当用户编写了自定义的S函数或者使用Simulink标准库中的模块搭建子系统后,可以通过封装为其设计显示外观,追加参数对话框. 封装是构建一个以对话框为接口的交互界面的过程,它将复杂的模块逻辑关系隐藏起来,封装之后仅提供给用户GUI界面填写参数.用户仅需操作对话框即可实现自定义的功能. 11.1 Mask Editor封装模块 Mask Editor封装的对象有两种: Simulink Library中的模块构成的子系统,每个参数已经具有变量名和依附的控件,只需将其链接到新封装的GUI控件上即可:

10.1 S函数概述 S函数也称为Simulink中的系统函数,是用来描述模块的Simulink宏函数,支持M.C等多种语言.当Simulink默认的模块不能满足用户的需求时,用户可以通过S函数自己打造一个模块,实现自定义的算法或期待的动作. 10.2 S函数的类型 S函数有多种类型,按照语言分类有M.C.C++.Fortran等编写的: 按照所支持功能多少分类,包括Level1和Level2: 按照执行方式分类,可分为直接解释运行的M S函数和编译为Mex文件后执行的C Mex S函数. Le

文章: [控制理论]滑模控制最强解析 滑模控制程序及Simulink仿真 这篇文章仿真和输出U的推到有些问题,博主根据此篇文章进行修改进行对sin(t)曲线的追踪(使用滑模控制) 使用滑模控制对sin(t)曲线追踪 1.前言最近开始了对滑模控制的学习,使用的书籍为刘金琨的<滑膜变结构控制MATLAB仿真>,今天是按照书上的例程做了一个简单的自适应控制系统. 2.程序解析此程序中,电机控制系统的动态模型为: ,其中,θ为电机的角位置,J为转动惯量,d(t)为干扰且满足,η为干扰上界,为角位置跟踪

Matlab 中S-函数模板翻译 10.0 基础知识 (1)Simulink仿真过程 Simulnk仿真分为两步:初始化.仿真循环.仿真是由求解器控制的,求解器主要作用是:计算模块输出.更新模块离散状态.计算连续状态.求解器传递给系统的信息包括:时间.输入和当前状态.系统的作用:计算模块的输出.更新状态.计算状态导数,然后将这些信息传递给求解器.求解器和系统之间的信息传递是通过不同标志来控制的. (2)模块内参数意义 s-function name 是s函数的名称(注意这里是在matlab中所写

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

function [sys,x0,str,ts] = sfuntmpl(t,x,u,flag) % SFUNTMPL 是M-文件 S函数模板 %  通过剪裁,用户可以生成自己的S函数,不过一定要重新命名 %  利用S函数可以生成连续.离散混合系统等,实现任何模块的功能 % %  M-文件S函数的语法为: %       [SYS,X0,STR,TS] = SFUNC(T,X,U,FLAG,P1,...,Pn) % %  参数含义: %       t是当前时间 %       x是S函数相应的状

一.使用matlab2010b以后的版本会有完整的神经网络工具箱,使用nnstart可以调出toolbox,然后选择需要的功能,导入数据,选择训练参数和每层神经元个数,最后训练会输出网络与结果. 二. >> help nnet   神经网络工具箱   版本7.0(R2010b中)03月 - 2010     图形用户界面功能.     nnstart - 神经网络的启动界面     nctool - 神经网络分类工具     nftool - 神经网络拟合工具     nntraintool

function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfuntmpl(t,x,u,flag) %SFUNTMPL General MATLAB S-Function Template % With MATLAB S-functions, you can define you own ordinary differential % equations (ODEs), discrete system equations, and/or just about %

一.从生物到计算机 神经细胞利用电-化学过程交换信号.输入信号来自另一些神经细胞.这些神经细胞的轴突末梢(也就是终端)和本神经细胞的树突相遇形成突触(synapse),信号就从树突上的突触进入本细胞.信号在大脑中实际怎样传输是一个相当复杂的过程,但就我们而言,重要的是把它看成和现代的计算机一样,利用一系列的0和1来进行操作.就是说,大脑的神经细胞也只有两种状态:兴奋(fire)和不兴奋(即抑制).发射信号的强度不变,变化的仅仅是频率.神经细胞利用一种我们还不知道的方法,把所有从树突突触上进来的信

为了看懂师兄的文章中使用的方法,研究了一下神经网络 昨天花了一天的时间查怎么写程序,但是费了半天劲,不能运行,百度知道里倒是有一个,可以运行的,先贴着做标本 % 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25

//目的是学习在BP神经网络的基础上添加遗传算法,蚁群算法等优化算法来优化网络,这是后话. 先简单了解了MATLAB中的神经网络工具箱,工具箱功能还是非常强大的,已经可以拟合出非常多的曲线来分析了. 神经网络工具箱选择(4种) 今天下载了自带的example跑了一次试一下 选择隐藏神经元个数 训练结束后可以在plot查看各种图表,这里只对工具箱操作做简单介绍 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型.时间序列模型,GM(1,1)模型,可是

示例: dx1/dt=-0.5572x1-0.7814x2+u1-u2; dx2/dt=0.7814x1+2u2; y=1.9691x1+6.4493x2; simulink模型的建立 s函数程序 A=[-0.5572,-0.7814;0.7814,0]; B=[1,-1;0,2]; C=[1.9691,6.4493]; 程序与之前修改的部分使用红色标出 function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfun_state01(t,x,u,flag,A

function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = int_hyo(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 2, sys=mdlUpdate(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case 4, sys=

结合:[Matlab]简单的滑模控制程序及Simulink仿真本片文章观看,此篇文章是在这篇文章的基础上进行修改的 输出u的推导过程 如果不明白控制量输出u的推到过成请看:[控制理论]滑模控制最强解析这篇文章 根据推到结果写s-function函数 控制器的s-function function [sys,x0,str,ts] = simple_adaptive_controller(t, x, u, flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlI

17.1 基于模型的设计 基于模型设计是一种流程,较之传统软件开发流程而言,使开发者能够更快捷.更高效地进行开发.适用范围包括汽车电子信号处理.控制系统.通信行业和半导体行业. V字模型开发流程整体描述: 模型本身就是一个可执行的规划书,开发者修改优化模型就是对设计的修缮,修缮之时立刻可以进行设计的验证,无需到编码实现之后通过测试再进行系统验证. 使用基于模型设计流程开发软件有以下优势: 在整个项目开发过程中使用统一的设计环境: 可以直接将需求与设计链接起来,易于对比变更点,降低设计遗漏的可能性

http://files.cnblogs.com/files/pursuiting/%E5%80%92%E7%AB%8B%E6%91%86%E6%8E%A7%E5%88%B6%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84Simulink%E4%BB%BF%E7%9C%9F.pdf 在这篇文章中,针对倒立摆系统进行的Simulink建模,模型截图如下: 在MATLAB(R2016b)中运行该模型后,MATLAB工作空间中会有类型为Dataset的logsout变量,下面是读取并显示其中数据

FPGA与simulink联合实时环路系列—开篇 作为网络上第一个开源此技术,笔者迫不及待地想将此技术分享出来,希望大家多多支持.笔者从2011年接触FPGA以来,从各个方面使用FPGA,无论是控制.图像视频.IC前端验证.仿真测试,各个部分都有所触及,2015年第一次接触到FPGA与matlab的硬件在环实时仿真,就对感受到技术的强大,虽然这里面还有很到的问题,但是作为最强大的仿真验证工具Matlab与最强大的可编程器件的结合,做仿真测试很方便的,可直接通过matlab产生测试信号或者通过ma

文件的存储 MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保存,以备在需要时再次导入.保存工作区可以通过菜单进行,也可以通过命令窗口进行. 1. 保存整个工作区 选择File菜单中的Save Workspace As…命令,或者单击工作区浏览器工具栏中的Save,可以将工作区中的变量保存为MAT文件. 2. 保存工作区中的变量 在工作区浏览器中,右击需要保存的变量名,选择Save As…,将该变量保存为MAT文件. 3. 利用save命令保存 该命令可以保存工作区,或

函数名:int2str 功能:将整数值转换为字符串 输入格式:str = int2str(N) 备注:就将该值四舍五入后转换为字符串,接受向量和矩阵输入. 如果是向量和矩阵输入,列数字之间会补加两个空格. 函数名:num2str 功能:将数值型变量转换为字符串类型 输入格式: str = num2str(A) str = num2str(A,precision) str = num2str(A,formatSpec) 备注:precision为数字,指定的是最大的数字的总位数 输入支持数值类型:

1,simulink生成hdl的话需要用支持的模块,否则不能生成,支持的模块组成一个库,这个库需要自己生成,用hdllib命令生成,官方原话: The hdllib function creates a library of blocks that are currently supportedfor HDL code generation. The block library, hdlsupported , affords quickaccess to supported blocks. By