使用Solidworks Motion插件可以对机构进行运动学/动力学仿真.机构约束添加完成后,可以在主动部件(关节)处添加马达进行驱动.运动可以是简单的匀速运动或者复杂的表达式.数据点形式的运动. 下面采用自定义数据点来驱动主动关节.点开编辑按钮会弹出对话框,可以手动添加数据点,也可以从txt.CSV文件中导入.第一列为自变量,第二列为随自变量变化的值.如下表中第一列为时间(间隔为0.5s),第二列为与时间对应的关节转动角度: 第二列还可以根据实际情况选为速度或加速度.如下图所示,导入CSV数

simulink 使用的动态系统仿真,仿真需要求状态方程和输出方程,关键是求状态方程,而状态方程的求解有多种算法,可变步长和定步长,所以仿真时对求解器的选择和步长的设置就比较重要. 所谓基於数据流的仿真方式,就是指在整个仿真时间段上,根据信号流动的先后顺序逻辑,从信号输入端开始,对一个子系统进行仿真得出在整个仿真时间段上的状态数据和输出,然后基於这些数据再对下一个子系统进行仿真,直到整个系统的信号输出端.在基於数据流的仿真方式下,只有当上一个阶段的计算完成后,才开始进入下一阶段的计算,因此在求解

第一份工作时做啸叫抑制的仿真,调大0.3可以有大的啸叫产生,下图的SIMULINK仿真模型 实现移相有多种方法: 1.iir实现 2.FFT实现 3.使用FIR实现 所有信号均可以由正弦信号叠加而成.

1.只需要在运行仿真后,在命令窗口内输入: ,'ShowHiddenHandle','on'); set(gcf,'menubar','figure'); scope最上方会出现一个菜单栏,选择Tools->Edit Plot,即可修改图像所有属性. 2.双击Scope->Parameters->Data History->勾选Save data to workspace 在命令窗口输入: >> tt = ScopeData.time; >> xx = Sc

一直没搞明白TI 的Instaspin的SVPWM实现原理,最后只能在Matlab里仿真看看输出波形是不是和普通的SVPWM实现输出的波形一样,用M文件实现,下面是代码: clear all; theta = 0:1:360; vd = 0.0; vq = 1.15; Valpha = zeros(size(theta)); Vbeta = zeros(size(theta)); Vx = zeros(size(theta)); Vy = zeros(size(theta)); Vz = zer

概率论和数理统计实验(matlab中实现) 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同. R=binornd(N,P,m); //m是一个1*2向量,它为指定的随机数的个数,其中N,P分别代表返回值R中行与列的维数: R=binornd(N,P,m,n); //m,n分别表示R的行数与列数: 例:一个射击手进行射击比赛,假设每枪射击命中率为0.45,每枪射击10次,共进行10万轮,就可以用matl

CarSim8.02并没有提供选择联合仿真的MATLAB/Simulink的版本的功能,CarSim总是与最后安装的MATLAB/Simulink进行联合仿真,如果安装有多个matlab版本则只打开最后一个,或者提示: CarSim是通过COM接口来实现对MATLAB/Simulink进行调用的,所以我们只要将特定版本的MATLAB/Simulink注册到COM服务,就可以让CarSim调用了:在启动matlab.exe时追加-regserver参数即可实现服务注册. 实际操作时,右键matla

笔者最近捣鼓Simulink,发现MATLAB的仿真模块真的十分强大,以前只是在命令窗口敲点代码,直到不小心敲入simulink,就一发不可收拾.话说simulink的模块化建模确实方便,只要拖拽框框然后双击设置属性就可以慢慢堆建自己的模型,这一点我很中意(*^__^*) . 最近在学习一些控制理论,发现倒立摆是个不错的学习平台,开始学习肯定需要机构上面的运动学及动力学建模,一直习惯Adams进行运动仿真,但Adams安装比较繁琐...便想利用MATLAB代替仿真,顺便学习了解下传说的simul

一  概述 图像处理算法一般是用matla或OpenCV实现的,若是用FPGA实现,设计思路差别极大.matlab和opencv的优势:这些工具的优势在于可以方便地载入图像文件,或输出数据到图像文件,同时提供了大量的API函数,便于使用者快速实现想要的功能,同时又能通过查看图像文件直观地看到预想结果.将算法直接在FPGA实现是有难度和漫长的,在matlab中,一个直方图处理和双边滤波器,引导图像滤波,仅仅一行代码即可,有现成的函数调用,十分简单.而在FPGA实现则需要考虑帧缓存,算法的设计结构与

7.1 什么是回调函数 Callback functions(回调函数)是因某种操作而除法对其调用的函数,如按下按钮或双击操作等. 常用的Simulink回调函数可应用在以下场合: 打开Simulink模型时自动加载变量到工作空间 双击模型时执行MATLAB脚本 仿真开始前进行模型参数的初始化 仿真结束后将仿真出来的数据绘制图像 关闭模型时清除相关变量或关闭图像 7.2 回调跟踪 >> set_param(0,'CallbackTracing','on') 7.3 模型回调函数 File→Mo

我是程序员.大众口中非科班的那种,带着高中时期对二进制的恐惧,在大学参加科研比赛后保研,再到和校友一起创业,现在在某大型互联网公司做前端开发,一路走来都是靠自己学习. 前端框架 VUE 的作者尤大说过一句话:以前所学的东西并不影响以后要学的东西.这句话也是,我对前二十多年从义务教育,到自学编程的深刻体悟. 下面,我跟大家分享一下,我是如何踏上编程这条路的.这篇文章断断续续写了一个星期,文字很普通,希望大家有所收获. 计算机初印象 我最早接触计算机是 2008 年,那时候我在浙江读初中.不得不说,

JNI学习总结 标签(空格分隔): java JNI:Java Native Interface,是一种通过java调用本地方法的技术(当然也可以反过来),随着JDK版本的提升,JNI的效率也一直在提升. JNI的主要实现流程: 在类中以关键字native标记需要通过JNI调用的本地方法: 在类中通过static代码块的方式加载DLL,System.loadLibrary("***.dll"): 将该类编译为字节码文件: 使用javah -jni ***.class从该class产生对

Demo侠可能是我等小白进阶的必经之路了,如今在AI领域,我也是个研究Demo的小白.用了两三天装好环境,跑通Demo,自学Python语法,进而研究这个Demo.当然过程中查了很多资料,充分发挥了小白的主观能动性,总算有一些收获需要总结下. 不多说,算法在代码中,一切也都在代码中. import os os.environ[' #获得数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data

一.前言 FPGA以擅长高速并行数据处理而闻名,从有线/无线通信到图像处理中各种DSP算法,再到现今火爆的AI应用,都离不开卷积.滤波.变换等基本的数学运算.但由于FPGA的硬件结构和开发特性使得其对很多算法不友好,之前本人零散地总结和转载了些基本的数学运算在FPGA中的实现方式,今天做一个系统的总结归纳. 二.FPGA中的加减乘除 1.硬件资源 Xilinx 7系列的FPGA中有DSP Slice ,叫做“DSP48E1”这一专用硬件资源,这是一个功能强大的计算单元,单就用于基本运算的部分有加

ADRC自抗扰控制基本思想要点: 1.标准型与总扰动,扩张状态与扰动整体辨识,微分信号生成与安排过渡过程以及扰动的消减与控制量产生. ADRC主要构成: 1)跟踪微分器(TD)---the tracking differentiator –跟踪微分器 解决由不连续或带随机噪声的量测信号,合理提取连续信号(跟踪给定)及微分信号的问题. 根据微分输出与最速综合函数,可以安排闭环系统的过渡过程. 以单位阶跃信号为例,经过跟踪微分器的过渡,产生的输出效果为: 特点:1>使误差反馈增益和误差微分增益选取范

FPGA设计算法依次需要完成MATLAB浮点仿真 MATLAB定点仿真 verilogHDL定点运算以及数据对比的流程.其中浮点到定点的转换尤为重要,需要在数据表示范围和精度之间做出权衡.另外掌握定点运算规则是硬件实现算法的前提.这篇博文介绍了在用FPGA设计实现算法中的一些基础知识,比较全面. 介绍 FPGA是纯粹的硬件设计,当进行算法设计时,Verilog综合后的就是硬件逻辑电路.因此,进行算法设计时,算法设计中需要表示的数字用到的小数.符号.无穷大.整数.浮点数等等对应硬件来说都是一串0和

本文的最主要目的在于抛砖引玉,阿莫论坛真的是非常好的一个论坛,没有这个论坛,没有那么多这个论坛上的前人无私的奉献和热烈的讨论,我想我是怎么也无法入门四轴的控制的.只是论坛上已经很多年都没有看到过新东西了,大家都把自己的成果悄悄藏了起来,于是这么多年了,在商业四轴已经泛滥的今天,论坛上依然还停留在给PID调参数这种初级阶段,甚至就是这么简单的东西人们尽然会把它抱得那么紧,生怕别人学会了,只是你没有往出走一步真正的看下别人都做到哪一步了而已,我们不要做井底之蛙,大家团结起来共同进步才能带动中国四轴飞

给四轴调了好久的PID,总算是调好了,现分享PID参数整定的心得给大家,还请大家喷的时候手下留情. 首先说明一下,这篇文章的主旨并不是直接教你怎么调,而是告诉你这么调有什么道理,还要告诉大家为什么'只'使用PID的四轴会在飞行中震荡,告诉大家为什么光使用PID并不能实现对四轴姿态'足够好'的控制.文章中还是涉及了不少自控原理和其他控制相关的姿势,没有一点底子的话确实会看着很困惑(不然那么些人花好几年学控制还有什么意义?).如果你只想知道结论的话,直接看文章开头和结尾部分就好了(作者也支持大家这么

目标反射回波检测算法及其FPGA实现之三: 平方.积分电路及算法的顶层实现 前段时间,接触了一个声呐目标反射回波检测的项目.声呐接收机要实现的核心功能是在含有大量噪声的反射回波中,识别出发射机发出的激励信号的回波.我会分几篇文章分享这个基于FPGA的回波识别算法的开发过程和原码,欢迎大家不吝赐教.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处: https://www.cnblogs.com/helesheng. 在本系列博文的第一篇中,根据仿真结果,我认为采用“反射回波和激励信号互相关”的结果来计算目

目标反射回波检测算法及其FPGA实现之一:算法概述 前段时间,接触了一个声呐目标反射回波检测的项目.声呐接收机要实现的核心功能是在含有大量噪声的反射回波中,识别出发射机发出的激励信号的回波.我会分几篇文章分享这个基于FPGA的回波识别算法的开发过程和原码,欢迎大家不吝赐教.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处: https://www.cnblogs.com/helesheng.本文首先简要介绍基于FPGA的互相关反射回波检测算法的主要设计思路. 声呐测距的原理非常简单,如下图所示,抹香鲸在水

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