simulink实例详解pdf

时间: 2023-09-01 22:01:33 浏览: 66
Simulink实例详解PDF是一本介绍Simulink的实例教程,主要通过具体案例来展示Simulink的使用方法和技巧。 Simulink是一种基于图形化编程环境的模拟与仿真工具,可以用于电子系统、控制系统和通信系统等领域的建模与仿真。Simulink实例详解PDF通过具体案例的讲解,让读者可以更加直观地了解Simulink的使用。 这本教程首先介绍了Simulink的基本概念和基本操作,包括如何创建模型、添加模块和信号等。然后,通过一系列实例案例,详细讲解了Simulink在不同领域的应用。 例如,在电子系统方面,教程可以介绍如何使用Simulink进行数字信号处理、滤波器设计和音频处理等。对于控制系统,教程可以讲解如何使用Simulink进行PID控制器设计、系统建模和系统仿真。在通信系统方面,Simulink可以用于无线通信信道建模和通信系统性能分析等。 除了具体的案例讲解,Simulink实例详解PDF还会提供一些实用的技巧和注意事项,帮助读者提高建模与仿真的效率和准确性。同时,这本教程也可以作为初学者学习Simulink的入门材料,通过实例的演示,读者可以更好地掌握Simulink的基本操作和应用技巧。 总的来说,Simulink实例详解PDF为读者提供了一个全面了解Simulink的平台,通过实例案例的展示,读者可以更好地掌握Simulink的应用和技巧,进一步提高模拟与仿真的能力。
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simulink仿真实例详解

Simulink是Matlab的一个应用程序,用于建立和模拟基于块的系统。下面是一个简单的Simulink仿真实例,以帮助您更好地了解Simulink的使用方法。 假设我们要建立一个简单的加法器系统,接受两个输入并输出它们的和。按照以下步骤进行操作: 1. 打开Simulink软件,并创建一个新模型。 2. 在模型中拖入两个“Constant”块和一个“Sum”块。 3. 双击“Constant”块并设置其值为2和3,分别代表输入1和输入2。 4. 将两个Constant块和Sum块相连,表示它们是系统中的三个块。 5. 点击“Run”按钮,模拟器将自动运行。在仿真结果窗口中,将看到输入1和输入2的值以及它们的总和3+2=5。 6. 您还可以更改输入值,例如将输入1的值更改为5,然后再次点击“Run”按钮。 以上就是一个简单的Simulink仿真实例。您可以通过添加其他块或更改块之间的连接来创建更复杂的系统。同时,您还可以使用Simulink的其他功能,如信号分析和优化,以进一步优化您的系统。

matlab simulink模块库详解pdf

《MATLAB Simulink模块库详解》是一本介绍MATLAB Simulink模块库的详细说明书。Simulink是MATLAB的一个扩展工具,用于建立和仿真系统动态行为的模型。该模块库为用户提供了丰富的模块及其功能,可以使用图形化界面搭建复杂的系统模型。 这本书首先介绍了Simulink的基本概念和使用方法,包括如何创建模型、添加模块和参数设置等。然后详细介绍了Simulink模块库中各个模块的功能及其使用方法,包括信号处理、控制系统、通信系统等领域的模块。 在信号处理领域,该模块库提供了各种常用的滤波器、变换器和调制器等模块,用户可以通过简单地拖拽和连接这些模块来搭建信号处理系统,并进行仿真和分析。 在控制系统领域,该模块库提供了各种常见的控制器、传感器和执行器等模块,用户可以使用这些模块来设计和仿真各种控制系统,包括PID控制器、模糊控制器和自适应控制器等。 在通信系统领域,该模块库提供了各种常用的调制器、解调器和信道模型等模块,用户可以使用这些模块来模拟各种通信系统,并进行性能评估和优化。 此外,《MATLAB Simulink模块库详解》还介绍了如何自定义和扩展Simulink模块库,以满足用户的特定需求。该书使用简洁明了的语言,配有大量的示例和实践操作,帮助读者快速掌握Simulink模块库的使用方法。 总而言之,《MATLAB Simulink模块库详解》是一本全面介绍MATLAB Simulink模块库的参考书,对于想要深入学习和应用Simulink的工程师和研究人员来说是一本十分有价值的读物。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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