き換えられる科学技術計算言語 MATLAB Mathematica Maple でしょう．これらの共通点は...(中略)

## 40: [MATLAB／Octaveのtf関数を使った伝達関数ベースのシミュレーション](https://qiita.com/rkn/items/ee78f0b6703300f9a63b)
@rkn さん (2018/12/02 投稿): **4** いいね
**Tags** :```matlab``` ```Octave```

> 今回は、3と4番目にむだ時間$L$を、5と6番目に明示的に連続時間領域の伝達関数であること$^{\star2}$を指定しました。 出力端外乱$d$から制御量$y$までの閉ループ伝達関数$\frac{1}{1+P(s)C(s)}$に基づくステップ状外乱印可の際の時間応答 まとめ tf関数を使った伝達関...(中略)

## 41: [[ブレイクタイム]授業で書いたMATLABプログラムをPython3にすべて翻訳した所感](https://qiita.com/Y_F_Acoustics/items/30da2c1d10327d6d01c8)
@Y_F_Acoustics さん (2018/08/05 投稿): **3** いいね
**Tags** :```Python``` ```matlab``` ```Python3``` ```ブレイクタイム```

> 背景 「Pythonで数値解析」なるシリーズを書いている．(リンクは第1回の内容) 実はこれ，大学で履修した授業のMATLABプログラムを全てPython3に翻訳しているものである． で，2017年度の授業のプログラムの翻訳を一通り終えることが出来たので，今回は「ブレイクタイム」で気づきをまとめたい...(中略)

## 42: [最適追従系+積分補償器(最適サーボ)実装してみた](https://qiita.com/MENDY/items/439ea46f2c723031d169)
@MENDY さん (2018/06/20 投稿): **3** いいね
**Tags** :```matlab``` ```ROS``` ```Control``` ```LQR``` ```LQI```

> はじめに 最適制御×機械学習といつつ，最適制御の内容を投稿していなかったのでします 前回は積分型最適サーボ系でしたが今回は，最適追従型＋積分補償器でサーボ系を構成します 目的 最適追従型＋積分補償器を実装 モデル モータみたいに 一次遅れ系にします 比較モデル モデル化誤差があっても大丈夫だと証明し...(中略)

## 43: [[matlab] スクリプト実行ディレクトリを絶対パスで取得する](https://qiita.com/kenichi-hamaguchi/items/515a6efa492f0493df42)
@kenichi-hamaguchi さん (2018/09/23 投稿): **3** いいね
**Tags** :```matlab```

>  以下はテストコード。昔調べたときはこの関数を見つけられなくて，Matlabではできないと思ってました。

## 44: [MATLABでパラメータを含む最適化問題を解く方法](https://qiita.com/keith_campbell/items/59ed2e168c785390cc62)
@keith_campbell さん (2018/10/27 投稿): **3** いいね
**Tags** :```matlab``` ```数理最適化``` ```オペレーションズ・リサーチ``` ```非線形計画法```

> はじめに 数理最適化をある程度学ぶと，パラメータ（外生変数）を含むような最適化問題を扱わなければならないときがある．そういうとき，定数を書き直してまた最適化計算に掛けるという作業はどうしても面倒になる．特に近似解法と呼ばれる類いのアルゴリズム（本稿でもペナルティ法を例に紹介する）を実装するとき，必ず...(中略)

## 45: [RBFを用いた偏微分方程式の数値解法](https://qiita.com/MusicScience37/items/6dd2916ac37ca3e33ec1)
@MusicScience37 さん (2018/12/10 投稿): **3** いいね
**Tags** :```matlab``` ```数値計算``` ```RBF```

>  この方程式の係数行列は例えば $\phi(r) = e^{-cr^2}$ (Gaussians) $\phi(r) = (c^2 + r^2)^{\beta/2}$ (Multiquadrics) のような RBF において正定値になることが知られています。 離散化のため境界の内側で $r_1, ...(中略)

## 46: [プログラミング課題をチートで解いたお話](https://qiita.com/Y_F_Acoustics/items/713c21472c1d3034668e)
@Y_F_Acoustics さん (2018/05/17 投稿): **3** いいね
**Tags** :```C``` ```matlab```

> 背景 とある授業中，教授が 「それでは，一様乱数の一様性検定をプログラムで実装してレポートにまとめてください．MATLAB使う人もいるだろうけど今回の課題はC言語でお願いね．」 とおっしゃった． 話を聞いた感じでは非常に簡単にできそうなのだが，それではいかにも汎用性に欠けるので，もう少し汎用性に富ん...(中略)

## 47: [蟹さんのmrubyでThingSpeak](https://qiita.com/yamori813/items/7ef6e2af5a33251d2ced)
@yamori813 さん (2018/03/27 投稿): **3** いいね
**Tags** :```matlab``` ```mruby``` ```IoT``` ```Thingspeak``` ```realtek```

>  とりあえずfreeなアカウントを作って試してみました。 以前はhttpでもアクセスできたようですが、現在はSSLが必須になっているようなのでBearSSLを使ったアクセスになります。

## 48: [iPADのセンサーとMATLABを使って、バスと電車揺れの違いの分析もどきしてみた](https://qiita.com/AraNeco/items/981fc081194ff9d5d9a3)
@AraNeco さん (2018/10/12 投稿): **3** いいね
**Tags** :```matlab```

> Acceleration,Orientation, Angular Velocityを100Hzでサンプリング。電車の方は乗り心地は違うものの、いずれもほぼ酔わず。

## 49: [MATLABのNeural Network Toolboxで自作のレイヤを定義するための知見まとめ](https://qiita.com/g_rej55/items/a033d9de6a85aeb721ff)
@g_rej55 さん (2018/06/25 投稿): **3** いいね
**Tags** :```matlab``` ```DeepLearning``` ```ニューラルネットワーク```

>  run_test.mを実行すると、 が出力されます。この結果から、fullyConnectedLayerの出力サイズは、 1 x 1 x OutputSize x MinibatchSize となると考えられます。

## 50: [周波数情報を変化させないまま信号を補間する．](https://qiita.com/Y_F_Acoustics/items/bcf6d6705038dca9975f)
@Y_F_Acoustics さん (2018/02/16 投稿): **3** いいね
**Tags** :```matlab``` ```Octave``` ```信号処理``` ```Signalprocessing```

> 」 何言ってんだ・・・？ 簡単に言うと，「元データにFIRフィルタを畳み込んでますよ」といった感じ． FIRフィルタにもメリット・デメリットがありますがここではあえてデメリットのみを紹介します． プリエコー 実際の信号が出現する前に徐々に大きくなる信号が生じます．音響の業界ではプリエコーと読んでいま...(中略)