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概要と使いどころ
Use when starting, continuing, updating, exporting, or sharing a running transcript of a MATLAB AI tutoring session, especially when the transcript will be shared with an instructor, attached to a learner session report, or passed to an evaluation workflow for quality review.
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Use when creating, asking, grading, or explaining multiple choice questions for MATLAB programming practice, concept checks, quizzes, or tutoring exercises.
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Use when an instructor asks for a MATLAB AI tutor setup guide, adoption guide, pilot plan, course-specific rollout, or recommended tutor configuration based on a learning objective, course title, course description, module description, or lab description.
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MATLAB R2026a workflow for signal processing, DSP, image processing, computer vision, lidar, medical imaging, deep learning, and AI-assisted reproducible experiments. Use for filters, spectrograms, wavelets, object detection, segmentation, classification, training, inference, and generated figures.
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MATLAB R2026a workflow for control systems, system identification, robust control, MPC, Simulink Control Design, parameter tuning, constrained optimization, and numerical validation. Use whenever the user asks for controllers, transfer functions, state-space models, tuning, identification, optimal control, or solver-based engineering.
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MATLAB R2026a and Simulink workflow for creating, inspecting, modifying, simulating, validating, and exporting .slx models. Use for Simulink, Stateflow, Simscape, model-based design, parameter sweeps, signal logging, requirements, and simulation automation. On this machine, Simulink tasks should be visual-first: open the model in a visible Simulink window before doing substantial automated modeling or simulation so the user can watch the process.
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MATLAB R2026a robotics and autonomy workflow for ROS Toolbox, Robotics System Toolbox, Navigation Toolbox, UAV Toolbox, sensor fusion, trajectory planning, simulation, and reproducible robot experiments. Use for ROS/ROS 2 bags, robot models, path planning, SLAM, state estimation, and autonomy prototyping.
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在MATLAB中计算复信号的自相关函数向量，且不使用xcorr和toeplitz函数。
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编写Matlab脚本，从CSV文件中提取指定列（A、B、C列），保存为新文件，并计算各列最大值和最小值，最后将统计结果输出到Excel表格的新Sheet中。
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使用MATLAB计算二维矩阵等高线围成的面积，过滤无效值，并将相同level的等高线面积合并统计。
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使用独立膨胀原理在MATLAB中编写脚本以快速计算并绘制空泡轮廓，输出格式为脚本而非函数。
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在MATLAB绘制的直方图上叠加标记局部峰值，不显示文本标签，并支持自定义标记样式（如蓝色实心倒三角）。
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将基于节点导纳矩阵的戴维南等值MATLAB计算函数转换为诺顿等值计算函数，保持原有的矩阵运算结构并修正输出参数为等效电流。
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使用MATLAB对彩色图像进行频域高通滤波处理，以增强图像边缘和细节。适用于需要保留颜色信息并增强高频分量的场景。
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在MATLAB中实现向量的非循环平移（零填充），并要求使用矩阵乘法的形式表示，而非直接索引或循环。
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Builds, reviews, migrates, and plans MATLAB or GNU Octave numerical workflows. Use for arrays, tabular/time data, tests, projects, graphics, MAT files, and explicit Python interoperability.
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Research computing toolkit for optoelectronic information science and engineering, MATLAB/Octave, Python scientific analysis, signal processing, image processing, statistics, simulation, optimization, publication figures, sensor/time-series data, citation lookup, and common scientific libraries. Use when the user asks for MATLAB code, scientific Python, data analysis, plots, simulations, formulas, statistics, machine learning, optical/physical/materials computation, or reproducible research workflows.
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Set up signal capture for a Simulink Real-Time application using `slrealtime.Instrument`. Use when choosing which signals a real-time application captures and where the data goes — test-pointing or canvas-badging a signal before build (`TestPoint`, `DataLogging`), constructing an Instrument from an `.mldatx`, calling `addSignal`, `addInstrumentedSignals`, `addFileLogSignals`, `validate`, `connectCallback`, `copy`, or `generateScript`, attaching an instrument to `tg.Instruments` via `addForFileLog`, `addForSDI`, or `addForMATLAB`, setting up live-streaming signals, dynamic file-log workflows, or persisting an instrument as M-code. Selects and routes signals only — not for configuring, building, running, or connecting applications onto targets.
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Manage Simulink Real-Time target computers from MATLAB — list available targets, check whether a target is connected, read its lifecycle status, add/remove/rename targets, set IP addresses and credentials, choose the default target, install TLS material, configure a startup application, and run target lifecycle ops (connect, reboot, RTOS update). Use whenever the user asks "which targets are available", "is my target connected", "what's the status of the target", "add a Speedgoat", "switch default target", "change the target IP", "reboot the box", "update the target", or works with `slrealtime.Targets`, `tg = slrealtime`, `addTarget`, `removeTarget`, `getTargetNames`, `getDefaultTargetName`, `setDefaultTargetName`, `connect`, `isConnected`, `status(tg)`, `setipaddr`, `setupTLSCertificate`, `setStartupApp`, `reboot`, `update`, or `slrealtime.testSetup`. Covers Speedgoat target computers and Simulink Real-Time Linux devices.
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Manages MATLAB projects for Simulink workflows: path management, file registration, labels, source control configuration, and project lifecycle. Use when creating projects, adding models/dictionaries/requirements to projects, configuring labels for automation, fixing broken model references, or setting up source control for Simulink artifacts.
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Converts a double-precision Simulink system or subsystem to single precision using DataTypeWorkflow.Single (Fixed-Point Designer). The single conversion replaces all user-specified double-precision data types, as well as output data types that compile to double precision, with single-precision data types. Use this skill when converting Simulink systems to single precision, reducing memory usage of a Simulink system, optimizing for embedded targets. Do NOT use for standalone MATLAB .m code single conversion.
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Specify algorithms for Model-Based Design: system specs, architecture specs, implementation plans, test plans. Use when creating specifications for controllers, signal processing, diagnostics, estimators, or other algorithms authored in Simulink, Stateflow, System Composer, or MATLAB Function blocks.
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Simulate SimBiology models — ODE, stochastic (SSA), scenarios, and sensitivity analysis. Use when asked to run, simulate, predict, explore what-if, or identify influential parameters.
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Build, modify, and diagram SimBiology models — API reference, helper functions, and layout patterns. Use when constructing or editing models programmatically or visually.
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