对新手来说,在进行simulink仿真时想把工作区的变量添加到Simulink中,这样在如transfer模块中使用时可以直接输变量即可. 如这样: 那么如何对Simulink仿真文件自动赋值呢? 1.打开Model Properties 2.对变量进行定义和赋值

对于工作空间中变量的保存和载入可以使用save和load命令,详细的使用方法通过help指令获取(help save,help load). ​两条指令最常用的情况为: 1.% 保存整个工作空间至指定的mat文件FILE_PATH_NAME,如E:workspace.mat % 若已经存在同名的mat文件,该文件会被覆盖重写而不是追加 save FILE_PATH_NAME 2.% 保存指定的变量至指定的mat文件FILE_PATH_NAME % 若已经存在同名的mat文件,该文件会被覆盖重写而

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

2.1 Simulink模块的组成要素 用户构建系统模型时无需直接面对成千上万行的代码,而是通过模块化图形界面以模块化的方式构建,能够使理解变得容易,让大脑减负.通过层次化模块分布将系统功能模块化,而将每个功能的细节隐藏在模块内部. 模块的构成元素 输入/输出端口:作为模块之间传递数据的纽带,连接输入信号和输出信号. 模块外观:通常为矩形或圆形,上面带有说明文字或图像并显示有输出/输出端口名. 模块对话框:双击模块外观后弹出的参数GUI,可以在参数控件上进行参数设置. Ctrl+R顺时针旋转90

在安装完成ROS indigo之后,需要查看环境变量是否设置正确,并通过创建一个简单的实例来验证ROS能否正常运行. 1 查看环境变量 在ROS的安装过程中,我们执行了如下命令:(此命令就是向当前用户添加ROS的环境变量) echo "source /opt/ros/indigo/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 确认环境变量添加成功:printenv | grep ROS,结果如下,即说明环境变量设置成功: ROS_ROO

(一):参考文献:https://zhidao.baidu.com/question/234530287.html 清除当前工作空间全部变量:clear: 清除当前工作空间某些变量:clear 变量名1 变量名2...: 清除当前工作空间除某些变量之外所有变量:clearvars-except 变量名1 变量名2 ...: 可按照一定的命名规则清除变量,如清除以字母a开头的全部变量:cleara* .

一.前言(大神可以直接跳过) 本博客主要就是为了介绍ROS中环境变量的设置过程,还不是很了解ROS的可以去看一下我的博客,ROS简介-从零开始讲解ROS(适合超零基础阅读) ROS为什么需要设置环境变量呢?首先大家需要清楚环境变量是什么东西,请看百度百科. 百度百科上说的可能像我这种计算机小白看了还是不懂,其实换句话说,环境变量的设置就是为了让计算机在执行命令的时候可以让计算机方便找到命令. 举个通俗易懂的栗子,假如你现在相当于一个计算机,你收到命令,命令是"去一个陌生的学校教学楼找一个手机&q

(一)简单操作 一.命令行操作 简单的说就跟C语言(更简单来说,就跟手写的一样). 二.变量.数值与表达式 1.变量 (1)命名规则: ①变量名必须以字母开头: ②变量名可以由字母.数字和下画线混合组成,但变量名中不得包含空格和标点: ③变量名对字母大.小写是敏感的,也就是区分大小写的. ④变量名的字符长度不应超过63个: (2)预定义变量 预定义变量名 默认值 i或j 虚数单位 pi 圆周率 inf 无穷大 ans 计算结果的默认变量名 eps 系统零阀值 2.数值 数值采用习惯的十进制表示,

matlab中读取txt数据文件(txt文本文档) 根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一.纯数据文件(没有字母和中文,纯数字) 对于这种txt文档,从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件,内容为 17.901 -1.1111 33.045 17.891 -1.1286 33.045 17.884 -1.1345 33.045 可以在command window中输入load test.txt ,然后就会产生一个test的数据文件,内容跟test.txt中的数据一样:

根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一.纯数据文件(没有字母和中文,纯数字) 对于这种txt文档,从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件,内容为“17.901 -1.1111 33.045                                          17.891 -1.1286 33.045                                          17.884 -1.1345 33.045” 可以在command win

o李YZo 原文 MAT文件打开方法汇总及其他操作 MAT文件简介 为MATLAB使用的一种特有的二进制数据文件.MAT文件可以包含一个或者多个MATLAB 变量.MATLAB通常采用MAT文件把工作空间的变量存储在磁盘里,在MAT文件中不仅保存各变量数据本身,而且同时保存变量名以及数据类型等.所以在MATLAB中载入某个MAT文件后,可以在当前MATLAB工作空间完全再现当初保存该MAT 文件时的那些变量.这是其他文件格式所不能的.同样,用户也可以使用MAT文件从MATLAB环境中导出数据.M

MAT 文件MAT文件是MATLAB使用的一种特有的二进制数据文件.MAT文件可以包含一个或者多个MATLAB 变量.MATLAB通常采用MAT文件把工作空间的变量存储在磁盘里,在MAT文件中不仅保存各变量数据本身,而且同时保存变量名以及数据类型等.所以在MATLAB中载入某个MAT文件后,可以在当前MATLAB工作空间完全再现当初保存该MAT 文件时的那些变量.这是其他文件格式所不能的.同样,用户也可以使用MAT文件从MATLAB环境中导出数据.MAT文件提供了一种更简便的机制在不同操作平台之

matlab读取CVS文件的几种方法: 1,实用csvread()函数   csvread()函数有三种使用方法: 1.M = csvread('filename')2.M = csvread('filename', row, col)3.M = csvread('filename', row, col, range) 第一种方法中,直接输入文件名,将数据读到矩阵M中.这里要求csv文件中只能包含数字. 第二种方法中,除了文件名,还指定了开始读取位置的行号(row)和列号(col).这里,行号.

R语言语法基础一 Hello world #这里是注释 myString = "hello world" print(myString) [1] "hello world" 基本数据类型 print(class(TRUE)) #logical print(class(5)) #Numeric print(class(2L)) #Integer print(class(2+5i)) #Complex print(class("hello")) #C

对于某些特殊的图像处理,我们不希望将整张图都进行图像处理.这个时候就用到了roicolor.roipoly.roifill.fspecial.roifilt2函数.代码实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('pout.tif'); %输入原图像 BW1=roicolor(I,55,100); %基于灰度图像ROI区域选取 c=[87 171 201 165 79 32 87]; r=

对图像进行裁切可用imcrop函数,实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; [A,map]=imread('peppers.png'); %读入图像 rect=[75 68 130 112]; %定义剪切区域 X1=imcrop(A,rect); %进行图像剪切 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);%修改图形图像位置的默认设置 set(0,

1.原图像经水平.垂直.水平垂直镜像设置通过mirror函数实现: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('cameraman.tif'); %输入图像 J1=mirror(I,1);%原图像的水平镜像 J2=mirror(I,2);%原图像的垂直镜像 J3=mirror(I,3);%原图像的水平垂直镜像 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500

图像移动涉及到move函数,实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('lenna.bmp'); %输入图像 a=50;b=50;%设置平移坐标 J1=move(I,a,b);%移动原图像 a=-50;b=50;%设置平移坐标 J2=move(I,a,b);%移动原图像 a=50;b=-50;%设置平移坐标 J3=move(I,a,b);%移动原图像 a=-50;b=-50;%设置平移坐

图像的与.或.非.异或逻辑运算涉及到了&.|.~和xor符号 close all;%关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clc; clear all; I=imread('ipexroundness_01.png');%读入图像,赋值给I和J J=imread('ipexroundness_04.png'); I1=im2bw(I); %转化为二值图像 J1=im2bw(J); K1=I1 & J1; %实现图像的逻辑“与”运算 K2=I1 | J1; %实现图像

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

下面是对图像进行滤波,以及求滤波后的图像与原图像的绝对值差的实现过程,涉及到的函数有filter2,imabsdiff函数: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I = imread('cameraman.tif'); %读取图像,赋值给I J = filter2(fspecial('prewitt'), I); %对图像矩阵I进行滤波 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,