matlab sim out,matlab sim函数究竟是怎么用的？

MATLAB中的sim函数用于模拟控制系统，并返回系统的输出结果。通常情况下，sim函数的第一个输入参数是模型名称或模型对象，第二个输入参数是输入信号，第三个输入参数是仿真时间，第四个输入参数是选项。

下面是一个使用sim函数的例子：

% 定义输入信号
t = 0:0.01:10;
u = sin(t);

% 定义模型对象
model = 'my_model';

% 定义仿真时间
t_sim = 10;

% 定义选项
options = simset('SrcWorkspace','current');

% 运行仿真
sim(model, t_sim, options, u);

% 获取输出结果
y = ans.OutputSignals.Values.Data;

在这个例子中，我们首先定义了一个输入信号u和仿真时间t_sim。然后，我们定义了一个模型对象model和选项options。最后，我们使用sim函数运行仿真，并使用ans输出结果对象来获取仿真结果y。

需要注意的是，在使用sim函数之前，你需要确保已经正确地定义了模型对象。同时，你还需要了解模型对象中包含哪些变量以及它们的含义。

相关问题

matlab sim函数

MATLAB中的sim函数是用于执行连续或离散系统仿真的函数。它可以用于模拟和分析各种控制系统、信号处理系统等。sim函数的基本语法如下：

simOut = sim(model)

其中，`model` 是要仿真的模型名称。sim函数将模型加载到仿真环境中，并执行仿真。它返回一个simOut结构，包含了仿真结果的各种信息，如仿真时间、输出信号、状态变量等。

除了基本语法外，sim函数还支持其他参数，用于指定仿真结束时间、输入信号、仿真选项等。例如：

simOut = sim(model, 'StopTime', '10', 'Input', inputSignal)

这个例子中，`StopTime`参数指定仿真结束时间为10秒，`Input`参数指定输入信号为inputSignal。

sim函数是MATLAB中强大的仿真工具之一，可以用于各种系统的建模和仿真分析。

sim函数matlab

在Matlab中，可以使用sim函数来模拟神经网络的输出。sim函数的语法如下：

[y,xf,af] = sim(net,x,xi,ai)

其中，net是神经网络对象，x是输入数据，xi是网络的初始状态，ai是网络的初始激活状态。sim函数的输出包括y（网络的输出），xf（网络的最终状态）和af（网络的最终激活状态）。

在使用sim函数之前，需要先创建一个神经网络对象。例如，下面的代码创建了一个具有3个输入、4个隐藏神经元和2个输出的前馈神经网络对象：

net = feedforwardnet([4 2]);

接下来，可以使用sim函数来模拟神经网络的输出。例如，下面的代码使用一个包含5个样本的输入数据集来模拟神经网络的输出：

x = rand(3,5);
[y,xf,af] = sim(net,x);

这将生成一个包含5个样本的输出矩阵y。如果需要，可以调整输入数据集x的大小以匹配神经网络的输入层大小。