matlab

一、实验目的：

1、熟悉Matlab绘图命令及基本绘图控制；

2、熟悉Matlab程序设计的基本方法；

二、实验内容：

1、设y=cos[0.5+3sinx/(1+x2)],把x=0~2pi期间分为125点，画出以x为横坐标，y为纵坐标的曲线。

2、设x=zsin3z,y=zcos3z,要求在z=-45~45区间内画出x,y,z三维曲线。

3、设z=x2e-(x2+y2),求定义域x=[-2,2],y=[-2,2]内的z值（网格取0.1

见方），并绘制三维曲面。

4、设z1=0.005x-0.005y+0.1,画出z1的三维曲面图，并叠在上题的图中。

5、设x=cos(t) ,y=sin(Nt+a),若N=2，α=0,pi/3,pi/2,pi,在四个子图中分别画出其曲线。

6、绘制空间曲线：x2+y2+z2=64,y+z=0。

7、绘制ρ=sin（2θ）cos(2θ）的极坐标图。

8、在0≤x≤2pi区间内，绘制曲线y=2e-0.5x sin(2pix)。

三、实验程序： %第一题

实验程序

x=linspace(0,2*pi,125);

y=cos(x)*(0.5+3*sin(x)/(1+x.^2)); plot(x,y,'r');grid on

实验结果

1

2

3

4

5

6

7

-0.5

-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.4

0.5

%第二题

实验程序

t=linspace(-45,45,1000);

x=t.*sin(3*t);y=t.*cos(3*t);z=t; plot3(x,y,z) axis square ;grid on

实验结果

-50

50

50

-500

50

%第三题

实验程序

x=-2:2/20:2; y=-2:2/20:2;

[X,Y]=meshgrid(x,y); Z=X.^2.*exp(-(X.^2+Y.^2)); surf(Z);grid on

实验结果

50

%第四题

实验程序

surf(Z) hold on ;

Z1=0.05*X-0.05*Y+0.1; surf(Z1);grid on

实验结果

50

%第五题

实验程序

t=0:2*pi/100:2*pi; subplot(2,2,1)

plot(cos(t),sin(2*t+0)) subplot(2,2,2)

plot(cos(t),sin(2*t+pi/3)) subplot(2,2,3)

plot(cos(t),sin(2*t+pi/2)) subplot(2,2,4)

plot(cos(t),sin(2*t+pi)) 实验结果

-1-0.500.51-1-0.500.5

1-1-0.500.51

-1-0.500.5

1-1

-0.500.51-1-0.500.5

1-1

-0.500.51

-1-0.500.5

1

%第六题

实验程序

t=0:pi/50:2*pi; x=8*cos(t);

y=4*sqrt(2)*sin(t); z=-4*sqrt(2)*sin(t); plot3(x,y,z,'*');

title('Line in 3-D Space'); text(0,0,0,'origin')

xlabel('X'),ylabel('Y'),zlabel('Z');grid;

实验结果

-10

10

10

-6-4-20

2

4

6X

Line in 3-D Space

Y

Z

%第七题

实验程序

theta=0:0.01:2*pi;

rho=sin(2*theta).*cos(2*theta); polar(theta,rho,'r');

实验结果

90

270

1800

%第八题

实验程序

x=0:pi/100:2*pi;

y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x);

plot(x,y),grid on;

实验结果

01234567

四、实验要求：

1、撰写预习报告。

2、用Matlab完成算法设计和程序设计并上机调试通过。

3、撰写实验报告，简述实验目的，提供实验结果和数据。

4、分析算法，并简要给出算法设计小结和心得。

2019年matlab优化工具箱的使用

优化工具箱的使用 MATLAB的优化工具箱提供了各种优化函数，这些优化函数可以通过在命令行输入相应的函数名加以调用；此外为了使用方便，MA TLAB还提供了图形界面的优化工具（GUI Optimization tool）。 1 GUI优化工具 GUI优化工具的启动 有两种启动方法： （1）在命令行输入optimtool； （2）在MA TLAB主界面单击左下角的“Start”按钮，然后依次选择“Toolboxes→Optimization→Optimization tool” GUI优化工具的界面 界面分为三大块： 左边（Problem Setup and Results）为优化问题的描述及计算结果显示； 中间（Options）为优化选项的设置； 右边（Quick Reference）为帮助。为了界面的简洁，可以单击右上角“<<”、“>>”的按钮将帮助隐藏或显示。 1、优化问题的描述及计算结果显示 此板块主要包括选择求解器、目标函数描述、约束条件描述等部分。 选择合适的求解器以及恰当的优化算法，是进行优化问题求解的首要工作。 ?Solver：选择优化问题的种类，每类优化问题对应不同的求解函数。 ?Algorithm：选择算法，对于不同的求解函数，可用的算法也不同。 Problem框组用于描述优化问题，包括以下内容： ?Objective function: 输入目标函数。 ?Derivatives: 选择目标函数微分（或梯度）的计算方式。 ?Start point: 初始点。 Constraints框组用于描述约束条件，包括以下内容： ?Linear inequalities: 线性不等式约束，其中A为约束系数矩阵，b代表约束向量。 ?Linear equalities: 线性等式约束，其中Aeq为约束系数矩阵，beq代表约束向量。 ?Bounds: 自变量上下界约束。 ?Nonlinear Constraints function; 非线性约束函数。 ?Derivatives: 非线性约束函数的微分（或梯度）的计算方式。 Run solver and view results框组用于显示求解过程和结果。 （对于不同的优化问题类型，此板块可能会不同，这是因为各个求解函数需要的参数个数不一样，如Fminunc 函数就没有Constraints框组。） 2、优化选项（Options） ?Stopping criteria: 停止准则。

matlab工具箱

至于工具箱的安装说明参见： https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/viewthread.php?tid=120&page=1&fromuid=4481#p id123 Maplesoft《Maple Toolbox for MATLAB》 https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-236-1-1.html Sergiy Iglin《Graph Theory Toolbox》(图论工具 箱)https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-295-1-1.html Koert Kuipers《Branch And Bound toolbox 2.0》(BNB20分支定界工具 箱)https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-226-1-1.html Howard Wilson《Numerical Integration Toolbox》(NIT数值积分工具 箱)https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-225-1-1.html Anton Zaicenco《FEM toolbox for solid mechanics》(固体力学有限元工具箱)https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-219-1-1.html Nicholas J. Higham《The Matrix Computation Toolbox》(矩阵计算工具箱) https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-422-1-1.html Paolo Di Prodi《robotic toolbox》(机器人工具 箱)https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-274-1-1.html Moein Mehrtash《GPS Navigation Toolbox 》(GPS导航工具箱) https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-228-1-1.html J.Divahar 《Airfoil_Analyzer_toolbox》(翼型分析工具箱) https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-218-1-1.html Rasmus Anthin《Multivariable Calculus Toolbox 》(多变量微积分工具 箱)https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-251-1-1.html 《Time frequency analysis toolbox》(时频分析工具 箱)https://www.wendangku.net/doc/c66581462.html,/thread-439-1-1.html

MATLAB回归预测模型

MATLAB---回归预测模型 Matlab统计工具箱用命令regress实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，用法是：b=regress(Y,X) [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) Y,X为提供的X和Y数组，alpha为显着性水平（缺省时设定为0.05），b,bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r,rint为残差（向量）及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有四个数值，第一个是R2，第二个是F，第三个是与F对应的概率 p ，p <α拒绝 H0，回归模型成立，第四个是残差的方差 s2 。 残差及其置信区间可以用 rcoplot(r,rint)画图。 例1合金的强度y与其中的碳含量x有比较密切的关系，今从生产中收集了一批数据如下表 1。 先画出散点图如下： x=0.1:0.01:0.18; y=[42,41.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,55.0,50.0]; plot(x,y,'+') 可知 y 与 x 大致上为线性关系。 设回归模型为y =β 0+β 1 x

用regress 和rcoplot 编程如下： clc,clear x1=[0.1:0.01:0.18]'; y=[42,41.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,55.0,50.0]'; x=[ones(9,1),x1]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x); b,bint,stats,rcoplot(r,rint) 得到 b =27.4722 137.5000 bint =18.6851 36.2594 75.7755 199.2245 stats =0.7985 27.7469 0.0012 4.0883 即β 0=27.4722 β 1 =137.5000 β 的置信区间是[18.6851,36.2594]， β 1 的置信区间是[75.7755,199.2245]； R2= 0.7985 ， F = 27.7469 ， p = 0.0012 ， s2 =4.0883 。可知模型（41）成立。

MATLAB仿真教程

一、设计目的 通过运用MATLAB对函数进行Z域分析和单边带信号的调制与解调，使我们进一步加深对MATLAB的认识和运用，以实现以下目的： 1.本次试验进一步熟悉了MATLAB软件的使用方法及相关的操作。 2.对Z变换及其反变换函数在MATLAB中的调用有了掌握。 3.理论与实际的仿真相结合，更直观的看到结果。 4.观察了单边带信号调制与解调后的图像，加深认识。 二、设计原理 MATLAB是The MathWorks公司在1984年推出的一种商品化软件，它提供了大量丰富的应用函数，并且具有扩充的开放性结构。目前，该软件包涵盖了控制系统应用、数字信号处理、数字图像处理、通讯、神经网络、小波理论分析、优化与统计、偏微分方程、动态系统实时仿真等多学科专业领域。 其中单边带调制信号是将双边带信号中的一个边带滤掉而形成的。根据方法的不同，产生单边带调制信号的方法有：滤波和相移法。 由于滤波法在技术上比较难实现所以在此我们将用相移法对单边带调制与解调系统进行讨论与设计。 三、设计内容和MATLAB图像

1、数字系统的响应 源代码如下： b=[0 1 2 1 0]; a=[1 -0.5 0 0.3 -0.005]; subplot(421);zplane(b,a); title('系统的零极点图'); subplot(422);impz(b,a,21); title('单位脉冲响应'); subplot(423);stepz(b,a,21); title('单位阶跃响应');

N=21;n=0:N-1; x=exp(-n); x0=zeros(1,N); y0=[1,-1]; xi=filtic(b,a,y0); y1=filter(b,a,x0,xi); xi0=filtic(b,a,0); y2=filter(b,a,x,xi0); y3=filter(b,a,x,xi); [h w]=freqz(b,a,21); subplot(424);stem(n,y1); title('零输入响应');grid on; subplot(425);stem(n,y2); title('零状态响应');grid on; subplot(426);stem(n,y3); title('系统的全响应');grid on; subplot(427);plot(w,abs(h)); title('幅频特性曲线');grid on; subplot(428);plot(w,angle(h)); title('相频特性曲线');grid on;

matlab工具箱如何安装

matlab工具箱如何安装 在matlab的file下面的set path把它加上，把路径加进去后在： file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。 以下是我在别的地方看到的，转过来你参考一下吧。 首先说说添加到matlab搜索路径好处：1 对n——你只需要存储一个副本，就可以在其他地方使用。具体来说，假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def，这两个工程（每个目录下的所有程序相应地称为一个工程）都需要调用同一个（些）函数（简称工具箱），这时候，如果你没有把该工具箱添加到matlab 的搜索路径下，则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。这显然浪费空间，所以，matlab提供了一个搜索路径（默认在matlab安装目录下的toolbox中），只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下，并且通知matlab一声（把该路径正确添加到搜索路径中），就可以在abc和def中使用这个工具箱了（即无论你的工程文件在哪个目录（有效的目录）下都可以访问这个工具箱中的函数）。下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。 1. 如何添加工具箱？ 以下是添加工具箱的方法： 如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。如果是单独下载的工具箱，则需要把新的工具箱（以下假设工具箱名字为svm）解压到toolbox目录下，然后用addpath或者pathtool 把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中，最后用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。如果能够显示新设置的路径，则表明该工具箱可以使用了。具体请看工具箱自己代的README 文件。 1.1 举例： 要添加的工具箱为svm，则解压后，里边有一个目录svm，假设matlab安装在D:\MATLAB6p5，将svm目录拷贝至D:\MATLAB6p5\toolbox，然后运行matlab，在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm回车，来添加路径。然后在svm目录下，任意找一个m文件，以svcinfo.m 为例，在命令窗口中输入which svcinfo.m。如果显示出该文件路径，如D:\MATLAB6p5\toolbox\svm\svcinfo.m，则安装成功，当然也可以在命令窗口输入path来查看。 上面的说明和例子基本上介绍了在matlab中如何添加工具箱，下面是其他补充： 1.2 添加方式总结： 事实上，有两种添加工具箱到matlab搜索路径的方法：其一是用代码，其二是用界面。其实无论用哪种方法，都是修改pathdef.m这个文件，阁下如果是高手，可以直接打开该文件修改，呵呵，对此这里不作讨论。 1.2.1 代码方式： 适用于添加下载的工具箱（别人的）： 在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm 或者addpath(‘D:\MATLAB6p5\toolbox\svm’); 但是这种方法只能添加svm目录，如果该目录下有其他子文件夹，并且运行时候“隐式”调用到这些子文件夹（例如假设svm目录下存在子文件夹matdata，该子文件夹下有logo.mat这个文件，且在m文件代码中使用了诸如load logo 这样的句子，即没有显式给出logo.mat的具体路径，则称为“隐式”），则不能正确访问。因此，有必要在添加时使用以下语句把svm目录下所有文件夹都添加到搜索路径中：500){this.resized=true;;}"> 程序代码 addpath(genpath(D:\MATLAB6p5\toolbox\svm)); 另外，如果只使用以上代码，则退出matlab后，新添加的路径不会被保存下来，下次重新启动matlab

matlab仿真模拟

中国地质大学长城学院 本科课程设计题目:双手协调机器人 系别信息工程系 学生姓名 专业电气工程及其自动化 学号 指导教师王密香 职称研究生 2015年12 月22日

双手协调机器人 摘要 多机器人的协同作业是制造业发展的必然要求，双臂机器人就是适应这一要求而开发出的一种新型机器人，相对于单臂机器人它可以大大增强机器人对复杂装配任务的适应性，同时可以提高工作空间的利用效率。当前大多数工业机器人的应用是为单臂机器人独自工作的能力准备的。一般地，单臂机器人只适合于刚性工件的操作，并受制于环境，随着现代工业的发展和科学技术的进步，对于许多任务而言单臂操作是不够的。为了适应任务的复杂性、智能性的不断提高以及系统柔顺性的要求而扩展为双手协调控制。即由两个单臂机器人相互协调、相互配合的去完成某种作业，但由于组成双手协调控制系统的是两个机器人它们不可能是两个单手机器人的简单组合，除了它们各自共同目标的控制实现外，它们相互间的协调控制以及对环境的适应性就成为组合的关键，这样双手协调控制机器人系统的进一步应用就受到了限制。而双臂机器人能完成对于人来说易于实现的功能，它比双手协调机器人更具有实用价值，它的高自律性以及学习性，能够适应许多环境，使其在工业生产、危险处理、国防、航天航空等方面运用广泛采用了Matlab/Simulink 仿真软件，分别用模块法和程序法对双手协调机器人系统进行了PID 控制器的校正仿真设计。 关键词：双手协调机器人；Matlab/Simulink；PID 校正；仿真 Using the Matlab/Simulink simulation software, using method of module and the procedural law on hands coordinate robot system has carried on the correction for the simulation of PID controller design simulation results show that these two kinds of design method is not only convenient and quick, and the correction effect is satisfactory to people Keywords：Hands coordinate robot; Matlab/Simulink; PID correction; The simulation

MATLAB优化工具箱应用简介

MATLAB优化工具箱 1 工具箱概述 1.1 功能 （1）求解无约束条件非线性极小值； （2）求解约束条件下非线性极小值，包括目标逼近问题、极大-极小值问题和半无限极小值问题； （3）求解二次规划和线性规划问题； （4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合； （5）非线性系统的方程求解； （6）约束条件下的线性最小二乘优化； （7）求解复杂结构的大规模优化问题。 1.2 工具箱的新特色 MATLAB R2008b使用的是4.1版本的优化工具箱，较3.x的变化在于： （1）fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并行机制，加快梯度计算速度； （2）函数gatool和pserchtool整合到优化工具箱GUI中； （3）函数fmincon的求解器中新增内点算法； （4）提供了KNITRO优化库的接口； （5）函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参数PrecondBandWinth默认值由0变为inf； （6）优化选项参数TolConSQP的默认值改为1e-6； （7）输出结构中引入了参数constrviolation。 2 工具箱函数 常用函数： 输入参数中可以用options，用于所有函数，其中包括有一下参数。 （1）Display：结果显示方式，off不显示，iter显示每次迭代的信息，final为最终结果，notify只有当求解不收敛的时候才显示结果。 （2）MaxFunEvals：允许函数计算的最大次数，取值为正整数。 （3）MaxIter：允许迭代的最大次数，正整数。 （4）TolFun：函数值（计算结果）精度，正整数。 （5）TolX：自变量的精度，正整数。 而且可以用函数optimset创建和修改。 模型输入时需要注意问题： （1）目标函数最小化；

matlab软件的使用方法

MATLAB 软件使用简介 默认分类2007-03-15 21:26:49 阅读4106 评论8 字号：大中小订阅 MATLAB 软件使用简介 MATLAB 是一个功能强大的常用数学软件, 它不但可以解决数学中的数值计算问题, 还可以解决符号演算问题, 并且能够方便地绘出各种函数图形。MATLAB自1984年由美国的MathWorks公司推向市场以来，历经十几年的发展和竞争，现已成为国际最优秀的科技应用软件之一。这里主要以适用于Windows操作系统的MATLAB5.3版本向读者介绍MATLAB 的使用命令和内容。 一、MATLAB 的进入/退出 MA TLAB 的安装成功后, 系统会在Windows【开始】菜单的【程序】子菜单中加入启动MATLAB命令的图标, 用鼠标单击它就可以启动MATLAB系统,见图2.1。 图2.1 启动MA TLAB 启动MATLAB后, 屏幕上出现MATLAB命令窗口: 图2.2 MA TLAB命令窗口 图2.2的空白区域是MATLAB 的工作区（命令输入区）, 在此可输入和执行命令。 退出MATLAB系统像关闭Word文件一样, 只要用鼠标点击MATLAB系统集成界面右上角的关闭按钮即可。 二、MATLAB 操作的注意事项 l 在MA TLAB工作区输入MATLAB命令后, 还须按下Enter键, MA TLAB才能执行你输入的MA TLAB命令, 否则MA TLAB不执行你的命令。 l MATLAB 是区分字母大小写的。 l 一般，每输入一个命令并按下Enter键, 计算机就会显示此次输入的执行结果。(以下用↙表示回车)。如果用户不想计算机显示此次输入的结果，只要在所输入命令的后面再加上一个分号“；”即可以达到目的。如： x= 2 + 3 ↙x=5 x = 2 + 3 ; ↙不显示结果5 l 在MA TLAB工作区如果一个表达式一行写不下，可以用在此行结尾处键入三个英文句号的方法达到换行的目的。如： q=5^6+sin(pi)+exp(3)+(1+2+3+4+5)/sin(x)… -5x+1/2-567/(x+y) l MATLAB 可以输入字母、汉字，但是标点符号必须在英文状态下书写。 l MATLAB 中不需要专门定义变量的类型，系统可以自动根据表达式的值或输入的值

MATLAB仿真实验全部

实验一 MATLAB 及仿真实验（控制系统的时域分析） 一、实验目的 学习利用MATLAB 进行控制系统时域分析，包括典型响应、判断系统稳定性和分析系统的动态特性； 二、预习要点 1、 系统的典型响应有哪些？ 2、 如何判断系统稳定性？ 3、 系统的动态性能指标有哪些？ 三、实验方法 （一） 四种典型响应 1、 阶跃响应： 阶跃响应常用格式： 1、)(sys step ；其中sys 可以为连续系统，也可为离散系统。 2、),(Tn sys step ；表示时间围0---Tn 。 3、),(T sys step ；表示时间围向量T 指定。 4、),(T sys step Y =；可详细了解某段时间的输入、输出情况。 2、 脉冲响应： 脉冲函数在数学上的精确定义：0 ,0)(1)(0 ?==?∞ t x f dx x f 其拉氏变换为：)()()()(1 )(s G s f s G s Y s f === 所以脉冲响应即为传函的反拉氏变换。 脉冲响应函数常用格式： ① )(sys impulse ； ② ); ,();,(T sys impulse Tn sys impulse ③ ),(T sys impulse Y = （二） 分析系统稳定性 有以下三种方法： 1、 利用pzmap 绘制连续系统的零极点图； 2、 利用tf2zp 求出系统零极点； 3、 利用roots 求分母多项式的根来确定系统的极点 （三） 系统的动态特性分析 Matlab 提供了求取连续系统的单位阶跃响应函数step 、单位脉冲响应函数impulse 、零输入响应函数initial 以及任意输入下的仿真函数lsim.

MATLAB仿真程序

窗型选择仿真程序： clear,clc bw=3e6;% 信号带宽 T=1e-4;%信号脉冲宽度 A=2;%信号幅度 fs=4*bw; lfft=round(T*fs);%采样点数 lfft=2^nextpow2(lfft); dt=1/fs;%采样间隔 f0=1e6; t=(0:lfft-1)*dt;%时域采样点 q=(0:lfft-1)*2*pi/lfft; s=A*exp(j*2*pi*f0*t+j*pi*bw*t.*t/T);%产生线性调频信号 S=(fft(s));%线性调频信号的傅立叶变换fft H=conj(S);%匹配滤波器的频率响应 Y=S.*H;%线性调频信号的频域匹配滤波输出 y=fftshift(ifft(Y));%线性调频信号的时域匹配滤波输出 %对chirp信号进行时域加权 h1=(triang(lfft))';%三角窗函数 s1=s.*h1;S1=fft(s1);H1=conj(S1); Y1=S1.*H1; y1=fftshift(ifft(Y1));%加三角窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出h2=(hanning(lfft))';%汉宁窗函数 s2=s.*h2;S2=fft(s2);H2=conj(S2); Y2=S2.*H2; y2=fftshift(ifft(Y2));%加汉宁窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出h3=(hamming(lfft))';%海明窗函数 s3=s.*h3;S3=fft(s3);H3=conj(S3); Y3=S3.*H3; y3=fftshift(ifft(Y3));%加海明窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出 figure; subplot(3,1,1), plot(t,real(s)),title('chirp signal'); subplot(3,1,2), plot(q,abs(S)),title('线性调频信号幅度谱'); subplot(3,1,3), plot(q,angle(S)),title('线性调频信号相位谱');

Matlab的第三方工具箱大全(强烈推荐)

Matlab Toolboxes ?ADCPtools - acoustic doppler current profiler data processing ?AFDesign - designing analog and digital filters ?AIRES - automatic integration of reusable embedded software ?Air-Sea - air-sea flux estimates in oceanography ?Animation - developing scientific animations ?ARfit - estimation of parameters and eigenmodes of multivariate autoregressive methods ?ARMASA - power spectrum estimation ?AR-Toolkit - computer vision tracking ?Auditory - auditory models ?b4m - interval arithmetic ?Bayes Net - inference and learning for directed graphical models ?Binaural Modeling - calculating binaural cross-correlograms of sound ?Bode Step - design of control systems with maximized feedback ?Bootstrap - for resampling, hypothesis testing and confidence interval estimation

MATLAB仿真技术

MATLAB仿真技术 作 业 合 集

第1章 习题 5.利用直接输入法和矩阵编辑器创建矩阵A=? ? ? ? ??642531。 解：⑴利用直接输入法输入程序 A=[1 3 5;2 4 6] 按Enter 键后，屏幕显示 A = 1 3 5 2 4 6 ⑵用矩阵编辑器创建矩阵，如图1.1所示。 图1.1 MATLAB 编辑器 7.用矩阵编辑器创建矩阵a,使a 具有如下矩阵形式。 a=??????642531?a=??????????654321?a=??????????987654321?a=???? ??????098706540321?a=????? ???????00 00 09870654 0321 解：用矩阵编辑器创建矩阵a 的过程如图1.2、1.3、1.4、1.5、1.6所示。 图1.2 图1.3 图1.4 图1.5

图1.6 9.已知矩阵B=????? ?? ?????????922518113211912102201304161475231501017，试：①提取矩阵B 的第一行和第二行的第2、4、5个元素组成新矩阵1B ;②提取矩阵B 的第三行和第一行的全部元素组成新矩阵2B ；③使矩阵B 的第一行和第三行的第2；4个元素为0；④标出矩阵B 的第一行中小于5的元素。 解：①如上题，用矩阵编辑器生成矩阵B ，再输入程序 B1=B([1,2],[2,4,5]) 按Enter 键后，屏幕显示 B1 = 0 0 15 5 14 16 ②输入程序 B2=B([1,3],:) 按Enter 键后，屏幕显示 B2 = 17 0 1 0 15 4 0 13 0 22 ③第一行和第三行的第2；4个元素原本就为0。 ④输入程序如下 C=B(1,:)<5; %将B 矩阵第一行中小于5 的值标记为1 D=B(1,C) %去B 矩阵第一行中标为1的元素 按Enter 键后，屏幕显示 D= 0 1 0 11.已知矩阵a 为4阶魔方阵，令a+3赋值给b ，a+b 赋值给c ，求b 和c 。 解：程序如下。 >> a=magic(4) %建立4阶魔方矩阵 a = 16 2 3 13 5 11 10 8 9 7 6 12 4 14 15 1 >> b=a+3 %将a 中各元素加3 b = 19 5 6 16 8 14 13 11 12 10 9 15 7 17 18 4

MATLAB常用工具箱

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用

预测控制MATLAB仿真与设计

动态矩阵控制算法实验报告 院系：电子信学院 姓名：郝光杰 学号：172030039 专业：控制理论与控制工程 导师：俞孟蕻

MATLAB环境下动态矩阵控制实验 一、实验目的： 对于带有纯滞后、大惯性的研究对象，通过动态控制矩阵的MATLAB的直接处理与仿真实验，具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性。输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来取的良好的控制效果。 二、实验原理： 动态矩阵控制算法是一种基于被控对象非参数数学模型的控制算法，它是一种基于被控对象阶跃响应的预测控制算法，以对象的阶跃响应离散系统为模型，避免了系统的辨识，采用多步预估技术，解决时延问题，并按照预估输出与给定值偏差最小的二次性能指标实施控制，它适用于渐进稳定的线性对象，系统动态特性中存在非最小相位特性或纯滞后都不影响算法的直接使用。 三、实验环境： 计算机 MATLAB2016b 四、实验步骤： 影响控制效果的主要参数有： 1）采样周期T与模型长度N 在DMC中采样周期T与模型长度N的选择需要满足香农定理和被控对象的类型及其动态特性的要求，通常需要NT后的阶跃响应输出值接近稳定值。 2)预测时域长度P P对系统的快速性和稳定性具有重要影响。为使滚动优化有意义，应使P 包含对象的主要动态部分，P越小，快速性提高，稳定性变差；反之，P越大，系统实时性降低，系统响应过于缓慢。 3）控制时域长度M

M控制未来控制量的改变数目，及优化变量的个数，在P确定的情况下，M越小，越难保证输出在各采样点紧密跟踪期望输出值，系统响应速度缓慢， 可获得较好的鲁棒性，M越大，控制机动性越强，改善系统的动态性能，但是稳定性会变差。 五、实例仿真 （一）算法实现 设GP(s)=e-80s/(60s+1),采用DMC后的动态特性如图1所示，采样周期 T=20s，优化时域P=10，M=2，建模时域N=20。 MATLAB程序1： g=poly2tfd(1,[60 1],0,80);%通用传函转换为MPC模型 delt=20; %采样周期 nt=1; %输出稳定性向量 tfinal=1000; %截断时间 model=tfd2step(tfinal,delt,nt,g);%传函转换为阶跃响应模型 plant=model;%进行模型预测控制器设计 p=10; m=2; ywt=[];uwt=1;%设置输入约束和参考轨迹等控制器参数 kmpc=mpccon(plant,ywt,uwt,m,p);%模型预测控制器增益矩阵计算 tend=1000;r=1;%仿真时间 [y,u,yrn]=mpcsim(plant,model,kmpc,tend,r);%模型预测控制仿真 t=0:20:1000;%定义自变量t的取值数组 plot(t,y) xlabel(‘图一DMC控制动态响应曲线（time/s）’); ylabel(‘响应曲线’); 结果如下： Percent error in the last step response coefficient

最小拍系统matlab仿真

X x理工大学 课程设计任务书 2010 ～2011 学年第2学期 学生姓名： xxx 专业班级： 指导教师：工作部门： 一、课程设计题目 《控制系统建模、分析、设计和仿真》 本课程设计共列出10个同等难度的设计题目，编号为：[0号题]、[1号题]、[2号题]、[3号题]、[4号题]、[5号题]、[6号题]、[7号题]、[8号题]、[9号题]。 学生必须选择与学号尾数相同的题目完成课程设计。例如，学号为8xxxxxxxxx2的学生必须选做[2号题]。 二、课程设计内容 （一）《控制系统建模、分析、设计和仿真》课题设计内容 最少拍有波纹控制系统

[2号题] 控制系统建模、分析、设计和仿真 设连续被控对象的实测传递函数为： 用零阶保持器离散化，采样周期取0.1秒，分别设计一单位加速度信号输入时的最少拍有波纹控制器Dy(z)和一单位速度信号输入时的最少拍无波纹控制器Dw(z)。具体要求见（二）。 （二）《控制系统建模、分析、设计和仿真》课题设计要求及评分标准【共100分】 1、求被控对象传递函数G(s)的MATLAB 描述。（2分） 2、求被控对象脉冲传递函数G(z)。（4分） 3、转换G(z)为零极点增益模型并按z-1形式排列。（2分） 4、确定误差脉冲传递函数Ge(z)形式,满足单位加速度信号输入时闭环稳态误差为零和实际闭环系统稳定的要求。（6分） 5、确定闭环脉冲传递函数Gc(z)形式，满足控制器Dy(z)可实现、最少拍和实际闭环系统稳定的要求。（8分） 6、根据4、5、列写方程组，求解Gc(z)和Ge(z)中的待定系数并最终求解Gc(z)和Ge(z) 。（12分） 7、求针对单位加速度信号输入的最少拍有波纹控制器Dy(z)并说明Dy(z)的可实现性。 （3分） 8、用程序仿真方法分析加速度信号输入时闭环系统动态性能和稳态性能。（7分） 9、用图形仿真方法(Simulink)分析单位加速度信号输入时闭环系统动态性能和稳态性能。 （8分） 8) +(s 5)+(s 1)+(s s 6) +(s 2)+(s 668)(2 s G

MATLAB工具箱介绍

MATLAB工具箱介绍 序号工具箱备注 数学、统计与优化 1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱 2Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 3Statistics Toolbox统计学工具箱4Curve Fitting Toolbox曲线拟合工具箱5Optimization Toolbox优化工具箱 6Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 7Neural Network Toolbox神经网络工具箱 8Model-Based Calibration Toolbox 基于模型矫正工具箱 信号处理与通信 9Signal Processing Toolbox 信号处理工具箱 10DSP System Toolbox DSP[size=+0]系统工具箱 11Communications System Toolbox 通信系统工具箱 12Wavelet Toolbox小波工具箱 13Fixed-Point Toolbox定点运算工具箱14RF Toolbox射频工具箱 15Phased Array System Toolbox 相控阵系统工具箱 控制系统设计与分析 16Control system Toolbox控制系统工具箱 17System Indentification Toolbox 系统辨识工具箱 18Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱19Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱 20Model Predictive Control Toolbox 模型预测控制工具箱 21Aerospace Toolbox航空航天工具箱

灰色预测模型的MATLAB 程序及检验程序

灰色预测模型的Matlab程序及检验程序%灰色预测模型程序 clear syms a b; c=[a b]'; A=[46.232.626.723.020.018.917.516.3];%原始序列B=cumsum(A);%累加 n=length(A); for i=1:(n-1) C(i)=(B(i)+B(i+1))/2; end %计算待定参数 D=A; D(1)=[]; D=D'; E=[-C;ones(1,n-1)]; c=inv(E*E')*E*D; c=c'; a=c(1); b=c(2); %预测往后预测5个数据 F=[];F(1)=A(1); for i=2:(n+5) F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a; end G=[];G(1)=A(1); for i=2:(n+5) G(i)=F(i)-F(i-1); end t1=2002:2009; t2=2002:2014; G plot(t1,A,'o',t2,G) %灰色预测模型检验程序 function[q,c,p]=checkgm(x0,x1) %GM检验函数 %x0原始序列 %x1预测序列 %·返回值

%q–-相对误差 %c--·方差比 %p--小误差概率 e0=x0-x1; q=e0/x0; s1=var(x0); %qpa=mean(e0); s2=var(e0); c=s2/s1; len=length(e0); p=0; for i=1:len if(abs(e0(i))<0.6745*s1) p=p+1; end end p=p/len; end 等级相对误差q方差比C小误差概论P I级<0.01<0.35>0.95 II级<0.05<0.50<0.80 III级<0.10<0.65<0.70 IV级>0.20>0.80<0.60

(完整版)第三讲Matlab优化工具

第三讲Matlab优化工具 一、简介 在建模过程中，许多问题都可归结为“最优化（optimization）”问题，如最大利润、最小成本、最短路径等，最优化问题也称数学规划。要描述一个最优化问题，应明确三个基本要素： 决策变量（decision variables）：它们是决策者所控制的变量，它们取什么值需要决策者来决策，最优化问题的求解就是找出决策变量的最优取值。 约束条件（constraints）：它们是决策变量在现实世界中所受到的限制，或者说决策变量在这些限制范围之内取值才有实际意义。 目标函数（objective function）：它代表决策者希望对其进行优化的那个指标，目标函数是决策变量的函数。 最优化问题的分类，按决策变量是否是时间的函数分为动态优化和静态优化。按目标函数与约束条件是否是决策变量的线性函数分为线性规划和非线性规划，按决策变量是否为整数分为整数规划和非整数规划，此外还有0-1规划、二次规划、多目标优化、最小最大优化问题等。 可行解（feasible solution）:满足全部约束条件的决策向量。 可行域：全部可行解构成的集合。 最优解：使目标函数达到最优值（最大或最小值，并且有界）的可行解。 无界解：若求极大化则目标函数在可行域中无上界，若求极小化

则目标函数在可行域中无下界。 二、线性规划（Linear programming ） Matlab 中，线性规划问题的标准形式为 min .. T eq eq c x Ax b s t A x b lb x ub ?≤?=??≤≤? 其中1212(,,),(,,)T T n n c c c c x x x x ==L L 思考：最大值问题 max T c x 和不等式约束Ax b ≥怎样转化为上述标准形式？（加负号；两边同乘-1） Matlab 中解上述线性规划问题的指令： x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub) 或[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub) 说明：当上述指令中某个输入参数缺省时应在相应位置填上空矩阵[]，若从某项输入参数开始往后各项参数都缺省，则可以将其全部 省略而不用补上[]。例如线性规划问题 min , .. T c x s t Ax b ≤，可以表示 为 x=linprog(c,A,b)；而问题min , .. T Ax b c x s t lb x ub ≤?? ≤≤?则必须表示为x=linprog(c,A,b,[],[],lb,ub) 例：解下列线性规划问题 1、1231231231 2min 5462032442..32300,1,2,3i z x x x x x x x x x s t x x x i =----+≤??++≤??+≤??≥=? 2、123423412123124max 4001000300200202316..3424050,0,0z x x x x x x x x x s t x x x x x x =++--++=??+≤??+≤??≤≤??≥≥≥?

Matlab的第三方工具箱大全(强烈推荐)

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