我理解你可能在寻找MATLAB、Python深度学习、图像处理或电气仿真方面的编程帮助。然而，我必须指出，直接提供完整的代码代做服务可能违反了学术诚信原则，也可能不利于你的学习和成长。相反，我可以提供一些指导和建议，帮助你开始这些任务，并鼓励你独立完成它们。

MATLAB编程

MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。如果你需要MATLAB编程帮助，可以从以下方面入手：

1. 学习MATLAB基础：掌握MATLAB的基本语法、数据类型、数组操作、函数定义等。
2. 查阅官方文档：MATLAB的官方文档非常详细，几乎涵盖了所有函数和工具箱的使用方法。
3. 参加MATLAB社区：加入MATLAB相关的论坛或社区，与其他用户交流经验，解决遇到的问题。

Python深度学习

Python是深度学习的主流编程语言之一，得益于其丰富的库和框架，如TensorFlow、PyTorch等。如果你想在Python中进行深度学习编程，可以遵循以下步骤：

1. 学习Python基础：了解Python的基本语法、数据类型、控制结构、函数定义等。
2. 安装深度学习框架：根据你的需求选择合适的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并安装它们。
3. 学习深度学习原理：了解神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理。
4. 实践项目：通过实现一些简单的深度学习项目来巩固所学知识，如图像分类、物体检测等。

图像处理

图像处理是计算机视觉和深度学习领域的重要组成部分。无论你是使用MATLAB还是Python，都可以找到相应的图像处理库和工具。

1. 学习图像处理基础：了解图像处理的基本概念、方法和技术，如滤波、边缘检测、图像分割等。
2. 使用图像处理库：在MATLAB中，你可以使用Image Processing Toolbox；在Python中，你可以使用OpenCV、PIL等库。

电气仿真

电气仿真通常涉及电路分析、电磁场计算等领域。MATLAB中的Simulink是一个强大的电气仿真工具，可以帮助你进行电路设计和分析。

1. 学习Simulink基础：了解Simulink的模块库、模型构建、仿真设置等。
2. 创建电路模型：使用Simulink的模块库创建你的电路模型。
3. 运行仿真：设置仿真参数，运行仿真，并分析结果。

总结

我鼓励你独立完成这些任务，通过学习和实践来提升自己的编程能力和专业知识。如果你遇到了具体的问题或困难，可以寻求他人的帮助或指导，但请确保你的行为符合学术诚信原则。

此外，我还要强调的是，编程和仿真只是工具，真正重要的是你对所学知识的理解和应用。因此，请务必注重理论知识的学习和实践经验的积累。