simulink绘制仿真曲线

Simulink 可以非常方便地绘制仿真曲线。下面是简单的步骤：

1. 打开 Simulink 模型，运行仿真。

2. 在 Simulink 模型窗口中单击“Scope”图标，打开 Scope 配置窗口。

3. 在 Scope 配置窗口中，选择“New”创建一个新的 Scope。

4. 在 Scope 中添加信号。可以单击“Add”按钮，选择需要添加的信号。

5. 配置 Scope 参数。可以设置 X 轴和 Y 轴的标签、范围、颜色等。

6. 单击“Run”按钮，运行仿真。

7. 进入 Scope 窗口，可以看到仿真曲线。

8. 如果需要保存曲线，可以单击“File”菜单中的“Save As”选项，选择需要保存的文件格式和文件名。

以上就是使用 Simulink 绘制仿真曲线的简单步骤。

相关问题

simulink绘制SNR误码率曲线

在Simulink中绘制SNR（信号噪声比）与误码率（BER）曲线通常是在通信系统建模和仿真过程中用来评估接收信号质量的一个常见步骤。以下是一个简要的步骤指南：

1. **建立通信模型**：
- 创建一个通信系统的模型，包括发射机、信道、接收机以及误码检测模块。这些可能包含调制解调器、加性白噪声源、信道滤波器等。

2. **设置参数**：
- 设置不同SNR值，比如使用连续的数值范围或固定的几个点，如-10dB, -5dB, 0dB, 5dB等。
- 使用Simulink的迭代或循环结构对每个SNR值进行多次仿真，收集每组SNR下的误码数量。

4. **计算误码率**：
- 对于每组SNR，计算接收到的信号中有多少位错误，然后除以总的传输位数，得到误码率。

5. **绘制曲线**：
- 使用Simulink的数据可视化工具，如Sinks中的Scope或Histogram等，创建一个新的图形，将SNR值放在x轴上，误码率放在y轴上，画出误码率随SNR变化的曲线。

6. **分析结果**：
- 观察曲线的趋势，理解在不同的SNR条件下系统的性能。理想情况下，随着SNR的增加，误码率应该降低，达到一个阈值后趋于恒定，这体现了香农定理中的原理。

matlab ato曲线绘制仿真

Matlab中的ATO（Automatic Train Operation，自动驾驶）曲线通常用于模拟列车在自动控制下的运行状态。ATO曲线描绘的是列车的速度-时间关系，它反映了从静止开始到达到预定速度，以及在不同点上列车的加减速过程。在Matlab中，你可以通过仿真工具箱（如 Simscape、Simulink 或者 Control System Toolbox）来创建这样的模型。

步骤大致包括：
1. **建立系统模型**：创建一个包含列车动力学模型（如PID控制器或马达模型）、轨道特性（如摩擦力、坡度等）和ATO控制算法的系统模型。
2. **设定边界条件**：确定初始速度、目标速度、停车位置以及加减速率等关键参数。
3. **编写仿真脚本**：利用Simulink的工作空间构建连续或离散的时间域模型，设置输入信号（如牵引力命令）和采样周期。
4. **运行仿真**：运用Matlab的sim函数执行仿真，记录并可视化列车的位置、速度和加速度数据。
5. **结果分析**：查看和分析ATO曲线，评估系统的性能，如有必要可以调整控制器参数优化仿真效果。