文章目录 simulink仿真 创建C程序 编译C程序 运行结果 simulink仿真 simulink仿真中需要使用S-Function模块,可以实现调用C程序进行仿真,下面先建立一个简单的仿真: 具体如下图所示: 创建C程序 需要在S-Function模块的S-Function name一栏填写需要调用C程序文件名,注意不需要带文件名后缀: 之后,新建文件sfun_myc.cpp和sfun_myc.h,放置在simulink仿真的同一级目录下,如下图所示: sfun_myc.h如下: /*

在simulink 浏览器窗口File->new->library,打开编辑窗口,将自定义的模块托人编辑窗口.保存为DC_MOTOR_sub_lib.mdl文件. 新建function文件,编辑如下,保存文件名为 slblocks.m function blkStruct = slblocks Browser.Library = 'DC_MOTOR_sub_lib'; Browser.Name = 'DC_MOTOR_sub'; blkStruct.Browser = Browser; 把以上

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,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,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

ylbtech-杂项-数学软件:MATLAB MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,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,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

1.平面操作工具箱 http://cathy.ijs.si/~leon/planman.html 2.SimMechanics 工具箱 (这个好像不是免费的) http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/physmod/mech/mech.shtml 3.gaot工具箱(遗传算法工具箱) http://www.dytrol.com/viewFile.asp?Boardid=11&ID=263 4.Optimization Toolb

MATLAB Toolboxes top (Top) Audio - Astronomy - BiomedicalInformatics - Chemometrics  - Chaos - Chemistry - Coding - Control - Communications - Engineering - Data Mining - Excel - FEM - Fuzzy - Finance - GAs - Graph - Graphics - Images - ICA - Kernel 

MATLAB的系统结构:三个层次.九个部分 ----------------------------------- 一.基础层 是整个系统的基础,核心内容是MATLAB部分. 1.软件主包MATLAB的构成 MATLAB语言 MATLAB的数学函数,提供丰富的数学函数库 MATLAB的图形处理系统,可视化 MATLAB的API,便于与其他软件交流,如数据库,VC等 MATLAB的工作环境   2.依附于MATLAB主包的有Compiler和Toolboxes Toolboxes是一个面向应用的具

0. 消息标识符(Message Identifiers) 消息标识符,是附加在 error 和 warning 语句上的一个标签,以被 matlab 做唯一性标识. warning 语句所支持的函数重载中,便可接收消息标识符,以警告信息的形式进行在控制台输出: warning(msgID, ___) 一个简单的标识符的格式为:component:mnemonic,用冒号隔开: matlab 内置的消息标识符为: MATLAB:rmpath:DirNotFound MATLAB:odeargum

1. 前言 安装「Matlab R2017b」后,无法关联.m和.fig文件,每次需要在MATLAB里边打开,而不能之间点击.m文件打开,十分麻烦. 2. 解决方案 1.首先,在Matlab R2017b中运行associateFiles.m文件,生成MatlabFileAssocFix.reg文件: 2.直接双击MatlabFileAssocFix.reg文件,如果有拦截,选择允许运行即可. associateFiles.m文件源代码: function associateFiles(acti

有关代码及word文档请关注公众号“浮光倾云”,后台回复A010.02即可获取 一.单级倒立摆概述 倒立摆是处于倒置不稳定状态,人为控制使其处于动态平衡的一种摆,是一类典型的快速.多变量.非线性.强耦合.自然不稳定系统.由于在实际中存在很多类似的系统,因此对它的研究在理论上和方法上均有重要意义. 单级倒立摆系统(Simple Inverted Pendulum System)是由倒立摆和小车两部分组成.小车依靠直流电动机施加控制力,可以在导轨上左右移动,其控制目标是在有限长导轨上使倒立摆能够稳定

14.1 Simulink环境自定义功能 sl_sustomization.m函数是Simulink提供给用户使用MATLAB语言自定义Simulink标准人机界面的函数机制.若sl_sustomization.m函数存在于MATLAB的搜索路径中,在当Simulink启动时就会读取此文件的内容进行Simulink的人机界面的初始化.Simulink本身就提供了这个函数,用户每次修改之后,必须重启Simulink或者使用命令sl_refresh_customizations使变更起作用. 参考:

各步骤的简介各步骤的简介 (1)Control Design and offline Simulation:算法模型构建和离线仿真(基于模型的设计).算法工程师用Matlab模型实现算法:并实施离线仿真,验证算法. (2)Rapid Control Prototyping:快速原型.算法工程师将上一步构建好的算法模型下载到快速原型设备中,并使用快速原型设备控制车辆,并实施在线仿真,验证算法.请注意,这一步的仿真是在线仿真,而上一步则是离线仿真. (3)Automatic Code Generat

好久没写东西了(好菜哦...) 最近搞一个项目,开始入门LabVIEW,感觉类似于MATLAB里面的simulink 我使用LabVIEW是想用来和PLC通信的.因为PLC里面可以做ModBus,所以打算用Modbus协议与之通信 一开始还以为labview不支持modbus,就一直在捣鼓libmodbus库啊,什么dll啊,或者用python会话去连接. 之后才发现原来labview是有modbus三方库的,然后又是一阵搜索.刚刚才发现,可以直接打开VI Package Manager 进行安

DSP Builder在算法友好的开发环境中帮助设计人员生成DSP设计硬件表征,从而缩短了DSP设计周期.已有的MATLAB函数和Simulink模块可以和Altera DSP Builder模块以及Altera知识产权(IP)MegaCore功能相结合,将系统级设计实现和DSP算法开发相链接.DSP Builder支持系统.算法和硬件设计共享一个公共开发平台. 设计人员可以使用DSP Builder模块迅速生成Simulink系统建模硬件.DSP Builder包括比特和周期精度的Simuli

一段时间以来,MathWorks一直主张使用Matlab和Simulink开发工具进行基于模型的设计,因为好的设计技术使您能够在更短的时间内开发更高质量的复杂软件.基于模块的设计采用了数学和可视化的方法,通过整个开发过程中使用的系统级建模(从初始设计到设计分析,仿真,自动代码生成.开发和验证)来开发复杂的控制和信号处理系统.这些模块是由框图,文本程序和其他图形元素组成的可执行规范.基于模型的设计鼓励对比其他设计方法更广泛的设计空间的快速探索,因为您可以在设计周期的早期更快地迭代设计.而且,由于这

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

欢迎大家有意加入北理工机器人队参与到视觉组的工作中.在大家能够正式作为队员参与到视觉组的准备工作之前,北理机器人队需要对各位进行培训.这篇文章主要面向有志于参加机器人队视觉组的同学.同时,欢迎所有对相关内容感兴趣的同学作为学习参考.由于作者能力有限,在行文过程中难免会出现用词不到.词语错误.歧义.技术说明错误等问题,希望大家在评论指出.同时如果你在学习过程中碰到了优秀的学习资源,也欢迎在评论区留言.谢谢大家.另外,我会将一些视频上传到bilibili,大家可以有空看一下.https://spac

对于大多数无人机爱好者来说,能自己从头开始组装一台无人机,之后加入AI算法,能够航拍,可以目标跟踪,是心中的梦想. 并且,亲自从零开始完成复杂系统,这是掌握核心技术的必经之路. 开课吧特邀北京航空航天大学无人机专家,进行设计和指导,独家研发与真实的科学研究和工程开发接轨的课程.软硬件结合,教你亲自研发一台智能无人机. <完成你的第一个无人机> 让智能无人机梦想照进现实 名额有限 招满即止 本期招生名额还剩13人 请备注[无人机]添加 课程由北京航空航天大学无人机专家设计和指导,与真实的科学研究

概述 基于模型的开发将省去繁琐的代码编写步骤,只需要拖动几个模块,就像搭积木一般,轻松搭建您自己的飞控算法.飞控开发人员可以将更多的精力放在算法本身,而不需要过多关注代码实现的细节,这样将大大加快开发的效率,减少在代码编写过程中产生的错误.同时,基于模型的开发具有优秀的代码复用性.也就是说,已经设计好的功能模块,只需要简单的复制粘贴,就能轻松地应用到其它任何地方,免去了代码移植过程的繁琐. 基于模型的开发另外一个强大的优势即在于"一次试验,多次仿真"的目的.结合Simulink强大的开

"一切可以被控制的对象,都需要被数学量化" 这是笔者从事多年研发工作得出的道理,无论是车辆控制,机器人控制,飞机控制,还是无人机控制,所有和机械运动相关的控制,如果不能被很好的数学量化,那么将不会被很好的控制. 因为工作需要,笔者曾拜访过很多无人机研发公司,高校和研究所.发现大多数无人机研发公司的研发手段,相较于国外,还很初级.基本都是嵌入式开发居多,侧重于驱动的修改,飞行逻辑的修改.我认为这算不上是严格的无人机开发.因为大多数公司,都没有给被控对象(无人机),建立完整的数学模型.只是