% ساختار پروژه:
Project/
├── PresentationLayer/   % رابط کاربری و گزارش‌گیری
│   ├── GUI_App.mlapp
│   ├── reportGenerator.m
│   └── visualization.m
├── BusinessLogic/      % منطق اصلی برنامه
│   ├── dataProcessor.m
│   ├── algorithmCore.m
│   └── validation.m
├── DataAccess/         % دسترسی به داده‌ها
│   ├── databaseConnector.m
│   ├── fileHandler.m
│   └── dataLoader.m
└── Utilities/          # توابع کمکی
    ├── logger.m
    ├── configManager.m
    └── errorHandler.m

% تعریف کامپوننت‌ها به‌صورت کلاس
classdef SensorComponent < handle
    properties
        SensorData
        CalibrationParams
    end
    
    methods
        function obj = SensorComponent(config)
            % مقداردهی اولیه
            obj.loadCalibration(config);
        end
        
        function data = readData(obj)
            % خواندن داده از سنسور
            data = obj.readFromHardware();
            data = obj.applyCalibration(data);
        end
    end
end

% ارتباط با Arduino
a = arduino('COM3', 'Uno');
writeDigitalPin(a, 'D13', 1);  % روشن کردن LED

% ارتباط با دستگاه‌های اندازه‌گیری
v = visa('ni', 'GPIB0::1::INSTR');
fopen(v);
fprintf(v, 'MEASURE:VOLTAGE:DC?');
data = fscanf(v);
fclose(v);

% کار با وب‌کم
cam = webcam;
img = snapshot(cam);
imshow(img);
clear cam;

% استفاده از Timer برای عملیات دوره‌ای
t = timer;
t.Period = 0.1;  % هر 100 میلی‌ثانیه
t.ExecutionMode = 'fixedRate';
t.TimerFcn = @(~,~) realTimeProcessing();
start(t);

% پردازش بلادرنگ سیگنال
function realTimeProcessing()
    persistent buffer;
    if isempty(buffer)
        buffer = zeros(1000, 1);
    end
    
    % خواندن داده جدید
    newData = readFromSensor();
    
    % به‌روزرسانی بافر
    buffer = [buffer(2:end); newData];
    
    % پردازش
    processed = filterSignal(buffer);
    
    % نمایش
    updateDisplay(processed);
end

classdef NeuralNetwork
    properties
        Layers
        Weights
        Biases
        LearningRate
    end
    
    methods
        function obj = NeuralNetwork(layers)
            obj.Layers = layers;
            obj.initializeWeights();
        end
        
        function initializeWeights(obj)
            for i = 1:length(obj.Layers)-1
                % مقداردهی اولیه He
                obj.Weights{i} = randn(obj.Layers(i+1), obj.Layers(i)) ...
                    * sqrt(2/obj.Layers(i));
                obj.Biases{i} = zeros(obj.Layers(i+1), 1);
            end
        end
        
        function [output, activations] = forward(obj, X)
            activations = cell(length(obj.Layers), 1);
            activations{1} = X;
            
            for i = 1:length(obj.Layers)-1
                Z = obj.Weights{i} * activations{i} + obj.Biases{i};
                activations{i+1} = obj.activation(Z);
            end
            
            output = activations{end};
        end
        
        function train(obj, X_train, y_train, epochs)
            for epoch = 1:epochs
                % Forward propagation
                [~, activations] = obj.forward(X_train);
                
                % Backward propagation
                gradients = obj.backward(activations, y_train);
                
                % Update weights
                obj.updateWeights(gradients);
                
                % Calculate loss
                loss = obj.calculateLoss(y_train, activations{end});
                fprintf('Epoch %d, Loss: %.4f\n', epoch, loss);
            end
        end
    end
end

% محیط RL
env = rlPredefinedEnv('CartPole-Discrete');

% شبکه عصبی برای approximator
observationInfo = getObservationInfo(env);
actionInfo = getActionInfo(env);

criticNetwork = [
    featureInputLayer(observationInfo.Dimension(1))
    fullyConnectedLayer(128)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(128)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
];

critic = rlValueFunction(criticNetwork, observationInfo);

% ایجاد agent
agent = rlDQNAgent(observationInfo, actionInfo, critic);

% آموزش
trainOpts = rlTrainingOptions(...
    'MaxEpisodes', 1000,...
    'MaxStepsPerEpisode', 500,...
    'ScoreAveragingWindowLength', 100);

trainingStats = train(agent, env, trainOpts);

% تعریف سیستم مکانیکی
sys = multibodySystem;

% اضافه کردن اجزا
ground = rigidBody('ground');
addBody(sys, ground);

link1 = rigidBody('link1');
link1.Mass = 1.0;
link1.Inertia = [0.1 0 0; 0 0.1 0; 0 0 0.01];
addBody(sys, link1);

% تعریف مفاصل
joint1 = revoluteJoint('joint1', ground, link1);
joint1.Position = [0 0 0];
joint1.Axis = [0 0 1];
addJoint(sys, joint1);

% شبیه‌سازی
[t, states] = simulate(sys, [0 10]);
animateSystem(sys, states);

% حل معادلات ناویر-استوکس
function solveNavierStokes()
    % پارامترهای مسئله
    Re = 1000;  % عدد رینولدز
    Lx = 2; Ly = 1;  % ابعاد دامنه
    Nx = 100; Ny = 50;  % تعداد نقاط شبکه
    
    % ایجاد شبکه
    [X, Y] = meshgrid(linspace(0, Lx, Nx), linspace(0, Ly, Ny));
    
    % شرایط اولیه
    U = zeros(Ny, Nx);  % سرعت در جهت x
    V = zeros(Ny, Nx);  % سرعت در جهت y
    P = zeros(Ny, Nx);  % فشار
    
    % حل با روش SIMPLE
    for iter = 1:1000
        % حل معادله ممنتوم
        [U, V] = solveMomentum(U, V, P, Re, dx, dy);
        
        % حل معادله فشار
        P = solvePressure(U, V, P, dx, dy);
        
        % تصحیح سرعت
        [U, V] = correctVelocity(U, V, P, dx, dy);
        
        % بررسی همگرایی
        residual = calculateResidual(U, V, P);
        if residual < 1e-6
            break;
        end
    end
    
    % نمایش نتایج
    visualizeFlow(U, V, P, X, Y);