Matlab đại diện cho tất cả dữ liệu ở dạng nào. Môi trường làm việc MatLab

Các tính năng chính của góiMatlab

Gói công cụMatlab

Cấu trúc gói và cửa sổ làm việcMatlab

Làm việc ở chế độ lệnh

Các yếu tố cơ bản của ngôn ngữ lập trìnhMatlab

1. Các tính năng chính của gói Matlab

MATLAB(viết tắt của tiếng Anh "Matrix Laboratory") là một gói chương trình ứng dụng để giải các bài toán tính toán kỹ thuật và ngôn ngữ lập trình cùng tên được sử dụng trong gói này. MATLAB được sử dụng bởi hơn 1.000.000 kỹ sư và nhà khoa học và chạy trên hầu hết các hệ điều hành hiện đại, bao gồm Linux, Mac OS, Solaris (Solaris không còn được hỗ trợ trong R2010b) và Microsoft Windows.

Câu chuyện. MATLAB được phát triển như một ngôn ngữ lập trình bởi Cleve Moler vào cuối những năm 1970 khi ông là Trưởng khoa Khoa học Máy tính tại Đại học New Mexico. Mục đích của sự phát triển là mang lại cho sinh viên của khoa cơ hội sử dụng thư viện phần mềm Linpack và EISPACK mà không cần phải học Fortran. Ngay sau đó, ngôn ngữ mới này đã lan sang các trường đại học khác và được các nhà khoa học làm việc trong lĩnh vực toán học ứng dụng đón nhận một cách vô cùng quan tâm. Bạn vẫn có thể tìm thấy phiên bản năm 1982 của Fortran trên Internet, phiên bản này được phân phối dưới dạng mã nguồn mở. Kỹ sư John N. (Jack) Little đã được làm quen với ngôn ngữ này trong chuyến thăm của Clive Mowler đến Đại học Stanford vào năm 1983. Nhận thấy rằng ngôn ngữ mới có tiềm năng thương mại lớn, anh ấy đã hợp tác với Cleve Mowler và Steve Bangert. Họ cùng nhau viết lại MATLAB bằng C và thành lập The MathWorks vào năm 1984 để phát triển thêm. Những thư viện này, được viết lại bằng C, từ lâu đã được gọi là JACKPAC. Ban đầu được thiết kế để thiết kế hệ thống điều khiển (chuyên môn chính của John Little), MATLAB nhanh chóng trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật khác. Nó cũng được sử dụng rộng rãi trong giáo dục, đặc biệt là để dạy các phương pháp đại số và số tuyến tính.

Mô tả ngôn ngữ MATLAB. Ngôn ngữ MATLAB là cấp cao một ngôn ngữ lập trình thông dịch bao gồm dựa trên ma trận cấu trúc dữ liệu, một loạt các chức năng, một môi trường phát triển tích hợp, khả năng hướng đối tượng và giao diện với các chương trình được viết bằng các ngôn ngữ lập trình khác.

Các chương trình được viết bằng MATLAB có hai loại: chức năng và tập lệnh.

Các hàm có các đối số đầu vào và đầu ra, cũng như không gian làm việc riêng để lưu trữ các biến và kết quả tính toán trung gian.

Các tập lệnh chia sẻ một không gian làm việc chung. Cả tập lệnh và chức năng đều không được biên dịch thành mã máy và được lưu dưới dạng tệp văn bản.

Nó cũng có thể lưu cái gọi là phân tích cú pháp trước chương trình - chức năng và tập lệnh, được xử lý ở dạng thuận tiện cho việc thực thi của máy. V trường hợp chung các chương trình như vậy chạy nhanh hơn các chương trình bình thường, đặc biệt nếu hàm chứa các lệnh vẽ đồ thị.

Tính năng chính của ngôn ngữ MATLAB là cơ hội phong phú về cách làm việc với ma trận mà những người sáng tạo ra ngôn ngữ thể hiện trong khẩu hiệu "vectơ tư duy" (eng. Nghĩ vectơ hóa).

Ứng dụng của MATLAB.

Toán học và Máy tính. MATLAB cung cấp cho người dùng một số lượng lớn (vài trăm) hàm để phân tích dữ liệu, bao gồm hầu hết các lĩnh vực toán học, cụ thể là:

Ma trận và đại số tuyến tính - đại số ma trận, phương trình tuyến tính, giá trị riêng và vectơ, điểm kỳ dị, phân tích nhân tử ma trận, và những thứ khác.

Đa thức và nội suy - gốc của đa thức, các phép toán trên đa thức và sự phân biệt của chúng, nội suy và ngoại suy các đường cong, và những thứ khác.

Thống kê toán học và phân tích dữ liệu - các chức năng thống kê, hồi quy thống kê, lọc kỹ thuật số, biến đổi Fourier nhanh và các chức năng khác.

Xử lý dữ liệu - Tập hợp Chức năng đặc biệt, bao gồm lập biểu đồ, tối ưu hóa, tìm kiếm số không, tích hợp số (trong hệ số tứ) và những thứ khác.

Phương trình vi phân - giải phương trình vi phân và vi phân-đại số, phương trình vi phân có trễ, phương trình có ràng buộc, phương trình đạo hàm riêng và các phương trình khác.

Ma trận thưa thớt là một lớp dữ liệu MATLAB đặc biệt được sử dụng trong các ứng dụng chuyên biệt.

Số nguyên - Thực hiện các phép toán số nguyên trong môi trường MATLAB.

Sự phát triển của các thuật toán. MATLAB cung cấp các công cụ thuận tiện để phát triển các thuật toán, bao gồm các thuật toán cấp cao sử dụng các khái niệm lập trình hướng đối tượng. Nó chứa tất cả các công cụ IDE cần thiết, bao gồm trình gỡ lỗi và trình biên dịch. Các chức năng làm việc với kiểu dữ liệu số nguyên giúp tạo thuật toán cho vi điều khiển và các ứng dụng khác khi cần thiết dễ dàng hơn.

Trực quan hóa dữ liệu. Gói MATLAB chứa một số lượng lớn các chức năng để vẽ đồ thị, bao gồm phân tích dữ liệu trực quan, ba chiều và tạo video hoạt hình.

Môi trường phát triển tích hợp sẵn cho phép bạn tạo giao diện người dùng đồ họa với nhiều điều khiển khác nhau như nút, trường nhập và các giao diện khác.

Các ứng dụng độc lập. Các chương trình MATLAB, cả bảng điều khiển và GUI, có thể được xây dựng bằng cách sử dụng thành phần Trình biên dịch MATLAB vào các ứng dụng thực thi độc lập với MATLAB hoặc DLL, tuy nhiên, yêu cầu môi trường phân phối miễn phí để chạy trên các máy tính khác Thời gian chạy trình biên dịch MATLAB(MCR).

Các giao diện bên ngoài. Gói MATLAB bao gồm các giao diện khác nhau để truy cập các quy trình bên ngoài được viết bằng ngôn ngữ lập trình khác, dữ liệu, máy khách và máy chủ giao tiếp thông qua Mô hình đối tượng thành phần hoặc công nghệ Trao đổi dữ liệu động và các thiết bị ngoại vi giao tiếp trực tiếp với MATLAB. Nhiều khả năng trong số này được gọi là API MATLAB.

COM. Gói MATLAB cung cấp quyền truy cập vào các chức năng cho phép bạn tạo, thao tác và xóa các đối tượng COM (cả máy khách và máy chủ). Công nghệ ActiveX cũng được hỗ trợ. Tất cả các đối tượng COM thuộc về một lớp COM đặc biệt của gói MATLAB. Tất cả các chương trình có chức năng của một bộ điều khiển tự động hóa (eng. Tự động hóa người điều khiển) có thể truy cập MATLAB như một máy chủ tự động hóa. Tự động hóa máy chủ).

.MẠNG LƯỚI. Gói MATLAB trên Microsoft Windows cung cấp quyền truy cập vào phần mềm .NET Framework. Có thể tải .NET Assemblies và làm việc với các đối tượng của các lớp .NET từ môi trường MATLAB. MATLAB 7.11 (R2010b) hỗ trợ .NET Framework phiên bản 2.0, 3.0, 3.5 và 4.0.

DDE. Gói MATLAB chứa các chức năng cho phép nó truy cập các ứng dụng khác trong môi trường Windows, cũng như các ứng dụng này để truy cập dữ liệu MATLAB, thông qua công nghệ Dynamic Data Exchange (DDE). Mỗi ứng dụng có thể là một máy chủ DDE có tên định danh duy nhất của riêng nó. Đối với MATLAB, tên này là - Matlab.

Các dịch vụ web. MATLAB cung cấp khả năng gọi các phương thức của các dịch vụ web. Một chức năng đặc biệt tạo ra một lớp dựa trên các phương thức của API dịch vụ web.

MATLAB tương tác với một ứng dụng khách dịch vụ web bằng cách chấp nhận các bưu kiện từ nó, xử lý chúng và gửi phản hồi. Các công nghệ sau được hỗ trợ: Giao thức Truy cập Đối tượng Đơn giản (SOAP) và Ngôn ngữ Mô tả Dịch vụ Web (WSDL).

Cổng COM. Giao diện cổng nối tiếp MATLAB cung cấp khả năng truy cập trực tiếp vào các thiết bị ngoại vi như modem, máy in và thiết bị khoa học kết nối với máy tính thông qua cổng nối tiếp (cổng COM). Một giao diện hoạt động bằng cách tạo một đối tượng của một lớp đặc biệt cho cổng nối tiếp. Các phương thức khả dụng của lớp này cho phép bạn đọc và ghi dữ liệu vào cổng nối tiếp, sử dụng các sự kiện và trình xử lý sự kiện cũng như ghi thông tin vào đĩa máy tính trong thời gian thực. Điều này hữu ích cho các thí nghiệm, mô phỏng thời gian thực và các ứng dụng khác.

Các tệp MEX. Gói MATLAB bao gồm một giao diện để tương tác với các ứng dụng bên ngoài được viết bằng ngôn ngữ C và Fortran. Sự tương tác này được thực hiện thông qua các tệp MEX. Có thể gọi các chương trình con được viết bằng C hoặc Fortran từ MATLAB như thể chúng là các hàm dựng sẵn của gói. Tệp MEX là thư viện liên kết động có thể được tải và thực thi bởi trình thông dịch được tích hợp trong MATLAB. Các thủ tục MEX cũng có khả năng gọi các lệnh tích hợp sẵn MATLAB.

ĐLL. Giao diện DLL chung của MATLAB cho phép bạn gọi các hàm được tìm thấy trong các thư viện liên kết động thông thường trực tiếp từ MATLAB. Các chức năng này phải có giao diện C.

Ngoài ra, MATLAB có khả năng truy cập các chức năng tích hợp của nó thông qua giao diện C, cho phép các chức năng gói được sử dụng trong các ứng dụng bên ngoài được viết bằng C. Công nghệ này trong MATLAB được gọi là Động cơ C.

Các gói thay thế. Có một số lượng lớn các gói phần mềm để giải các bài toán phân tích số. Nhiều trong số các gói này là phần mềm miễn phí.

Tương thích với MATLAB ở cấp độ ngôn ngữ lập trình:

Tương tự về chức năng:

APL và con cháu của nó: ví dụ: J

Python, khi được sử dụng với gói phần mềm Python (x, y), cũng như với các thư viện như NumPy, SciPy và matplotlib, thực hiện các khả năng tương tự.

IDL (tương tác Tương tác Dữ liệu Ngôn ngữ, ngôn ngữ tương tác mô tả dữ liệu), từng là đối thủ cạnh tranh thương mại của MATLAB, giờ đây vẫn là đối thủ nặng ký trong nhiều lĩnh vực ứng dụng, mặc dù thị phần của nó trên thị trường các sản phẩm phần mềm phân tích số đã giảm mạnh.

Fortress, một ngôn ngữ lập trình do Sun Microsystems tạo ra, kế thừa, nhưng không tương thích với Fortran.

Nếu cần phát triển các dự án lớn để phân tích số, có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình đa năng hỗ trợ nhập tĩnh và cấu trúc mô-đun. Ví dụ bao gồm Modula-3, Haskell, Ada, Java. Đồng thời, nên sử dụng các thư viện chuyên ngành được biết đến trong môi trường khoa học và kỹ thuật.

2. Hộp công cụ Matlab

Trong Matlab, một vai trò quan trọng được thực hiện bởi các nhóm chương trình chuyên biệt được gọi là hộp công cụ... Hộp công cụ là một bộ sưu tập toàn diện các hàm (m-file) được viết bằng MATLAB để giải quyết một lớp vấn đề cụ thể. Mathworks cung cấp các bộ công cụ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

Xử lý kỹ thuật số tín hiệu, hình ảnh và dữ liệu: Hộp công cụ DSP, Hộp công cụ xử lý hình ảnh, Hộp công cụ Wavelet, Hộp công cụ giao tiếp, Hộp công cụ thiết kế bộ lọc- các bộ chức năng cho phép giải quyết một loạt các nhiệm vụ về xử lý tín hiệu, hình ảnh, thiết kế bộ lọc kỹ thuật số và hệ thống truyền thông.

Hệ thống điều khiển: Hộp công cụ hệ thống điều khiển, Hộp công cụ phân tích và tổng hợp µ-, Hộp công cụ điều khiển mạnh mẽ, Hộp công cụ nhận dạng hệ thống, Hộp công cụ điều khiển LMI, Hộp công cụ điều khiển dự đoán mô hình, Hộp công cụ hiệu chuẩn dựa trên mô hình- tập hợp các chức năng tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích và tổng hợp các hệ thống động, thiết kế, mô hình hóa và xác định các hệ thống điều khiển, bao gồm các thuật toán điều khiển hiện đại như điều khiển mạnh mẽ, điều khiển H∞, tổng hợp LMN, tổng hợp µ, các thuật toán khác.

Phân tích tài chính: Hộp công cụ GARCH, Hộp công cụ thu nhập cố định, Hộp công cụ chuỗi thời gian tài chính, Hộp công cụ phái sinh tài chính, Hộp công cụ tài chính, Hộp công cụ Datafeed- các bộ chức năng cho phép bạn thu thập, xử lý và chuyển các thông tin tài chính khác nhau một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Phân tích và tổng hợp bản đồ địa lý, bao gồm cả ba chiều: Hộp công cụ lập bản đồ.

Thu thập và phân tích dữ liệu thử nghiệm: Hộp công cụ thu thập dữ liệu, Hộp công cụ thu nhận hình ảnh, Hộp công cụ điều khiển thiết bị, Liên kết cho Code Composer Studio- bộ chức năng cho phép bạn lưu và xử lý dữ liệu thu được trong quá trình thử nghiệm, kể cả trong thời gian thực. Một loạt các thiết bị đo lường khoa học và kỹ thuật được hỗ trợ.

Trực quan hóa và trình bày dữ liệu: Hộp công cụ thực tế ảo- cho phép bạn tạo thế giới tương tác và trực quan hóa thông tin khoa học bằng cách sử dụng công nghệ thực tế ảo và VRML.

Công cụ phát triển: Trình tạo MATLAB cho COM, Trình tạo MATLAB cho Excel, Trình tạo MATLAB cho NET, Trình biên dịch MATLAB, Bộ mã hóa HDL thiết kế bộ lọc- Bộ chức năng cho phép bạn tạo các ứng dụng độc lập từ môi trường MATLAB.

Tương tác với các sản phẩm phần mềm bên ngoài: Trình tạo báo cáo MATLAB, Liên kết Excel, Hộp công cụ cơ sở dữ liệu, Máy chủ web MATLAB, Liên kết cho ModelSim- tập hợp các chức năng cho phép bạn lưu dữ liệu theo cách mà các chương trình khác có thể làm việc với chúng.

Cơ sở dữ liệu: Hộp công cụ cơ sở dữ liệu- các công cụ để làm việc với cơ sở dữ liệu.

Gói khoa học và toán học: Hộp công cụ tin sinh học, Hộp công cụ lắp đường cong, Hộp công cụ điểm cố định, Hộp công cụ lôgic mờ, Thuật toán di truyền và Hộp công cụ tìm kiếm trực tiếp, Hộp công cụ OPC, Hộp công cụ tối ưu hóa, Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần, Hộp công cụ Spline, Hộp công cụ thống kê, Hộp công cụ RF- tập hợp các hàm toán học chuyên biệt cho phép giải quyết một loạt các vấn đề khoa học và kỹ thuật, bao gồm cả việc phát triển các thuật toán di truyền, giải các bài toán trong đạo hàm riêng, các bài toán số nguyên, tối ưu hóa hệ thống, và các vấn đề khác.

Mạng nơron: Hộp công cụ mạng thần kinh- các công cụ để tổng hợp và phân tích mạng nơron.

Lập luận mờ: Hộp công cụ lôgic mờ- các công cụ để xây dựng và phân tích các tập mờ.

Tính toán tượng trưng: Hộp công cụ Toán tượng trưng- các công cụ để tính toán tượng trưng với khả năng tương tác với bộ xử lý biểu tượng của chương trình Maple.

Bên cạnh những thứ trên, còn có hàng ngàn bộ công cụ MATLAB khác được viết bởi các công ty và những người đam mê khác.

MatLab được tạo ra bởi Math Works hơn mười năm trước. Công việc của hàng trăm nhà khoa học và lập trình nhằm không ngừng mở rộng khả năng của nó và cải thiện các thuật toán cơ bản. Hiện nay MatLab là một công cụ mạnh mẽ và đa năng để giải quyết các vấn đề phát sinh trong các lĩnh vực hoạt động khác nhau của con người.
Môi trường làm việc MatLab 6.x, MatLab 7 có giao diện thuận tiện cho việc truy cập nhiều phần tử phụ trợ của MatLab.
Khi khởi động MatLab 6.x, trên màn hình xuất hiện môi trường làm việc , được hiển thị trong Hình. một.

Cơm. 1. Môi trường làm việc của gói MatLab 6.x

Bài học này dạy những kiến ​​thức cơ bản về cách làm việc (giới thiệu) trong Matlab.

Môi trường làm việc bao gồm các yếu tố sau:

Thực đơn;
- thanh công cụ với các nút và danh sách thả xuống;
- cửa sổ theo thẻ Ra mắt Tập giấy và Không gian làm việc, từ đó bạn có thể dễ dàng truy cập vào các mô-đun ToolBox khác nhau và nội dung của môi trường làm việc;
- cửa sổ theo thẻ Yêu cầu Môn lịch sử và Hiện hành Danh mục, nhằm mục đích xem và gọi lại các lệnh đã nhập trước đó, cũng như để thiết lập thư mục hiện tại;
- cửa sổ lệnh Yêu cầu Cửa sổ với dòng lệnh chứa con trỏ nhấp nháy;
- thanh trạng thái.

Tất cả các lệnh được mô tả trong phòng thí nghiệm này phải được nhập tại dòng lệnh. Bạn không cần phải nhập "ký tự chính nó" biểu thị dấu nhắc dòng lệnh được hiển thị trong các ví dụ. Rất tiện lợi khi sử dụng các thanh cuộn hoặc phím để xem khu vực làm việc. , để di chuyển sang trái hoặc phải và , Để di chuyển lên hoặc xuống. Giới thiệu về cách sử dụng các phím , , , sẽ được nói thêm. Nếu đột nhiên, sau khi di chuyển xung quanh vùng làm việc của cửa sổ lệnh, dòng lệnh với con trỏ nhấp nháy biến mất, chỉ cần nhấn .
Điều quan trọng cần nhớ là việc nhập bất kỳ lệnh hoặc biểu thức nào phải kết thúc bằng một lần nhấn phím. để MatLab thực hiện lệnh này hoặc đánh giá một biểu thức.

Nhận xét 1

Nếu một số cửa sổ được mô tả bị thiếu trong môi trường làm việc MatLab 6.x, hãy chuyển đến menu Quang cảnh chọn các mục thích hợp: Cửa sổ lệnh, Lịch sử lệnh, Thư mục hiện tại, Không gian làm việc, Bảng khởi chạy.

2.1. Tính toán số học

Toán học cài sẵn Các hàm MatLab cho phép bạn tìm các giá trị của các biểu thức khác nhau. MatLab cung cấp khả năng kiểm soát định dạng đầu ra của kết quả. Các lệnh để đánh giá biểu thức có dạng chung cho tất cả các ngôn ngữ lập trình cấp cao.

2.1.1. Các phép tính đơn giản nhất

Gõ 1 + 2 tại dòng lệnh và nhấn ... Kết quả là, thông tin sau được hiển thị trong cửa sổ lệnh MatLab:

»1 + 2
ans =
3
» |

MatLab đã làm gì? Đầu tiên, cô ấy tính tổng của 1 + 2, sau đó ghi kết quả vào biến đặc biệt ans và in giá trị của nó, bằng 3, ra cửa sổ lệnh. Bên dưới câu trả lời là một dòng lệnh với con trỏ nhấp nháy, cho biết rằng MatLab đã sẵn sàng cho các tính toán tiếp theo. Bạn có thể nhập các biểu thức mới tại dòng lệnh và tìm giá trị của chúng.

Nếu bạn cần tiếp tục làm việc với biểu thức trước đó, chẳng hạn như tính toán (1 + 2) /4,5, thì cách dễ nhất là sử dụng kết quả đã có, được lưu trữ trong biến ans. Nhập ans / 4.5 trên dòng lệnh (dấu thập phân được nhập với dấu chấm) và nhấn , hóa ra là:

»Ans / 4,5
ans =
0.6667
» |

Ghi chú 2

Hình thức hiển thị kết quả tính toán phụ thuộc vào định dạng đầu ra được đặt trong MatLab. Phần sau giải thích cách đặt các định dạng đầu ra cơ bản.

2.1.2. Định dạng đầu ra tính toán

Định dạng đầu ra yêu cầu được xác định bởi người dùng từ menu MatLab. Chọn từ menu Tập tinđoạn văn Sở thích. Một hộp thoại sẽ xuất hiện trên màn hình. Sở thích.Để đặt định dạng đầu ra, hãy đảm bảo rằng mục được chọn trong danh sách của ngăn bên trái. Yêu cầu Cửa sổ... Định dạng được đặt từ danh sách thả xuống Số định dạng bảng điều khiển Chữ trưng bày.
Cho đến nay, chúng tôi sẽ chỉ phân tích các định dạng được sử dụng thường xuyên nhất. Xin hãy lựa chọn ngắn ngủi trong trình đơn thả xuống Số định dạng trong MatLab 6.x. Đóng hộp thoại bằng cách nhấp vào OK. Định dạng dấu phẩy động ngắn hiện được thiết lập để hiển thị kết quả của các phép tính, trong đó chỉ có bốn chữ số sau dấu thập phân được hiển thị trên màn hình. Gõ 100/3 vào dòng lệnh và nhấn .
Kết quả là đầu ra ở định dạng ngắn:

"100/3
ans =
33.3333

Định dạng đầu ra này được giữ lại cho tất cả các phép tính tiếp theo, trừ khi một định dạng khác được chỉ định. Lưu ý rằng trong MatLab có thể xảy ra trường hợp khi hiển thị một số quá lớn hoặc quá nhỏ, kết quả không phù hợp với định dạng ngắn. Tính 100000/3, kết quả hiển thị dưới dạng hàm số mũ:

"100000/3
ans =
Z.ZZZZe + 004

Điều tương tự sẽ xảy ra khi tìm thấy 1/3000:

"1/3000
ans =
Z.ZZZZe-004

Nhưng, cài đặt ban đầuđịnh dạng được giữ lại để tính toán thêm; đối với số lượng nhỏ, đầu ra sẽ lại ở định dạng ngắn.

Trong ví dụ trước, gói MatLab hiển thị kết quả của các phép tính trong dạng lũy ​​thừa. Mục nhập 3.3333e-004 có nghĩa là 3.3333 * 10-4 hoặc 0.00033333. Tương tự, bạn có thể nhập số trong biểu thức. Ví dụ: gõ 10e9 hoặc l.0e10 dễ hơn 1.000.000.000 và kết quả sẽ giống nhau. Khoảng trắng giữa các chữ số và e không được phép khi nhập, bởi vì điều này sẽ tạo ra một thông báo lỗi:

»10 e9
??? 10 е9

Nếu bạn muốn nhận được kết quả của các phép tính chính xác hơn, thì bạn nên chọn trong danh sách thả xuống Dài... Kết quả sẽ được hiển thị ở định dạng dấu phẩy động dài với mười bốn chữ số sau dấu thập phân. Định dạng ngắn ngủi e và Dài eđược thiết kế để hiển thị kết quả ở dạng hàm mũ với bốn và mười lăm chữ số sau dấu thập phân, tương ứng. Thông tin về các định dạng có thể nhận được bằng cách gõ lệnh trợ giúp với đối số định dạng tại dòng lệnh:

Mô tả của mỗi định dạng sẽ xuất hiện trong cửa sổ lệnh.

Bạn có thể đặt định dạng đầu ra trực tiếp từ dòng lệnh bằng lệnh định dạng. Ví dụ: để đặt định dạng dấu phẩy động dài để xuất kết quả tính toán, hãy nhập lệnh định dạng long e tại dòng lệnh:

»Định dạng e dài
"1,25 / 3,11
ans =
4.019292604501608e-001

Lưu ý rằng lệnh định dạng trợ giúp hiển thị tên định dạng bằng chữ in hoa. Tuy nhiên, lệnh bạn phải nhập bằng chữ thường. Tính năng trợ giúp tích hợp này cần một số người làm quen. MatLab phân biệt giữa chữ hoa và chữ thường. Cố gắng nhập lệnh bằng chữ in hoa sẽ dẫn đến lỗi:

»ĐỊNH DẠNG DÀI E
??? ĐỊNH DẠNG DÀI.
Thiếu toán tử, dấu phẩy hoặc dấu chấm phẩy.

Để nhận biết kết quả thuận tiện hơn, MatLab hiển thị kết quả của các phép tính thông qua một dòng sau biểu thức được tính toán. Tuy nhiên, đôi khi có thể thuận tiện để đặt nhiều dòng hơn trên màn hình bằng cách chọn nút radio compact (Tệp, Số trưng bày) từ danh sách thả xuống. Thêm dòng trống được cung cấp bằng cách chọn lỏng lẻo từ trình đơn thả xuống Số trưng bày.

Nhận xét 3

Tất cả các phép tính trung gian được thực hiện bởi MatLab với chính xác gấp đôi, không có vấn đề gì định dạng đầu ra được đặt.

2.2. Sử dụng các hàm cơ bản

Giả sử bạn muốn đánh giá biểu thức sau:

Nhập biểu thức này vào dòng lệnh theo quy tắc MatLab và nhấn :

»Exp (-2,5) * log (11,3) ^ 0,3-sqrt ((sin (2,45 * pi) + cos (3,78 * pi)) / tan (3,3))

Câu trả lời được hiển thị trong cửa sổ lệnh:

ans =
-3.2105

Khi nhập biểu thức, các hàm tích hợp sẵn của MatLab được dùng để tính các hàm số mũ, logarit tự nhiên, căn bậc hai và lượng giác. Tôi có thể sử dụng những hàm nguyên tử tích hợp nào và làm cách nào để gọi chúng? Nhập lệnh help eifun trong dòng lệnh và danh sách tất cả các hàm cơ bản được tích hợp sẵn với mô tả ngắn gọn của chúng được hiển thị trong cửa sổ lệnh. Đối số hàm được đặt trong dấu ngoặc đơn, tên hàm được nhập chữ viết thường... Để nhập một số l chỉ cần gõ số pi trên dòng lệnh.

Các phép toán số học trong MatLab được thực hiện theo thứ tự thông thường, điển hình của hầu hết các ngôn ngữ lập trình:

Luỹ thừa ^;
- phép nhân và phép chia *, /;
- cộng và trừ +, -.

Sử dụng dấu ngoặc đơn để thay đổi thứ tự thực hiện các toán tử số học.
Ví dụ: nếu bây giờ bạn cần tính giá trị của một biểu thức tương tự như biểu thức trước đó

không cần thiết phải gõ lại nó trên dòng lệnh. Bạn có thể sử dụng thực tế là MatLab ghi nhớ tất cả các lệnh đã nhập. Để nhập lại chúng vào dòng lệnh, hãy sử dụng các phím , ... Tính toán biểu thức đã cho bằng cách thực hiện các bước sau.

1. Bấm phím<­>và biểu thức đã nhập trước đó sẽ xuất hiện trên dòng lệnh.
2. Thực hiện những thay đổi cần thiết đối với nó, thay thế dấu trừ bằng một dấu cộng và căn bậc hai cho bình phương (để di chuyển dọc theo dòng với biểu thức, hãy sử dụng các phím , , , ).
3. Đánh giá biểu thức đã sửa đổi bằng cách nhấn .

Hóa ra

»Exp (-2,5) * log (11,3) ^ 0,3 + ((sin (2,45 * pi) + cos (3,78 * pi)) / tan (3,3)) ^ 2
ans =
121.2446

Nếu cần kết quả chính xác hơn thì bạn nên thực hiện lệnh định dạng long e, sau đó nhấn phím<­>cho đến khi biểu thức được yêu cầu xuất hiện trên dòng lệnh và đánh giá nó bằng cách nhấn .

»Định dạng e dài
»Exp (-2,5) * log (11,3) ^ 0,3 + ((sin. (2,45 * pi) + cos (3,78 * pi)) / tan (3,3)) ^ 2
ans =
1.212446016556763e + 002

Bạn có thể hiển thị kết quả của biểu thức tìm được cuối cùng ở một định dạng khác mà không cần tính toán lại. Bạn nên thay đổi định dạng bằng lệnh ngắn, sau đó xem giá trị của biến ans bằng cách nhập nó vào dòng lệnh và nhấn :

»Định dạng ngắn
»Ans
ans =
121.2446

Trong môi trường làm việc MatLab 6.x, có một công cụ thuận tiện để gọi các lệnh đã nhập trước đó - một cửa sổ Yêu cầu Môn lịch sử với lịch sử lệnh. Lịch sử lệnh chứa ngày và giờ của mỗi phiên MatLab 6.x. Để kích hoạt cửa sổ Yêu cầu Môn lịch sử nó là cần thiết để chọn tab có cùng tên. Lệnh hiện tại trong cửa sổ được hiển thị với nền màu xanh lam. Nếu bạn nhấp vào bất kỳ lệnh nào trong cửa sổ bằng nút chuột trái, thì lệnh này sẽ trở thành lệnh hiện tại. Để thực thi nó trong MatLab, bạn cần bấm đúp hoặc chọn một dòng có lệnh bằng các phím , và bấm phím ... Một lệnh bổ sung có thể được xóa khỏi cửa sổ. Để làm điều này, nó phải được tạo hiện tại và bị xóa bằng cách sử dụng khóa ... Bạn có thể chọn một số lệnh liên tiếp bằng phím tắt +, +và thực hiện chúng với hoặc xóa bằng chìa khóa ... Các lệnh tuần tự có thể được chọn bằng nút chuột trái trong khi giữ phím ... Nếu các lệnh không nối tiếp nhau, thì để chọn chúng, hãy sử dụng nút chuột trái trong khi giữ phím .

Khi nhấp chuột phải vào vùng cửa sổ Yêu cầu Môn lịch sử một menu bật lên xuất hiện. Lựa chọn mặt hàng Soru dẫn đến một bản sao của lệnh trong đệm cửa sổ... Với sự giúp đỡ Đánh giá Lựa chọn bạn có thể thực hiện nhóm lệnh được đánh dấu. Để xóa lệnh hiện tại, hãy sử dụng mục Xóa bỏ Sự lựa chọn. DĐể xóa tất cả các lệnh cho đến lệnh hiện tại - Xóa bỏ đến Lựa chọn,để loại bỏ tất cả các lệnh - Xóa bỏ Toàn bộ Môn lịch sử.

Trong quá trình tính toán, có thể xảy ra một số trường hợp ngoại lệ, ví dụ như phép chia cho số 0, điều này trong hầu hết các ngôn ngữ lập trình đều dẫn đến lỗi. Khi chia một số dương cho số 0 trong MatLab, thu được inf (vô cùng) và khi chia một số âm cho 0, thu được -inf (trừ vô cùng) và đưa ra cảnh báo:

»1/0
Cảnh báo: Chia cho không.
ans =
Inf

Chia 0 cho 0 kết quả trong NaN (không phải là số) và cũng tạo ra cảnh báo:

» 0/0
Cảnh báo: Chia cho không.
ans =
NaN

Khi tính toán như sqrt (-1) , không có lỗi hoặc cảnh báo nào được nêu ra. MatLab tự động đi vào vùng số phức:

»Sqrt (-1.0)
ans =
0 + l.0000i

Làm cách nào để biết những hàm nguyên tử cài sẵn nào có thể được sử dụng và cách gọi chúng? Gõ lệnh tại dấu nhắc lệnh giúp eifun, đồng thời danh sách tất cả các hàm cơ bản được tích hợp sẵn với mô tả ngắn gọn của chúng được hiển thị trong cửa sổ lệnh.

1. Bài 23. Giới thiệu các Gói mở rộng MATLAB

Bài số 23.

Làm quen với các gói mở rộng MATLAV

Danh sách các gói mở rộng

Simulinc dành cho Windows

Bưu kiện toán học biểu tượng

Gói toán học

Các gói phân tích và tổng hợp cho hệ thống điều khiển

Gói nhận dạng hệ thống

Công cụ Simulinc bổ sung

Gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Các gói ứng dụng khác

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem nhanh các công cụ cơ bản mở rộng chuyên nghiệp hệ thống và sự thích ứng của nó để giải quyết một số loại vấn đề toán học và khoa học và kỹ thuật - với các gói mở rộng hệ thống MATLAB. Không có nghi ngờ gì rằng ít nhất một phần của các gói này nên được dành cho một khoa Huân luyện hoặc, có lẽ, có nhiều hơn một cuốn sách tham khảo. Các cuốn sách riêng biệt đã được xuất bản ở nước ngoài cho hầu hết các phần mở rộng này và khối lượng tài liệu về chúng lên đến hàng trăm megabyte. Thật không may, độ dài của cuốn sách này chỉ cho phép bạn tìm hiểu một chút về các gói mở rộng để cung cấp cho người đọc ý tưởng về vị trí của hệ thống.

2. Liệt kê các gói mở rộng

Danh sách các gói mở rộng

Hệ thống MATLAB 6.0 hoàn chỉnh chứa một số thành phần, tên, số phiên bản và ngày tạo của chúng có thể được hiển thị bằng lệnh ver:

Phiên bản MATLAB 6.0.0.88 (R12) trên PCWIN Số giấy phép MATLAB: 0

Xin lưu ý rằng hầu hết các gói mở rộng trong MATLAB 6.0 đều đã được cập nhật và có từ năm 2000. Mô tả của chúng đã được mở rộng đáng kể, ở định dạng PDF đã chiếm hơn mười nghìn trang. Dưới đây là mô tả ngắn gọn về các gói mở rộng chính

3. Simulink dành cho Windows

Simulink dành cho Windows

Gói mở rộng Simulink được sử dụng để mô phỏng các mô hình bao gồm các khối đồ họa với các thuộc tính (tham số) được chỉ định. Đến lượt mình, các thành phần mô hình là các khối đồ họa và mô hình được chứa trong một số thư viện và có thể được kéo đến cửa sổ chính bằng chuột và được kết nối với nhau bằng các liên kết cần thiết. Các mô hình có thể bao gồm các loại nguồn tín hiệu, thiết bị ghi ảo, công cụ hoạt hình đồ họa. Nhấp đúp vào khối mô hình sẽ hiển thị một cửa sổ với danh sách các tham số của nó, người dùng có thể thay đổi. Việc khởi chạy mô phỏng cung cấp mô hình toán học của mô hình đã xây dựng với sự trình bày trực quan rõ ràng về kết quả. Gói này dựa trên việc xây dựng các sơ đồ khối bằng cách chuyển các khối từ thư viện các thành phần sang cửa sổ chỉnh sửa do người dùng tạo các mô hình. Sau đó, mô hình được chạy. Trong bộ lễ phục. 23.1 cho thấy quá trình mô hình hóa một hệ thống đơn giản - một xi lanh thủy lực. Việc kiểm soát được thực hiện bằng máy hiện sóng ảo - trong Hình. Hình 23.1 cho thấy màn hình của hai máy hiện sóng như vậy và cửa sổ của một hệ thống con đơn giản của mô hình. Có thể mô phỏng các hệ thống phức tạp gồm nhiều hệ thống con.

Simulink tạo và giải các phương trình trạng thái của mô hình và cho phép bạn kết nối nhiều loại công cụ đo lường ảo với các điểm mong muốn. Sự rõ ràng của việc trình bày các kết quả mô phỏng là rất nổi bật. Một số ví dụ về việc sử dụng gói Simulink đã được đưa ra trong Bài 4. Phiên bản trước của gói này được mô tả chi tiết trong sách. Sự đổi mới chính là xử lý tín hiệu ma trận. Đã thêm các gói hiệu suất Simulink riêng biệt như Simulink Accelerator để biên dịch mã mô hình, trình biên dịch Simulink để phân tích mã, v.v.

Cơm. 23.1. Ví dụ về mô phỏng hệ thống xi lanh thủy lực bằng phần mở rộng Simulink

1.gif

Hình ảnh:

1b.gif

Hình ảnh:

4. Mục tiêu và hội thảo Windows thời gian thực

Hội thảo và mục tiêu Windows thời gian thực

Một hệ thống con mô phỏng thời gian thực mạnh mẽ kết nối với Simulink (với phần cứng bổ sung dưới dạng thẻ mở rộng máy tính), được đại diện bởi các gói mở rộng Real Time Windows Target và Workshop, là một công cụ mạnh mẽ để quản lý các đối tượng và hệ thống thực. Ngoài ra, các tiện ích mở rộng này cho phép bạn tạo mã mô hình có thể thực thi. Cơm. 4.21 trong bài 4 cho thấy một ví dụ về mô hình hóa như vậy cho một hệ thống được mô tả bằng phương trình vi phân phi tuyến của van der Pol. Ưu điểm của mô phỏng này là tính rõ ràng về mặt toán học và vật lý. Trong các thành phần của mô hình Simulink, bạn không chỉ có thể chỉ định các tham số cố định mà còn cả các mối quan hệ toán học mô tả hành vi của mô hình.

5. Trình tạo báo cáo cho MATLAB và Simulink

Trình tạo báo cáo cho MATLAB và Simulink

Trình tạo Báo cáo, một công cụ được giới thiệu trở lại trong MATLAB 5.3.1, cung cấp thông tin về hoạt động của hệ thống MATLAB và gói bổ trợ Simulink. Công cụ này rất hữu ích khi gỡ lỗi các thuật toán tính toán phức tạp hoặc khi mô phỏng các hệ thống phức tạp. Trình tạo báo cáo được khởi chạy bởi lệnh Báo cáo. Các báo cáo có thể được trình bày dưới dạng chương trình và được chỉnh sửa.

Trình tạo báo cáo có thể chạy các lệnh và đoạn mã chương trình có trong báo cáo và cho phép bạn theo dõi hành vi của các phép tính phức tạp.

6. Hộp công cụ mạng thần kinh

Hộp công cụ mạng thần kinh

Một gói các chương trình ứng dụng có chứa các công cụ để xây dựng mạng nơ-ron dựa trên hành vi của một chất tương tự toán học của một nơ-ron. Gói này cung cấp hỗ trợ hiệu quả cho việc thiết kế, đào tạo và mô hình hóa nhiều mô hình mạng đã biết, từ các mô hình perceptron cơ bản đến các mạng liên kết và tự tổ chức tiên tiến nhất. Gói này có thể được sử dụng để nghiên cứu và ứng dụng mạng nơ-ron vào các nhiệm vụ như xử lý tín hiệu, điều khiển phi tuyến và mô hình tài chính. Cung cấp khả năng tạo mã C di động bằng Hội thảo thời gian thực.

Gói này bao gồm hơn 15 loại mạng đã biết và các quy tắc đào tạo cho phép người dùng chọn mô hình phù hợp nhất cho một ứng dụng hoặc vấn đề nghiên cứu cụ thể. Đối với mỗi loại kiến ​​trúc và quy tắc đào tạo, có các chức năng khởi tạo, đào tạo, điều chỉnh, tạo và mô hình hóa, trình diễn và một ứng dụng mạng mẫu.

Đối với các mạng được kiểm soát, bạn có thể chọn kiến ​​trúc chuyển tiếp hoặc lặp lại bằng cách sử dụng nhiều quy tắc giảng dạy và kỹ thuật thiết kế như perceptron, backpropagation, Levenberg backpropagation, radial-based network và recurrent. Bạn có thể dễ dàng thay đổi bất kỳ kiến ​​trúc, quy tắc học tập hoặc chức năng chuyển đổi nào, thêm kiến ​​trúc mới - tất cả mà không cần viết dòng đơn trong C hoặc FORTRAN. Một ví dụ về việc sử dụng gói để nhận dạng mẫu của một chữ cái đã được đưa ra trong bài học 4. Bạn có thể tìm thấy mô tả chi tiết về phiên bản trước của gói trong cuốn sách.

7. Hộp công cụ Logic mờ

Hộp công cụ lôgic mờ

Gói phần mềm Fuzzy Logic thuộc lý thuyết về các tập mờ (mờ). Hỗ trợ được cung cấp cho các phương pháp phân cụm mờ hiện đại và mạng nơ ron mờ thích ứng. Các công cụ đồ họa của gói cho phép bạn giám sát một cách tương tác các đặc thù của hoạt động của hệ thống.

Các tính năng chính của gói:

• định nghĩa các biến, quy tắc mờ và các chức năng thành viên;
• xem tương tác của suy luận mờ;
• các phương pháp hiện đại: suy luận mờ thích ứng sử dụng mạng nơ ron, phân cụm mờ;
• mô phỏng động tương tác trong Simulink;

tạo mã C di động bằng Hội thảo thời gian thực.

Ví dụ này cho thấy rõ ràng sự khác biệt trong hoạt động của mô hình có và không có logic mờ.

8. Hộp công cụ Toán học Biểu tượng

Hộp công cụ Toán tượng trưng

Một gói các chương trình ứng dụng cung cấp cho hệ thống MATLAB những khả năng mới về cơ bản - khả năng giải quyết vấn đề ở dạng biểu tượng (phân tích), bao gồm cả việc thực hiện số học chính xác với độ rộng bit tùy ý. Gói này dựa trên việc sử dụng cốt lõi của toán học biểu tượng, một trong những hệ thống mạnh mẽđại số máy tính - Maple V R4. Cung cấp sự phân biệt và tích phân ký hiệu, tính tổng và tích, mở rộng thành chuỗi Taylor và Maclaurin, các phép toán với đa thức lũy thừa (đa thức), tính toán căn của đa thức, giải phân tích các phương trình phi tuyến, tất cả các loại phép biến đổi ký hiệu, phép thay thế, và hơn thế nữa. Có các lệnh để truy cập trực tiếp vào lõi hệ thống Maple V.

Gói này cho phép bạn chuẩn bị các thủ tục với cú pháp của ngôn ngữ lập trình Maple V R4 và cài đặt chúng trong hệ thống MATLAB. Thật không may, về khả năng của toán học biểu tượng, gói này kém hơn nhiều so với các hệ thống đại số máy tính chuyên dụng, chẳng hạn như các phiên bản mới nhất của Maple và Mathematica.

9. Các gói tính toán toán học

Gói toán học

MATLAB bao gồm nhiều gói bổ trợ giúp nâng cao khả năng toán học của hệ thống nhằm tăng tốc độ, hiệu quả và độ chính xác của các phép tính.

10. Hộp công cụ NAG Foundation

NAG Foundation Toolbox

Một trong những thư viện hàm toán học mạnh mẽ nhất được tạo bởi nhóm đặc biệt Nhóm thuật toán số, Ltd. Gói này chứa hàng trăm tính năng mới. Tên hàm và cú pháp để gọi chúng được mượn từ Thư viện Tổ chức NAG nổi tiếng. Do đó, người dùng NAG FORTRAN có kinh nghiệm có thể dễ dàng làm việc với gói NAG trong MATLAB. Thư viện NAG Foundation cung cấp các chức năng của nó dưới dạng mã đối tượng và m-tệp tương ứng để gọi chúng. Người dùng có thể dễ dàng sửa đổi các tệp MEX này ở cấp nguồn.

Gói này cung cấp các tính năng sau:

gốc của đa thức và phương pháp Laguerre đã sửa đổi;

tính tổng của một chuỗi: biến đổi Fourier rời rạc và Hermitian-rời rạc;

phương trình vi phân thông thường: phương pháp Adams và Runge-Kutta;

phương trình vi phân từng phần;

phép nội suy;

tính toán các giá trị riêng và vectơ, số ít, hỗ trợ cho ma trận thực và phức tạp;

tính gần đúng của đường cong và bề mặt: đa thức, hình khối, đa thức Chebyshev;

tối thiểu hóa và tối đa hóa các hàm: lập trình tuyến tính và bậc hai, cực trị của hàm một số biến;

phân rã của ma trận;

nghiệm của hệ phương trình tuyến tính;

Các phương trình tuyến tính(LAPACK);

tính toán thống kê, bao gồm thống kê mô tả và phân phối xác suất;

phân tích tương quan và hồi quy: mô hình tuyến tính tổng quát, đa biến và tổng quát hóa;

phương pháp đa chiều: các thành phần chính, phép quay trực giao;

thế hệ Số ngẫu nhiên: phân phối chuẩn, phân phối Poisson, Weibull và Koschi;

thống kê phi tham số: Friedman, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney; Chuỗi thời gian: một chiều và nhiều chiều;

xấp xỉ các hàm đặc biệt: số mũ tích phân, hàm gamma, hàm Bessel và Hankel.

Cuối cùng, gói này cho phép người dùng tạo các chương trình FORTRAN liên kết động với MATLAB.

11. Hộp công cụ Spline

Gói ứng dụng để làm việc với splines. Hỗ trợ phép nội suy và xấp xỉ spline một chiều, hai chiều và đa chiều. Cung cấp khả năng trình bày và hiển thị dữ liệu phức tạp và hỗ trợ đồ họa.

Gói này cho phép bạn thực hiện nội suy, tính gần đúng và chuyển đổi các đường tròn từ hình B sang đa thức từng mảnh, nội suy với các đường thẳng hình khối và làm mịn, thực hiện các phép toán trên các đường thẳng: tính đạo hàm, tích phân và hiển thị.

Spline được trang bị các chương trình B-spline được mô tả trong Hướng dẫn thực hành về Spline của Carl Debour, người tạo spline và là tác giả của Spline. Các chức năng của gói, kết hợp với ngôn ngữ MATLAB và hướng dẫn sử dụng chi tiết, giúp bạn dễ dàng hiểu các splines và áp dụng chúng một cách hiệu quả để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.

Gói này bao gồm các chương trình để làm việc với hai dạng biểu diễn spline phổ biến nhất: B-form và piecewise-polynomial form. Hình dạng B hữu ích ở giai đoạn xây dựng splines, trong khi dạng đa thức dạng mảnh sẽ hiệu quả hơn trong quá trình làm việc liên tục với spline. Gói này bao gồm các chức năng để tạo, hiển thị, nội suy, xấp xỉ và xử lý các splines ở dạng B và ở dạng các đoạn đa thức.

12. Hộp công cụ thống kê

Hộp công cụ thống kê

Một gói các chương trình ứng dụng cho thống kê, mở rộng đáng kể khả năng của hệ thống MATLAB trong việc thực hiện các tính toán thống kê và xử lý dữ liệu thống kê. Chứa một bộ công cụ rất đại diện để tạo số ngẫu nhiên, vectơ, ma trận và mảng với các luật phân phối khác nhau, cũng như nhiều hàm thống kê. Cần lưu ý rằng các chức năng thống kê phổ biến nhất được bao gồm trong lõi của hệ thống MATLAB (bao gồm các chức năng tạo dữ liệu ngẫu nhiên có phân phối chuẩn và đồng nhất). Các tính năng chính của gói:

thống kê mô tả;

phân bố xác suất;

ước lượng tham số và ước lượng gần đúng;

kiểm định giả thuyết;

hồi quy bội số;

hồi quy từng bước tương tác;

Mô phỏng Monte Carlo;

xấp xỉ khoảng thời gian;

kiểm soát quá trình thống kê;

lập kế hoạch cho một cuộc thử nghiệm;

mô hình hóa bề mặt đáp ứng;

xấp xỉ của một mô hình phi tuyến;

phân tích thành phần chính;

đồ thị thống kê;

Giao diện đồ họa người dùng.

Gói này bao gồm 20 phân phối xác suất khác nhau, bao gồm t (Student), F và Chi-square. Lựa chọn các tham số, hiển thị đồ họa của các phân phối và một phương pháp để tính toán các giá trị gần đúng nhất được cung cấp cho tất cả các loại phân phối. Có nhiều công cụ tương tác để trực quan hóa và phân tích dữ liệu động. Có các giao diện chuyên biệt để mô hình hóa các bề mặt phản hồi, hiển thị các phân phối, tạo số ngẫu nhiên và các đường mức.

13. Hộp công cụ tối ưu hóa

Hộp công cụ tối ưu hóa

Gói ứng dụng - để giải các bài toán tối ưu hóa và hệ phương trình phi tuyến. Hỗ trợ các phương pháp tối ưu hóa cơ bản cho các hàm của một số biến:

tối ưu hóa vô điều kiện của các hàm phi tuyến;

bình phương nhỏ nhất và nội suy phi tuyến;

giải phương trình phi tuyến tính;

lập trình tuyến tính;

lập trình bậc hai;

tối thiểu hóa có điều kiện của các hàm phi tuyến;

phương pháp minimax;

tối ưu hóa đa mục tiêu.

Một loạt các ví dụ chứng minh việc sử dụng hiệu quả các chức năng gói. Chúng cũng có thể được sử dụng để so sánh cách giải quyết cùng một vấn đề bằng các phương pháp khác nhau.

14. Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần

Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần

Một gói ứng dụng rất quan trọng chứa nhiều chức năng để giải hệ phương trình đạo hàm riêng. Cung cấp các công cụ hiệu quả để giải các hệ phương trình như vậy, kể cả các hệ phương trình khó. Gói sử dụng một phương pháp phần tử hữu hạn. Các lệnh và giao diện đồ họa của gói có thể được sử dụng để lập mô hình toán học của các phương trình vi phân từng phần như được áp dụng cho nhiều loại ứng dụng khoa học và kỹ thuật, bao gồm các bài toán về sức đề kháng của vật liệu, tính toán của các thiết bị điện từ, các bài toán về truyền nhiệt và khối lượng và khuếch tán. Các tính năng chính của gói:

giao diện đồ họa chính thức để xử lý phương trình đạo hàm riêng cấp hai;

lựa chọn lưới tự động và thích ứng;

thiết lập các điều kiện biên: Dirichlet, Neumann và hỗn hợp;

thiết lập vấn đề linh hoạt bằng cách sử dụng cú pháp MATLAB;

phân vùng lưới hoàn toàn tự động và lựa chọn kích thước của các phần tử hữu hạn;

các phương án thiết kế thích ứng và phi tuyến;

khả năng trực quan hóa các trường của các tham số và chức năng khác nhau của giải pháp, trình diễn các hiệu ứng phân vùng và hoạt ảnh được chấp nhận.

Gói tuân theo một cách trực quan sáu bước giải một PDE bằng phương pháp phần tử hữu hạn. Các bước này và các chế độ tương ứng của gói như sau: xác định hình học (chế độ vẽ), thiết lập điều kiện biên (chế độ điều kiện biên), chọn hệ số xác định vấn đề (chế độ PDE), tùy biến phần tử hữu hạn (chế độ lưới) , thiết lập các điều kiện ban đầu và giải phương trình (chế độ nghiệm), xử lý sau của giải pháp (chế độ đồ thị).

15. Các gói phân tích và tổng hợp hệ thống điều khiển

Các gói phân tích và tổng hợp cho hệ thống điều khiển

Hộp công cụ hệ thống điều khiển

Gói Hệ thống điều khiển dành cho việc mô hình hóa, phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển tự động- vừa liên tục vừa rời rạc. Các hàm gói thực hiện các phương pháp hàm truyền thống và các phương pháp không gian trạng thái hiện đại. Các phản ứng tần số và thời gian, sơ đồ vị trí điểm không và cực có thể được tính toán nhanh chóng và hiển thị trên màn hình. Gói chứa:

một bộ công cụ hoàn chỉnh để phân tích hệ thống MIMO (nhiều đầu vào - nhiều đầu ra);

đặc điểm thời gian: chức năng chuyển giao và nhất thời, phản ứng với một tác động tùy ý;

đặc tính tần số: Biểu đồ Bode, Nichols, Nyquist, v.v.;

phát triển các phản hồi;

thiết kế bộ điều chỉnh LQR / LQE;

đặc điểm của mô hình: khả năng điều khiển, khả năng quan sát, hạ bậc của mô hình;

hỗ trợ hệ thống bị trễ.

Các chức năng xây dựng mô hình bổ sung cho phép bạn xây dựng các mô hình phức tạp hơn. Đáp ứng thời gian có thể được tính toán cho một đầu vào xung, một bước nhảy hoặc một đầu vào tùy ý. Ngoài ra còn có các chức năng để phân tích số ít.

Một môi trường tương tác để so sánh các phản hồi về thời gian và tần số của các hệ thống cung cấp cho người dùng các điều khiển đồ họa để hiển thị và chuyển đổi đồng thời giữa các phản hồi. Có thể tính toán các đặc điểm phản ứng khác nhau như thời gian tăng tốc và điều khiển.

Gói Hệ thống Điều khiển chứa các công cụ để chọn các thông số phản hồi. Các phương pháp truyền thống bao gồm phân tích điểm đặc trưng, ​​xác định độ lợi và độ suy giảm. Trong số các phương pháp hiện đại: quy định tuyến tính-bậc hai, v.v. Gói Hệ thống điều khiển bao gồm một số lượng lớn các thuật toán để thiết kế và phân tích hệ thống điều khiển. Ngoài ra, nó có một môi trường có thể tùy chỉnh và cho phép bạn tạo các tệp m của riêng mình.

16. Hộp công cụ thiết kế điều khiển phi tuyến

Hộp công cụ thiết kế điều khiển phi tuyến

Bộ khối thiết kế điều khiển phi tuyến (NCD) thực hiện một phương pháp tối ưu hóa động để thiết kế hệ thống điều khiển. Được thiết kế để sử dụng với Simulink, công cụ này tự động cấu hình hệ thống tham số toán học dựa trên các ràng buộc về thời gian do người dùng xác định.

Gói sử dụng các đối tượng di chuyển bằng chuột để thay đổi các ràng buộc thời gian trực tiếp trên đồ thị, cho phép bạn dễ dàng định cấu hình các biến và chỉ định các tham số không xác định, cung cấp tối ưu hóa tương tác, thực hiện mô phỏng Monte Carlo, hỗ trợ thiết kế SISO (một đầu vào - một đầu ra) và hệ thống điều khiển MIMO, cho phép bạn mô phỏng ngăn chặn nhiễu, theo dõi và các loại phản hồi khác, hỗ trợ các vấn đề tham số lặp lại và các tác vụ điều khiển với hệ thống có độ trễ, cho phép bạn lựa chọn giữa các ràng buộc thỏa mãn và không thể đạt được.

17. Hộp công cụ điều khiển mạnh mẽ

Hộp công cụ điều khiển mạnh mẽ

Gói Kiểm soát Mạnh mẽ bao gồm các công cụ để thiết kế và phân tích các hệ thống kiểm soát mạnh mẽ đa tham số. Đây là những hệ thống có lỗi mô phỏng, động lực học không được biết đầy đủ hoặc các thông số của chúng có thể thay đổi trong quá trình mô phỏng. Các thuật toán mạnh mẽ của gói cho phép bạn thực hiện các phép tính phức tạp có tính đến các thay đổi của nhiều tham số. Tính năng gói:

tổng hợp các kiểm soát viên LQG trên cơ sở giảm thiểu các chỉ tiêu thống nhất và tích phân;

đáp ứng tần số đa tham số;

xây dựng mô hình không gian trạng thái;

chuyển đổi mô hình dựa trên số ít;

hạ bậc của mô hình;

phân tích nhân tử quang phổ.

Gói Điều khiển mạnh mẽ được xây dựng dựa trên các chức năng của gói Hệ thống điều khiển, đồng thời cung cấp một bộ thuật toán nâng cao để thiết kế hệ thống điều khiển. Gói này cung cấp sự chuyển đổi giữa lý thuyết điều khiển hiện đại và các ứng dụng thực tế. Nó có nhiều chức năng thực hiện các phương pháp thiết kế và phân tích hiện đại cho các bộ điều khiển mạnh mẽ đa tham số.

Các biểu hiện của sự không chắc chắn vi phạm tính ổn định của các hệ thống rất đa dạng - nhiễu và nhiễu loạn tín hiệu, sự thiếu chính xác của mô hình hàm truyền, động lực học phi tuyến không được mô hình hóa. Gói Kiểm soát Mạnh mẽ cho phép bạn ước tính ranh giới ổn định đa tham số trong các trường hợp không chắc chắn khác nhau. Trong số các phương pháp được sử dụng: thuật toán Perron, phân tích các tính năng của hàm truyền, v.v.

Gói Điều khiển mạnh mẽ cung cấp các phương pháp khác nhau để thiết kế phản hồi, bao gồm: LQR, LQG, LQG / LTR, v.v. Nhu cầu giảm thứ tự của một mô hình nảy sinh trong một số trường hợp: giảm thứ tự của một đối tượng, giảm thứ tự của bộ điều chỉnh , mô hình hóa các hệ thống lớn. Quy trình định tính để hạ bậc của một mô hình phải ổn định về mặt số học. Các quy trình bao gồm trong gói Kiểm soát Mạnh mẽ đối phó thành công với nhiệm vụ này.

18. Hộp công cụ điều khiển dự đoán mô hình

Hộp công cụ điều khiển dự đoán mô hình

Gói Kiểm soát Dự đoán Mô hình chứa một bộ công cụ hoàn chỉnh để thực hiện các chiến lược kiểm soát dự đoán (chủ động). Chiến lược này được phát triển để giải quyết các vấn đề thực tế về quản lý các quy trình đa kênh phức tạp với các ràng buộc về các biến trạng thái và kiểm soát. Các kỹ thuật kiểm soát dự đoán được sử dụng trong ngành công nghiệp hóa chất và để kiểm soát những người khác. quy trình liên tục... Gói cung cấp:

mô hình hóa, xác định và chẩn đoán hệ thống;

hỗ trợ MISO (nhiều đầu vào - một đầu ra), MIMO, phản ứng nhất thời, mô hình không gian trạng thái;

phân tích hệ thống;

chuyển đổi mô hình thành nhiều dạng biểu diễn khác nhau (không gian trạng thái, các hàm truyền);

cung cấp hướng dẫn và trình diễn.

Cách tiếp cận dự đoán để kiểm soát các vấn đề sử dụng mô hình động tuyến tính rõ ràng của một đối tượng để dự đoán tác động của những thay đổi trong tương lai của các biến kiểm soát lên hành vi của đối tượng. Bài toán tối ưu hóa được xây dựng dưới dạng một bài toán lập trình bậc hai có ràng buộc, được giải một lần nữa ở mỗi chu kỳ mô phỏng. Gói này cho phép bạn tạo và kiểm tra các bộ điều chỉnh cho cả các đối tượng đơn giản và phức tạp.

Gói này chứa hơn năm mươi chức năng chuyên biệt để thiết kế, phân tích và mô hình hóa các hệ thống động sử dụng điều khiển dự đoán. Nó hỗ trợ các loại hệ thống sau: xung động, liên tục và rời rạc trong thời gian, không gian trạng thái. Nhiều loại nhiễu loạn khác nhau được xử lý. Ngoài ra, các ràng buộc về các biến đầu vào và đầu ra có thể được đưa vào mô hình một cách rõ ràng.

Các công cụ mô phỏng cho phép theo dõi và ổn định. Các công cụ phân tích bao gồm tính toán các cực của vòng kín, đáp tuyến tần số và các đặc tính khác của hệ thống điều khiển. Để xác định mô hình trong gói, có các chức năng để tương tác với gói Nhận dạng Hệ thống. Gói này cũng bao gồm hai chức năng Simulink cho phép bạn kiểm tra các mô hình phi tuyến.

19.mu - Phân tích và Tổng hợp

(Mu) -Phân tích và tổng hợp

Gói p-Analysis and Synthesis chứa các chức năng để thiết kế hệ thống điều khiển mạnh mẽ. Gói sử dụng tối ưu hóa tỷ lệ đồng nhất và tham số số ít và. Gói này bao gồm một giao diện đồ họa để đơn giản hóa các hoạt động của khối khi thiết kế các bộ điều khiển tối ưu. Thuộc tính gói:

• thiết kế bộ điều khiển tối ưu trong các chỉ tiêu thống nhất và tích hợp;
• ước tính tham số kỳ dị thực và phức tạp mu;

Lặp lại D-K cho một giá trị gần đúng mu-tổng hợp;

một giao diện đồ họa để phân tích phản ứng vòng kín;

phương tiện hạ bậc của mô hình;

kết nối trực tiếp các khối riêng lẻ của hệ thống lớn.

Một mô hình không gian trạng thái có thể được tạo và phân tích dựa trên các ma trận hệ thống. Gói hỗ trợ công việc liên tục và mô hình rời rạc... Gói này có giao diện đồ họa chính thức, bao gồm: khả năng thiết lập phạm vi dữ liệu đầu vào, một cửa sổ đặc biệt để chỉnh sửa các thuộc tính của các lần lặp D-K và biểu diễn đồ họa của các đặc tính tần số. Có các chức năng cộng, nhân ma trận, các phép biến đổi khác nhau và các phép toán khác trên ma trận. Cung cấp khả năng hạ thấp thứ tự của các mô hình.

20. Stateflow

Stateflow là một gói mô hình hóa hệ thống hướng sự kiện dựa trên lý thuyết máy trạng thái hữu hạn. Gói này được thiết kế để sử dụng cùng với gói mô phỏng hệ thống động Simulink. Trong bất kỳ mô hình Simulink nào, bạn có thể chèn một sơ đồ Stateflow (hoặc sơ đồ SF) sẽ phản ánh hành vi của các thành phần của đối tượng mô phỏng (hoặc hệ thống). Biểu đồ SF được làm động. Bằng các khối và kết nối được mã hóa màu của nó, bạn có thể theo dõi tất cả các giai đoạn của hệ thống hoặc thiết bị được mô hình hóa và làm cho công việc của nó phụ thuộc vào các sự kiện nhất định. Cơm. 23.6 minh họa mô phỏng hoạt động của ô tô trong trường hợp khẩn cấp trên đường. Một sơ đồ SF (chính xác hơn là một khung của công việc của nó) có thể nhìn thấy bên dưới mô hình xe hơi.

Để tạo sơ đồ SF, gói này có một trình soạn thảo thuận tiện và đơn giản, cũng như các công cụ giao diện người dùng.

21. Hộp công cụ lý thuyết phản hồi định lượng

Hộp công cụ lý thuyết phản hồi định lượng

Gói này chứa các chức năng để tạo hệ thống phản hồi mạnh mẽ (ổn định). QFT (Lý thuyết phản hồi định lượng) là một kỹ thuật sử dụng biểu diễn tần số của các mô hình để đáp ứng các yêu cầu chất lượng khác nhau khi có các đặc điểm đối tượng không chắc chắn. Phương pháp này dựa trên quan sát rằng phản hồi là cần thiết trong trường hợp một số đặc điểm của một đối tượng là không chắc chắn và / hoặc các nhiễu không xác định được áp dụng cho đầu vào của nó. Tính năng gói:

ước lượng giới hạn tần số của độ không đảm bảo đo vốn có trong phản hồi;

giao diện người dùng đồ họa cho phép bạn tối ưu hóa quá trình tìm kiếm các thông số phản hồi cần thiết;

các chức năng để xác định ảnh hưởng của các khối khác nhau được đưa vào mô hình (bộ ghép kênh, bộ cộng, vòng phản hồi) khi có sự không chắc chắn;

hỗ trợ mô phỏng các vòng phản hồi tương tự và kỹ thuật số, các tầng và mạch đa vòng;

giải quyết độ không đảm bảo đo trong các tham số đối tượng bằng cách sử dụng mô hình tham số và không tham số hoặc kết hợp các loại mô hình này.

Lý thuyết phản hồi là một phần mở rộng tự nhiên của phương pháp thiết kế dựa trên tần số cổ điển. Mục tiêu chính của nó là thiết kế các bộ điều khiển đơn giản, đơn hàng nhỏ với băng thông tối thiểu, đáp ứng hiệu suất khi có bất trắc.

Gói cho phép bạn tính toán các thông số khác nhau phản hồi, bộ lọc, bộ điều khiển thử nghiệm cả trong không gian liên tục và rời rạc. Nó có giao diện đồ họa thân thiện với người dùng cho phép bạn tạo các điều khiển đơn giản đáp ứng yêu cầu của người dùng.

QFT cho phép các bộ điều khiển được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu khác nhau mặc dù các thông số mô hình có thay đổi. Dữ liệu đo được có thể được sử dụng trực tiếp cho thiết kế bộ điều chỉnh mà không cần xác định các phản ứng phức tạp của hệ thống.

22. Hộp công cụ điều khiển LMI

Hộp công cụ điều khiển LMI

Kiểm soát LMI (Bất bình đẳng Ma trận tuyến tính) cung cấp một môi trường tích hợp để thiết lập và giải quyết vấn đề lập trình tuyến tính... Ban đầu dành cho việc thiết kế các hệ thống điều khiển, gói này cho phép bạn giải quyết bất kỳ vấn đề lập trình tuyến tính nào trong hầu hết các lĩnh vực hoạt động có các vấn đề như vậy phát sinh. Các tính năng chính của gói:

giải các bài toán lập trình tuyến tính: các bài toán về tính tương thích của ràng buộc, tối thiểu hóa các mục tiêu tuyến tính với sự có mặt của các ràng buộc tuyến tính, tối thiểu hóa các giá trị riêng;

nghiên cứu các bài toán lập trình tuyến tính;

biên tập đồ họa cho các tác vụ lập trình tuyến tính;

thiết lập các ràng buộc ở dạng ký hiệu;

thiết kế đa tiêu chí của cơ quan quản lý;

kiểm tra độ ổn định: độ ổn định bậc hai của hệ thống tuyến tính, độ ổn định Lyapunov, xác minh tiêu chí của Popov đối với hệ thống phi tuyến.

Gói điều khiển LMI chứa các thuật toán simplex hiện đại để giải các bài toán lập trình tuyến tính. Sử dụng biểu diễn cấu trúc của các ràng buộc tuyến tính, giúp cải thiện hiệu quả và giảm thiểu các yêu cầu về bộ nhớ. Gói này có các công cụ chuyên biệt để phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển dựa trên lập trình tuyến tính.

Với trình giải quyết vấn đề lập trình tuyến tính, bạn có thể dễ dàng thực hiện kiểm tra độ ổn định trên các hệ thống động lực và hệ thống có các thành phần phi tuyến tính. Trước đây, loại phân tích này được coi là quá phức tạp để thực hiện. Gói này thậm chí còn cho phép kết hợp các tiêu chí như vậy, trước đây được coi là quá phức tạp và chỉ có thể giải quyết được với sự trợ giúp của các phương pháp tiếp cận heuristic.

Gói này là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa lồi phát sinh trong các lĩnh vực như điều khiển, nhận dạng, lọc, "thiết kế cấu trúc, lý thuyết đồ thị, nội suy và đại số tuyến tính. Gói LMI Control bao gồm hai loại giao diện người dùng đồ họa: vấn đề lập trình tuyến tính trình soạn thảo (LMI Editor) và giao diện Magshape. LMI Editor cho phép các ràng buộc ký tự và Magshape cung cấp cho người dùng phương tiện thuận tiện làm việc với gói.

23. Gói nhận dạng hệ thống

Gói nhận dạng hệ thống

Hộp công cụ nhận dạng hệ thống

Gói Nhận dạng Hệ thống chứa các công cụ để tạo mô hình toán học của các hệ thống động lực học dựa trên dữ liệu đầu vào và đầu ra quan sát được. Nó có giao diện đồ họa linh hoạt để giúp tổ chức dữ liệu và tạo mô hình. Các phương pháp nhận dạng có trong gói này có thể áp dụng để giải quyết nhiều loại vấn đề, từ thiết kế hệ thống điều khiển và xử lý tín hiệu đến phân tích chuỗi thời gian và độ rung. Các thuộc tính chính của gói:

giao diện đơn giản và linh hoạt;

tiền xử lý dữ liệu, bao gồm lọc trước, loại bỏ các xu hướng và phần bù; O lựa chọn một loạt các dữ liệu để phân tích;

phân tích phản ứng trong miền thời gian và tần số;

hiển thị các số không và cực của chức năng chuyển hệ thống;

phân tích lượng dư khi kiểm tra mô hình;

xây dựng các sơ đồ phức tạp, chẳng hạn như sơ đồ Nyquist, v.v.

Giao diện đồ họa đơn giản hóa việc xử lý trước dữ liệu, cũng như quá trình tương tác xác định mô hình. Cũng có thể làm việc với gói ở chế độ lệnh và sử dụng phần mở rộng Simulink. Các hoạt động tải và lưu dữ liệu, chọn phạm vi, xóa các hiệu số và xu hướng được thực hiện với nỗ lực tối thiểu và nằm trong menu chính.

Việc trình bày dữ liệu và các mô hình đã nhận dạng được tổ chức bằng đồ thị theo cách mà trong quá trình nhận dạng tương tác, người dùng có thể dễ dàng quay lại bước trước đó của công việc. Đối với người mới bắt đầu, có thể xem các bước có thể thực hiện sau đây. Các công cụ đồ họa cho phép chuyên gia tìm bất kỳ mô hình nào đã thu được trước đó và đánh giá chất lượng của nó so với các mô hình khác.

Bắt đầu với việc đo lường đầu ra và đầu vào, bạn có thể tạo mô hình tham số của một hệ thống mô tả hành vi động của nó. Gói hỗ trợ tất cả các cấu trúc mô hình truyền thống, bao gồm cấu trúc tự động hồi quy, cấu trúc Box-Jenkins và các cấu trúc khác. Nó hỗ trợ các mô hình không gian trạng thái tuyến tính có thể được xác định trong cả không gian rời rạc và liên tục. Các mô hình này có thể bao gồm một số lượng đầu vào và đầu ra tùy ý. Gói này bao gồm các chức năng có thể được sử dụng làm dữ liệu thử nghiệm cho các mô hình đã xác định. Nhận dạng mô hình tuyến tính được sử dụng rộng rãi trong thiết kế hệ thống điều khiển khi cần tạo mô hình của một đối tượng. Trong các nhiệm vụ xử lý tín hiệu, các mô hình có thể được sử dụng để xử lý tín hiệu thích ứng. Các phương pháp nhận dạng cũng được áp dụng thành công cho các ứng dụng tài chính.

24. Hộp công cụ nhận dạng hệ thống miền tần số

Hộp công cụ nhận dạng hệ thống tên miền tần số

Gói Nhận dạng Hệ thống Miền Tần số cung cấp các công cụ chuyên biệt để xác định các hệ thống động tuyến tính theo thời gian hoặc tần số đáp ứng của chúng. Phương pháp miền tần số nhằm xác định các hệ thống liên tục, là một bổ sung mạnh mẽ cho phương pháp rời rạc truyền thống hơn. Các phương pháp gói có thể được áp dụng cho các nhiệm vụ như mô hình hóa điện, cơ khí và hệ thống âm thanh... Thuộc tính gói:

nhiễu tuần hoàn, hệ số đỉnh, phổ tối ưu, các chuỗi nhị phân giả ngẫu nhiên và rời rạc;

tính toán khoảng tin cậy của biên độ và pha, số không và cực;

xác định các hệ thống liên tục và rời rạc với độ trễ chưa biết;

chẩn đoán mô hình, bao gồm mô hình hóa và tính toán phần dư;

chuyển đổi mô hình sang và từ định dạng Hộp công cụ Nhận dạng Hệ thống.

Sử dụng cách tiếp cận miền tần số, có thể đạt được mô hình tốt nhất có thể trong miền tần số; tránh sai số lấy mẫu; dễ dàng tách thành phần không đổi của tín hiệu; cải thiện đáng kể tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu. Để thu được các tín hiệu nhiễu, gói này cung cấp các chức năng tạo chuỗi nhị phân, giảm thiểu kích thước đỉnh và cải thiện các đặc tính phổ. Gói cung cấp nhận dạng các hệ thống tĩnh tuyến tính liên tục và rời rạc, tự động tạo tín hiệu đầu vào, cũng như biểu diễn đồ họa của các số không và cực của hàm truyền của hệ thống kết quả. Các chức năng để kiểm tra mô hình bao gồm tính toán phần dư, hàm truyền, số không và cực, và chạy mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu thử nghiệm.

25. Gói bổ sung Phần mở rộng MATLAB

Gói mở rộng MATLAB bổ sung

Hộp công cụ Truyền thông

Một gói các chương trình ứng dụng để xây dựng và mô phỏng các thiết bị viễn thông khác nhau: đường truyền kỹ thuật số, modem, bộ chuyển đổi tín hiệu, v.v. Nó có bộ mô hình phong phú nhất. các thiết bị khác nhau thông tin liên lạc và viễn thông. Chứa một số ví dụ thú vị các công cụ truyền thông mô hình hóa, ví dụ, một modem hoạt động trên giao thức v34, một bộ điều chế để cung cấp điều chế đơn biên, v.v.

26. Bộ khối xử lý tín hiệu kỹ thuật số (DSP)

Bộ khối xử lý tín hiệu kỹ thuật số (DSP)

Gói ứng dụng để thiết kế các thiết bị sử dụng bộ xử lý xử lý kỹ thuật số các tín hiệu. Trước hết, chúng có hiệu quả cao bộ lọc kỹ thuật số với đáp tuyến tần số nhất định (AFC) hoặc được điều chỉnh cho phù hợp với các thông số tín hiệu. Kết quả của mô hình hóa và thiết kế các thiết bị kỹ thuật số sử dụng gói này có thể được sử dụng để xây dựng các bộ lọc kỹ thuật số hiệu quả cao trên các bộ vi xử lý hiện đại để xử lý tín hiệu số.

27. Bộ khối điểm cố định

Khối điểm cố định

Gói đặc biệt này tập trung vào việc mô phỏng hệ thống điều khiển kỹ thuật số và bộ lọc kỹ thuật số như một phần của gói Simulink. Một bộ thành phần đặc biệt cho phép bạn nhanh chóng chuyển đổi giữa các phép tính dấu chấm động và cố định. Bạn có thể chỉ định độ dài từ 8, 16- hoặc 32 bit. Gói có một số thuộc tính hữu ích:

sử dụng số học không dấu hoặc nhị phân;

vị trí điểm nhị phân do người dùng lựa chọn;

tự động cài đặt vị trí của điểm nhị phân;

xem phạm vi tín hiệu tối đa và tối thiểu của mô hình;

chuyển đổi giữa tính toán dấu chấm động và cố định;

sửa lỗi tràn và sự sẵn có của các thành phần chính cho các hoạt động điểm cố định; toán tử logic, bảng tra cứu một và hai chiều.

28. Các gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Hộp công cụ xử lý tín hiệu

Một gói mạnh mẽ để phân tích, mô hình hóa và thiết kế các thiết bị để xử lý tất cả các loại tín hiệu, đảm bảo lọc và nhiều phép biến đổi của chúng.

Gói Xử lý Tín hiệu cung cấp phần mềm xử lý tín hiệu cực kỳ toàn diện cho các ứng dụng khoa học kỹ thuật ngày nay. Gói này sử dụng nhiều kỹ thuật lọc và các thuật toán phân tích phổ mới nhất. Gói này chứa các mô-đun để phát triển hệ thống tuyến tính và phân tích chuỗi thời gian. Đặc biệt, gói này sẽ hữu ích trong các lĩnh vực như xử lý thông tin âm thanh và video, viễn thông, địa vật lý, các nhiệm vụ kiểm soát thời gian thực, kinh tế, tài chính và y học. Các thuộc tính chính của gói:

mô phỏng tín hiệu và hệ thống tuyến tính;

thiết kế, phân tích và thực hiện các bộ lọc kỹ thuật số và tương tự;

biến đổi Fourier nhanh, côsin rời rạc và các phép biến đổi khác;

đánh giá quang phổ và xử lý tín hiệu thống kê;

xử lý tham số của chuỗi thời gian;

tạo ra các tín hiệu có hình dạng khác nhau.

Gói Xử lý Tín hiệu là khuôn khổ lý tưởng để phân tích và xử lý tín hiệu. Nó sử dụng các thuật toán đã được kiểm chứng tại hiện trường được lựa chọn theo tiêu chí hiệu quả tối đa và độ tin cậy. Gói này chứa một loạt các thuật toán để biểu diễn các tín hiệu và mô hình tuyến tính. Bộ này cho phép người dùng đủ linh hoạt để tạo một tập lệnh xử lý tín hiệu. Gói này bao gồm các thuật toán để chuyển đổi một mô hình từ chế độ xem này sang chế độ xem khác.

Gói Xử lý Tín hiệu bao gồm một tập hợp đầy đủ các phương pháp để tạo các bộ lọc kỹ thuật số với nhiều đặc tính khác nhau. Nó cho phép bạn nhanh chóng thiết kế các bộ lọc thông cao và thông thấp, bộ lọc thông dải và dừng thông, bộ lọc đa dải, bao gồm Chebyshev, Yula-Walker, elip, v.v.

Giao diện đồ họa cho phép bạn thiết kế các bộ lọc bằng cách chỉ định các yêu cầu cho chúng trong chế độ di chuyển đối tượng bằng chuột. Gói này bao gồm các kỹ thuật thiết kế bộ lọc mới sau:

phương pháp Chebyshev tổng quát để tạo bộ lọc với phản ứng pha phi tuyến tính, hệ số phức tạp hoặc phản ứng tùy ý. Thuật toán được phát triển bởi McLenan và Karam vào năm 1995;

phương pháp bình phương nhỏ nhất bị ràng buộc cho phép người dùng kiểm soát rõ ràng lỗi tối đa (khử răng cưa);

phương pháp tính thứ tự tối thiểu của bộ lọc có cửa sổ Kaiser;

phương pháp Butterworth tổng quát để thiết kế bộ lọc thông thấp với băng thông và suy hao đồng nhất tối đa.

Dựa trên thuật toán FFT tối ưu, Xử lý tín hiệu mang lại hiệu suất vô song cho phân tích tần số và ước tính phổ. Gói này bao gồm các chức năng để tính toán chuyển đổi rời rạc Biến đổi Fourier, biến đổi cosin rời rạc, biến đổi Hilbert và các phép biến đổi khác thường được sử dụng để phân tích, mã hóa và lọc. Gói này thực hiện các phương pháp phân tích phổ như phương pháp Welch, phương pháp entropy cực đại, v.v.

Giao diện đồ họa mới cho phép bạn xem và đánh giá trực quan các đặc tính tín hiệu, thiết kế và áp dụng các bộ lọc, thực hiện phân tích quang phổ, điều tra tác động các phương pháp khác nhau và các tham số của chúng đối với kết quả thu được. Giao diện đồ họa đặc biệt hữu ích để hình dung chuỗi thời gian, quang phổ, phản ứng thời gian và tần số cũng như vị trí của các số không và cực của các hàm truyền hệ thống.

Gói Xử lý Tín hiệu là cơ sở cho nhiều tác vụ khác. Ví dụ: bằng cách kết hợp nó với gói Xử lý hình ảnh, bạn có thể xử lý và phân tích tín hiệu và hình ảnh hai chiều. Được ghép nối với gói Nhận dạng Hệ thống, gói Xử lý Tín hiệu cho phép mô hình hóa tham số của các hệ thống trong miền thời gian. Kết hợp với các gói Neural Network và Fuzzy Logic, nhiều công cụ có thể được tạo ra để xử lý dữ liệu hoặc trích xuất các đặc điểm phân loại. Bộ tạo tín hiệu cho phép bạn tạo ra các tín hiệu xung với nhiều hình dạng khác nhau.

29. Hộp công cụ phân tích phổ bậc cao hơn

Hộp công cụ phân tích quang phổ bậc cao hơn

Gói Phân tích phổ bậc cao chứa các thuật toán đặc biệt để phân tích tín hiệu bằng cách sử dụng các khoảnh khắc bậc cao. Gói này cung cấp nhiều cơ hội để phân tích các tín hiệu không phải Gaussian, vì nó chứa các thuật toán, có lẽ là phương pháp tiên tiến nhất để phân tích và xử lý tín hiệu. Các tính năng chính của gói:

đánh giá phổ bậc cao;

cách tiếp cận truyền thống hoặc tham số;

khôi phục biên độ và pha;

dự báo tuyến tính thích ứng;

khôi phục sóng hài;

ước tính độ trễ;

xử lý tín hiệu khối.

Gói Phân tích phổ bậc cao hơn cho phép bạn phân tích các tín hiệu bị hỏng do nhiễu không phải Gaussian và các quá trình xảy ra trong các hệ thống phi tuyến. Phổ bậc cao, được xác định theo mômen bậc cao của tín hiệu, chứa Thông tin thêm, không thể thu được nếu chỉ sử dụng tự tương quan hoặc phân tích phổ công suất tín hiệu. Phổ bậc cao cho phép:

khử nhiễu Gaussian màu phụ gia;

xác định các tín hiệu pha không cực tiểu;

làm nổi bật thông tin do tính chất phi Gauss của tiếng ồn;

phát hiện và phân tích các đặc tính phi tuyến tính của tín hiệu.

Các ứng dụng tiềm năng của phân tích quang phổ bậc cao bao gồm âm học, y sinh, kinh tế lượng, địa chấn học, hải dương học, vật lý plasma, radar và máy định vị. Các chức năng chính của gói hỗ trợ phổ bậc cao, ước lượng phổ tương hỗ, mô hình dự đoán tuyến tính và ước tính độ trễ.

30. Hộp công cụ xử lý hình ảnh

Hộp công cụ xử lý hình ảnh

Xử lý hình ảnh cung cấp cho các nhà khoa học, kỹ sư và thậm chí cả các nghệ sĩ một loạt các công cụ phân tích và xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Được kết nối chặt chẽ với môi trường phát triển ứng dụng MATLAB, Hộp công cụ xử lý hình ảnh giải phóng bạn khỏi việc mã hóa và gỡ lỗi thuật toán tốn thời gian, cho phép bạn tập trung vào giải quyết vấn đề khoa học hoặc thực tế chính của mình. Các thuộc tính chính của gói:

phục chế và lựa chọn các chi tiết hình ảnh;

làm việc với vùng đã chọn của hình ảnh;

Phân tích hình ảnh;

lọc tuyến tính;

chuyển đổi hình ảnh;

phép biến hình hình học;

tăng độ tương phản của các chi tiết quan trọng;

phép biến đổi nhị phân;

xử lý hình ảnh và thống kê;

chuyển đổi màu sắc;

thay đổi bảng màu;

chuyển đổi các loại hình ảnh.

Gói Xử lý Hình ảnh cung cấp nhiều cơ hội để tạo và phân tích hình ảnh đồ họa trong môi trường MATLAB. Gói này cung cấp một giao diện cực kỳ linh hoạt để xử lý hình ảnh, thiết kế tương tác hình ảnh đồ họa, trực quan hóa bộ dữ liệu và chú thích kết quả cho mô tả kỹ thuật, báo cáo và ấn phẩm. Tính linh hoạt, sự kết hợp giữa các thuật toán của gói với một tính năng của MATLAB như mô tả ma trận-vectơ, làm cho gói rất phù hợp để giải quyết hầu hết các vấn đề trong phát triển và trình bày đồ họa. Ví dụ về việc sử dụng gói này trong môi trường của hệ thống MATLAB đã được đưa ra trong bài 7. MATLAB bao gồm các thủ tục được thiết kế đặc biệt để cải thiện hiệu quả của trình bao đồ họa. Đặc biệt, có thể lưu ý các tính năng sau:

gỡ lỗi tương tác khi phát triển đồ họa;

trình biên dịch để tối ưu hóa thời gian thực thi của thuật toán;

các công cụ xây dựng giao diện người dùng đồ họa tương tác (GUI Builder) để đẩy nhanh quá trình phát triển các mẫu GUI, cho phép bạn tùy chỉnh nó cho các tác vụ của người dùng.

Gói này cho phép người dùng dành ít thời gian và công sức hơn đáng kể vào việc tạo ra các hình ảnh đồ họa tiêu chuẩn và do đó, tập trung nỗ lực vào các chi tiết và tính năng quan trọng của hình ảnh.

MATLAB và gói Xử lý hình ảnh được điều chỉnh tối đa để phát triển, triển khai các ý tưởng mới và phương pháp người dùng. Đối với điều này, có một tập hợp các gói giao diện nhằm giải quyết tất cả các loại nhiệm vụ và nhiệm vụ cụ thể trong một thiết lập độc đáo.

Xử lý hình ảnh hiện đang được sử dụng rộng rãi tại hơn 4.000 công ty và trường đại học trên khắp thế giới. Đồng thời, có rất nhiều tác vụ mà người dùng giải quyết bằng cách sử dụng gói này chẳng hạn như khám phá không gian, phát triển quân sự, thiên văn học, y học, sinh học, người máy, khoa học vật liệu, di truyền học, v.v.

31. Hộp công cụ Wavelet

Gói Wavelet cung cấp cho người dùng một bộ chương trình hoàn chỉnh để nghiên cứu các hiện tượng phi tĩnh đa chiều bằng cách sử dụng wavelet (gói sóng ngắn). Các phương thức được tạo tương đối gần đây của gói Wavelet mở rộng khả năng của người dùng trong những lĩnh vực mà kỹ thuật phân rã Fourier thường được áp dụng. Gói này có thể hữu ích cho các ứng dụng như xử lý tín hiệu âm thanh và giọng nói, viễn thông, địa vật lý, tài chính và y học. Các thuộc tính chính của gói:

cải tiến giao diện người dùng đồ họa và bộ lệnh để phân tích, tổng hợp, lọc tín hiệu và hình ảnh;

biến đổi tín hiệu liên tục đa chiều;

chuyển đổi tín hiệu rời rạc;

phân rã và phân tích các tín hiệu và hình ảnh;

một loạt các chức năng cơ bản, bao gồm hiệu chỉnh các hiệu ứng biên;

xử lý hàng loạt tín hiệu và hình ảnh;

phân tích gói tín hiệu dựa trên entropy;

lọc với khả năng đặt ngưỡng cứng và không cứng;

nén tín hiệu tối ưu.

Sử dụng gói này, bạn có thể phân tích các tính năng bị bỏ qua bởi các phương pháp phân tích tín hiệu khác, tức là xu hướng, ngoại lệ, sự gián đoạn trong các sản phẩm phái sinh của đơn đặt hàng cao. Gói này cho phép bạn nén và lọc tín hiệu mà không bị mất mát rõ ràng, ngay cả trong những trường hợp cần bảo tồn cả các thành phần tần số cao và thấp của tín hiệu. Có các thuật toán nén và lọc cho xử lý hàng loạt các tín hiệu. Các chương trình nén trích xuất số lượng hệ số tối thiểu thể hiện thông tin gốc một cách chính xác nhất, điều này rất quan trọng đối với các giai đoạn tiếp theo của hệ thống nén. Gói này bao gồm các bộ wavelet cơ bản sau: biorthogonal, Haar, "Mexico hat", Mayer, v.v. Bạn cũng có thể thêm đế của riêng mình vào gói.

Hướng dẫn sử dụng mở rộng giải thích cách làm việc với các phương pháp gói, kèm theo nhiều ví dụ và phần liên kết hoàn chỉnh.

32. Các gói chương trình ứng dụng khác

Các gói ứng dụng khác

Hộp công cụ tài chính

Một gói các chương trình ứng dụng để tính toán kinh tế và tài chính, khá phù hợp với thời kỳ cải cách thị trường của chúng ta. Chứa nhiều chức năng để tính lãi kép, hoạt động gửi tiền ngân hàng, tính toán lợi nhuận và nhiều hơn nữa. Thật không may, do có nhiều khác biệt (mặc dù, nhìn chung, không quá cơ bản) trong các công thức kinh tế và tài chính, việc sử dụng nó trong điều kiện của chúng ta không phải lúc nào cũng hợp lý - có rất nhiều chương trình trong nước cho các tính toán như vậy - ví dụ: "Kế toán 1C". Nhưng nếu bạn muốn kết nối với cơ sở dữ liệu của các hãng thông tấn tài chính - Bloom-berg, IDC thông qua MATLAB Datafeed Toolbox, thì tất nhiên, hãy đảm bảo sử dụng các gói mở rộng tài chính của MATLAB.

Gói tài chính là cơ sở để giải quyết nhiều vấn đề tài chính khác nhau trong MATLAB, từ các phép tính đơn giản đến quy mô đầy đủ ứng dụng phân tán... Gói Tài chính có thể được sử dụng để tính toán lãi suất và lợi nhuận, phân tích thu nhập phái sinh và tiền gửi, đồng thời tối ưu hóa danh mục đầu tư. Các tính năng chính của gói:

xử lí dữ liệu;

phân tích phương sai của hiệu quả danh mục đầu tư;

phân tích chuỗi thời gian;

tính toán lợi tức của chứng khoán và đánh giá tỷ suất;

phân tích thống kê và phân tích độ nhạy cảm của thị trường;

tính toán thu nhập hàng năm và tính toán các dòng tiền;

phương pháp khấu hao và phân bổ.

Với tầm quan trọng của ngày của một giao dịch tài chính cụ thể, gói Tài chính bao gồm một số chức năng để thao tác ngày và giờ ở các định dạng khác nhau. Gói Tài chính cho phép bạn tính toán giá cả và lợi nhuận khi đầu tư vào trái phiếu. Người dùng có khả năng thiết lập các lịch trình giao dịch ghi nợ và tín dụng và quyết toán cuối cùng khi thanh toán các hóa đơn không theo tiêu chuẩn, bao gồm lịch trình không thường xuyên và không nhất quán với nhau. Các hàm kinh tế của độ nhạy có thể được tính đến khi tính đến ngày đáo hạn tại các thời điểm khác nhau.

Các thuật toán của gói Tài chính để tính toán các chỉ số về dòng tiền và các dữ liệu khác được phản ánh trong các tài khoản tài chính, cho phép bạn tính toán cụ thể lãi suấtđối với các khoản cho vay và tín dụng, tỷ suất sinh lời, biên lai tín dụng và các khoản phí cuối cùng, ước tính và dự đoán giá trị của danh mục đầu tư, tính toán các chỉ số khấu hao, v.v. thu thừa tiền mặt so với thanh toán hoặc chi tiền mặt qua biên lai, tương ứng).

Gói Tài chính chứa các thuật toán cho phép bạn phân tích danh mục đầu tư, động lực và các hệ số nhạy cảm kinh tế. Đặc biệt, khi xác định hiệu quả của các khoản đầu tư, các chức năng của gói cho phép bạn hình thành một danh mục đầu tư thỏa mãn bài toán cổ điển của G. Markowitz. Người dùng có thể kết hợp các thuật toán của gói để tính toán tỷ lệ Sharpe và tỷ lệ hoàn vốn. Phân tích động lực học và các hệ số nhạy cảm kinh tế cho phép người dùng xác định vị trí cho các giao dịch thanh toán, bảo hiểm rủi ro và giao dịch tỷ giá cố định. Gói tài chính cũng cung cấp các tùy chọn mở rộng để trình bày và trình bày dữ liệu và kết quả theo hình thức kinh tế truyền thống và lĩnh vực tài chính các hoạt động của đồ thị và sơ đồ. Các quỹ có thể được hiển thị theo yêu cầu của người dùng ở các định dạng thập phân, ngân hàng và tỷ lệ phần trăm.

33. Hộp công cụ lập bản đồ

Gói Bản đồ cung cấp giao diện đồ họa và lệnh để phân tích dữ liệu địa lý, hiển thị bản đồ và truy cập nguồn lực bên ngoài dữ liệu địa lý. Ngoài ra, gói phù hợp để làm việc với nhiều cơ sở sản xuất nổi tiếng. Tất cả các công cụ này, kết hợp với MATLAB, cung cấp cho người dùng tất cả các điều kiện để làm việc hiệu quả với dữ liệu địa lý khoa học. Các tính năng chính của gói:

trực quan hóa, xử lý và phân tích dữ liệu đồ họa và khoa học;

hơn 60 phép chiếu bản đồ (trực tiếp và nghịch đảo);

thiết kế và hiển thị bản đồ vector, ma trận và bản đồ tổng hợp;

giao diện đồ họa để xây dựng và xử lý bản đồ và dữ liệu;

cơ sở dữ liệu toàn cầu và khu vực và giao tiếp với dữ liệu chính phủ có độ phân giải cao;

thống kê địa lý và chức năng định vị;

Trình chiếu bản đồ 3D với hệ thống chiếu sáng và bóng đổ tích hợp sẵn;

bộ chuyển đổi cho các định dạng dữ liệu địa lý phổ biến: DCW, TIGER, ETOPO5.

Gói Lập bản đồ bao gồm hơn 60 phép chiếu được biết đến rộng rãi nhất, bao gồm hình trụ, hình trụ giả, hình nón, hình đa giác và giả hình nón, góc phương vị và góc giả. Có thể có các phép chiếu trực tiếp và phép chiếu ngược lại, cũng như các phép chiếu không chuẩn do người dùng chỉ định.

Trong bản đồ gói bằng thẻ bất kỳ biến hoặc tập hợp các biến nào phản ánh hoặc ấn định một giá trị số cho một điểm hoặc khu vực địa lý đều được gọi. Gói này cho phép bạn làm việc với các bản đồ vector, ma trận và dữ liệu hỗn hợp. Giao diện đồ họa mạnh mẽ cung cấp công việc tương tác với bản đồ, chẳng hạn như khả năng di chuyển con trỏ đến một đối tượng và nhấp vào đối tượng đó để lấy thông tin. Giao diện đồ họa MAPTOOL là một môi trường phát triển hoàn chỉnh cho các ứng dụng làm việc với bản đồ.

Các căn cứ địa được biết đến rộng rãi nhất trên thế giới, Hoa Kỳ, các căn cứ thiên văn được bao gồm trong gói. Cấu trúc dữ liệu địa lý đơn giản hóa việc trích xuất và xử lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và bản đồ. Cấu trúc dữ liệu địa lý và các chức năng để tương tác với các định dạng dữ liệu địa lý bên ngoài Digital Chart of the World (DCW), TIGER, TBASE và ETOPO5 được kết hợp với nhau để cung cấp một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để truy cập các cơ sở dữ liệu địa lý hiện có và trong tương lai. Phân tích kỹ lưỡng dữ liệu địa lý thường yêu cầu các phương pháp toán học hoạt động trong một hệ tọa độ cầu. Gói Bản đồ cung cấp một tập hợp con các chức năng địa lý, thống kê và điều hướng để phân tích dữ liệu địa lý. Chức năng điều hướng cung cấp một loạt các tùy chọn để thực hiện các nhiệm vụ du lịch như định vị và lập kế hoạch tuyến đường.

34. Bộ khối hệ thống điện

Hộp công cụ thu thập dữ liệu và hộp công cụ kiểm soát thiết bị

Hộp công cụ thu thập dữ liệu là một gói mở rộng liên quan đến lĩnh vực thu thập dữ liệu thông qua các khối được kết nối với bus nội bộ của máy tính, bộ tạo chức năng, bộ phân tích phổ - nói ngắn gọn là các công cụ được sử dụng rộng rãi cho mục đích nghiên cứu để lấy dữ liệu. Chúng được hỗ trợ bởi một cơ sở tính toán thích hợp. Hộp công cụ điều khiển thiết bị mới cho phép bạn kết nối các thiết bị và thiết bị nối tiếp, Kênh công khai và VXI.

36. Hộp công cụ cơ sở dữ liệu và Hộp công cụ thực tế ảo

Hộp công cụ cơ sở dữ liệu và Hộp công cụ thực tế ảo

Tốc độ của hộp công cụ Cơ sở dữ liệu đã được tăng lên hơn 100 lần, với sự trợ giúp của thông tin được trao đổi với một số hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu thông qua trình điều khiển ODBC hoặc JDBC:

• Truy cập 95 hoặc 97 Microsoft;

  Microsoft SQL Server 6.5 hoặc 7.0;

  Máy chủ thích ứng Sybase 11;

  Sybase (trước đây là Watcom) SQL Server Anywhere 5.0;

  IBM DB2 Universal 5.0

• Công ty liên kết máy tính Ingres (tất cả các phiên bản).

Tất cả dữ liệu được chuyển đổi trước thành một mảng ô trong MATLAB 6.0. Trong MATLAB 6.1, bạn cũng có thể sử dụng một mảng cấu trúc. Trình tạo truy vấn trực quan cho phép bạn tạo nhiều truy vấn phức tạp bằng tiếng địa phương Ngôn ngữ SQL những cơ sở dữ liệu này ngay cả khi không có kiến ​​thức về SQL. Nhiều cơ sở dữ liệu không đồng nhất có thể được mở trong một phiên duy nhất.

Hộp công cụ thực tế ảo có sẵn bắt đầu với MATLAB 6.1. Cho phép hoạt hình 3D và hoạt hình, bao gồm cả các mô hình Simulink. Ngôn ngữ lập trình - VRML - Ngôn ngữ mô hình thực tế ảo. Hoạt ảnh có thể được xem từ bất kỳ máy tính nào được trang bị trình duyệt hỗ trợ VRML. Xác nhận rằng toán học là khoa học về các mối quan hệ định lượng và các dạng không gian của bất kỳ thế giới thực hay thế giới ảo nào.

37. Liên kết Excel

Cho phép bạn sử dụng Microsoft Excel 97 làm bộ xử lý MATLAB I / O. Để thực hiện việc này, chỉ cần cài đặt tệp excllinkxla do Math Works cung cấp dưới dạng một hàm bổ trợ trong Excel. Trong Excel, bạn cần nhập Service > Tiện ích bổ sung> Duyệt qua, chọn tệp trong thư mục \ matlabrl2 \ toolbox \ exlink và cài đặt nó. Bây giờ, mỗi khi bạn khởi động Excel, cửa sổ lệnh MATLAB sẽ xuất hiện và bảng điều khiển Kiểm soát Excelđược bổ sung với các nút getmatrix, putmatrix, evalstring. Để đóng MATLAB từ Excel, chỉ cần nhập = MLC1ose () vào bất kỳ ô Excel nào. Để mở nó sau khi thực hiện lệnh này, bạn cần nhấp vào một trong các nút getmatrix, putmatrix, evalstring hoặc gõ vào Excel Tools> Macro> Run mat! abi ni t. Khi di chuột qua một loạt ô Excel, bạn có thể nhấp vào getmatrix và nhập tên Biến MATLAB... Ma trận xuất hiện trong Excel. Khi bạn đã điền vào một dải ô Excel bằng số, bạn có thể chọn dải ô đó, nhấp vào putmatrix và nhập tên của biến MATLAB. Do đó, hoạt động là trực quan. Không giống như MATLAB, Excel Link không phân biệt chữ hoa chữ thường: I và i, J và j bằng nhau.

Gọi demo các gói phần mở rộng.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT NHÀ NƯỚC TAMBOV

CÁI GHẾ

"Quy trình và Quản lý Thông tin"

Phát triển có phương pháp

cho bài học phòng thí nghiệm số 1

trong môn học "Lý thuyết Quyết định"

Tên ngành học

Tên chủ đề

Chủ đề: Nghiên cứu các phương pháp tối ưu hóa một chiều

Khách quan:

Nghiên cứu các phương pháp tối ưu một chiều và các phương pháp thực hiện thuật toán của chúng trong môi trường của hệ thống tích hợp đa chức năng để tự động hóa các phép tính toán khoa học - kỹ thuật MATLAB 7.1;

Đánh giá so sánh khối lượng chi phí tính toán của các phương pháp: quét trực tiếp, phân đôi, "mặt cắt vàng" và phương pháp Fibonacci.

Văn chương:

1. Aoki M. Giới thiệu về các phương pháp tối ưu hóa. Mátxcơva: Nauka, 1977.444 tr.

2. Batishchev D.I. Các phương pháp thiết kế tối ưu. M .: "Đài phát thanh và thông tin liên lạc", 1984. 248 tr.

3. Bodrov V.I., Lazareva T.Ya., Martemyanov Yu.F. Các phương pháp toán học ra quyết định: SGK. phụ cấp. Tambov: Nhà xuất bản của Tamb. trạng thái những thứ kia. Đại học, 2004.124 tr.

4. Polak E. Các phương pháp tối ưu số. Matxcova: Mir, 1997.376 tr.

5. Himmelblau D. Lập trình phi tuyến ứng dụng. Matxcova: Mir, 1975.534 tr.

6. Yudin D.B. Các phương pháp tính toán của lý thuyết quyết định. Matxcova: Nauka, 1989.316 tr.

7. Ketkov Yu. L., Ketkov A. Yu., Shultz MM MATLAB 7: lập trình, phương pháp số. - SPb .: BHV-Petersburg, 2005 .-- 752 tr.

Đối với bài học

Các lớp học trong phòng thí nghiệm trong môn học "Lý thuyết ra quyết định" được thực hiện với mục đích đào sâu và củng cố kiến ​​thức lý thuyết mà sinh viên có được trong các loại lớp học và trong quá trình độc lập nghiên cứu tài liệu giáo dục, họ có được kỹ năng trong việc thực hiện thực tế các phương pháp toán học ra quyết định. Dựa trên kết quả của các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm, sinh viên nên

Tài liệu lý thuyết trên cơ sở mô hình hóa được thực hiện, cũng như bản chất của việc chính thức hóa trong các chương trình quá trình vật lý;

Các phương pháp cơ bản của mô hình hóa các quá trình tương ứng;

Lựa chọn và đánh giá tác động của các thông số chính đến kết quả mô phỏng;

Phân tích và tổng hợp các kết quả thu được.

Công việc của phòng thí nghiệm bao gồm ba giai đoạn: chuẩn bị sơ bộ cho buổi phòng thí nghiệm, buổi thực tế, báo cáo về buổi phòng thí nghiệm.

Bài học nhằm thể hiện mối liên hệ giữa tài liệu lý thuyết và thực hành, dạy học sinh vận dụng lý thuyết vào giải quyết các vấn đề thực tiễn.

Các phòng thí nghiệm được cấu trúc theo cách mà chúng không bao hàm kiến ​​thức về MATLAB của học sinh. Mỗi phòng thí nghiệm bắt đầu với một mô tả ngắn MATLAB, nơi học sinh được cung cấp thông tin cơ bản cần thiết để hoàn thành bài tập.

Chuẩn bị cho bài học

Vào đêm trước của bài học, học sinh phải:

Làm quen với hướng dẫn cho bài tập trong phòng thí nghiệm này;

Xem lại tài liệu bài giảng và nghiên cứu tài liệu đề xuất về chủ đề này;

Kiểm tra quy trình thực hiện công việc;

Chuẩn bị để trả lời các câu hỏi bảo mật.

Thứ tự của bài học

Trong phần giới thiệu của bài học, nhóm nghiên cứu được tiếp nhận, kết nối với tài liệu đã học trước đó được đưa ra, chủ đề, mục đích, quy trình và các tính năng của bài học này được thông báo, sự chuẩn bị của nhóm nghiên cứu cho bài học được kiểm tra.

Sau đó sinh viên bắt đầu tiến hành nghiên cứu theo đúng phương pháp luận. Đối với tất cả các câu hỏi chưa rõ ràng về lớp học trong phòng thí nghiệm, sinh viên nên liên hệ với giáo viên, nhân viên kỹ thuật hoặc người hướng dẫn của lớp máy tính. Các kết quả nghiên cứu và kết luận được đưa ra dưới dạng một báo cáo về một buổi làm việc trong phòng thí nghiệm. Báo cáo là tài liệu làm việc của học sinh và được trình bày cho giáo viên chủ nhiệm trong quá trình bảo vệ. Tiếp theo, các báo cáo về bài học trong phòng thí nghiệm được bảo vệ, và cuối cùng - kết quả của bài học được tổng hợp.

Báo cáo bài học

Sinh viên phải nhận được tín chỉ cho công việc trong phòng thí nghiệm. Nguyên tắc báo cáo là cá nhân và có thể thực hiện bằng miệng hoặc bằng văn bản sau khi hoàn thành phần chính của bài học. Khi thiết lập điểm kiểm tra, các yếu tố sau được tính đến: tính sẵn có, trình độ và độ chính xác của biểu mẫu báo cáo, chất lượng của công việc phòng thí nghiệm, kết quả của câu trả lời cho các câu hỏi kiểm soát. Những sinh viên chưa nhận được tín chỉ và vắng mặt trong một bài báo cáo bài học trong phòng thí nghiệm nhất định về nó trong thời gian cá nhân của họ.

một mô tả ngắn gọn về MATLAB

Hệ thống MATLAB (Phòng thí nghiệm Ma trận) bao gồm một số lượng lớn các chương trình đặc biệt cho phép giải quyết một loạt các vấn đề toán học và kỹ thuật từ các lĩnh vực khoa học khác nhau. Yếu tố chính của nó là cốt lõi của hệ thống MATLAB. Ngoài ra, hệ thống còn chứa khoảng 80 bộ lệnh khác nhau (cái gọi là "Hộp công cụ"), tương ứng với các ngành khác nhau của toán học, vật lý toán học, thiết kế, truyền thông, kinh tế, v.v. Trong công việc này, các công cụ lập trình MATLAB cơ bản được sử dụng: M-files - các hàm, các hàm tích hợp sẵn, các toán tử, các lệnh, v.v.

Hình 1. Màn hình hệ thống

Hình 1 cho thấy màn hình nền của hệ thống. Thanh menu (Tệp, Chỉnh sửa, v.v.) rất giống với thanh của trình soạn thảo Microsoft Word. Hàng biểu tượng nằm bên dưới cũng thực hiện các thao tác tương tự như trong trình soạn thảo Word (ngoại trừ 3 biểu tượng cuối cùng). Màn hình nền hệ thống bao gồm một số cửa sổ, thành phần của chúng có thể được thay đổi bằng cách sử dụng các lệnh menu Máy tính để bàn. Hình 1 trong cửa sổ phía trên bên trái cho thấy nội dung của không gian làm việc Không gian làm việc, trong đó chứa các mô tả về tất cả các hằng số và hàm được người dùng nhập vào trong quá trình làm việc. Trong cửa sổ phía dưới Lịch sử lệnh trình tự của các lệnh đã thực hiện được đưa ra. Kích thước của các cửa sổ được điều chỉnh bằng cách kéo đường viền bằng chuột. Cửa sổ màn hình chính là Cửa sổ lệnh(cửa sổ lệnh). Trong cửa sổ lệnh, sau dấu ">>", dòng lệnh được nhập, được thực thi sau khi nhấn " đi vào".

MATLAB cho phép bạn tạo các tệp chương trình tương tự như các ngôn ngữ lập trình cấp cao khác. Cùng với đó, nó có các thuộc tính của một máy tính lập trình mạnh mẽ. Trong công việc đó triển khai phần mềm các thuật toán tìm kiếm được thực hiện bằng các tệp M-function, và việc khởi chạy chương trình và nhập dữ liệu ban đầu có thể được thực hiện từ cửa sổ lệnh.

Định dạng số do menu đặt Tập tin(hình 1) trong phần Sở thích sử dụng chức năng Định dạng số.Định dạng được sử dụng phổ biến nhất trong số 12 định dạng có thể có là Ngắn ngủi và Dài- định dạng số ngắn và dài.

Một số khái niệm cơ bản của MATLAB là biến và phê duyệt .

Biến đổiđược biểu thị bằng một chữ cái hoặc một tập hợp các chữ cái và số bắt đầu bằng một chữ cái. Tổng số chữ cái và số trong một bộ không được vượt quá mười chín. Bản tường trình Nó có mẫu sau:

>> biến = biểu thức

Khi bạn nhập một câu lệnh, biến được gán cho biểu thức theo sau dấu bằng hoặc, nếu nó bao gồm bất kỳ phép toán nào, thì kết quả nhận được sau khi thực hiện các phép toán này. Bạn có thể nhập một câu lệnh trong M-file hoặc trong cửa sổ lệnh của chương trình MATLAB. Dấu ">>" là dấu nhắc lệnh xuất hiện trên màn hình trong cửa sổ lệnh để chỉ ra rằng có thể nhập các xác nhận.

Các toán tử số học cơ bản được trình bày trong Bảng 1.1. Khi thực hiện các phép tính trong cửa sổ lệnh sau khi nhấn " đi vào"kết quả được gán cho tham số" ans"nếu tên không được gán cho biểu thức tương ứng, hoặc tên của nó - nếu không (tên của các biến, hằng số và hàm phải bắt đầu bằng một chữ cái (chữ cái Latinh), có thể chứa số và dấu gạch dưới). .

Bảng 1.1

Ví dụ, nó được yêu cầu để đánh giá biểu thức và gán kết quả cho một biến X... Trong trường hợp này, câu lệnh (chương trình) sẽ có dạng sau (trong Phân số thập phân toàn bộ phần từ phần phân số được phân tách bằng dấu chấm):

>> x = log (1 + 5 * ((log10 (100)) ^ 2-0.2 * pi) / sqrt (1 + 2.71828 ^ 3))

Sau khi giới thiệu tuyên bố, tức là nhấn phím Enter, kết quả ngay lập tức hiển thị bên dưới. Nếu kết quả cần bị chặn, tức là không nhất thiết phải phát hành trên màn hình hiển thị, khi đó ở cuối câu lệnh cần đặt dấu “; ”(Dấu chấm phẩy). Biểu thức trước có thể được trình bày ở một dạng khác:

>> a = (log10 (100)) ^ 2;

>> b = sqrt (1 + 2.71828 ^ 3);

>> x = log (1 + 5 * (a-0,2 * pi) / b)

MATLAB có một số biến tích hợp: pi, eps, inf, i và j. Biến đổi số Pi biểu thị một số, eps= 2 -52 = 2.2204 * 10 -16 - lỗi đối với các phép toán trên số dấu phẩy động, inf- Vô cực ( ), tôi và j- đơn vị tưởng tượng ( tôi = j= ).

Khi không có đối số bên trái được chỉ định, kết quả của biểu thức được gán cho biến chia sẻ ans.

Các toán tử quan hệ (Bảng 1.2) được sử dụng trong các toán tử điều kiện, toán tử vòng lặp, v.v. khi thực hiện các thuật toán tìm kiếm sử dụng hàm M (các hàm con được viết trong tệp có phần mở rộng .m).

Bảng 1.2

Vì vậy, các chương trình trong hệ thống MATLAB là M-file có định dạng văn bản, chứa phần ghi chương trình dưới dạng mã chương trình.

Ngôn ngữ đầu vào MATLAB có tổng cộng 9 toán tử sử dụng 14 từ chức năng. Các cấu trúc cú pháp tương ứng được đưa ra trong bảng. 1.3.

Bảng 1.3

Khi viết các chương trình hàm, yêu cầu tên của tệp M chứa chương trình phải trùng với tên của hàm.

Tất cả các biến xuất hiện trong phần thân của một hàm, ngoại trừ các biến toàn cục (được khai báo bởi câu lệnh toàn cục), các tham số đầu vào và đầu ra, đều được coi là cục bộ. Chúng tạo thành một không gian làm việc cục bộ và chỉ có sẵn trong phần thân của hàm đã sinh ra chúng và không một hàm nào khác có thể sử dụng chúng.

MATLAB không chứa toán tử đi đến... Về vấn đề này, không có nhãn toán tử trong văn bản của tệp m. Để xác định các dòng trong đó tình huống khẩn cấp, các số nội bộ do hệ thống ấn định sẽ tự động được sử dụng.