使用Matlab创建并转换C语言神经网络模型

"使用Matlab创建和训练神经网络，并将其转换为C语言描述，以便在嵌入式设备如AVR微处理器上运行。" 在本文档中，作者介绍了一个使用Matlab进行神经网络建模和仿真，然后将其转换为C语言代码以在实际硬件上运行的过程。这个过程涉及到以下几个关键知识点： 1. 神经网络模型：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于学习和预测复杂的数据关系。在这个例子中，神经网络被用来模拟Sin函数，即给定输入X，预测输出Y。 2. 数据准备：首先，通过生成一系列输入值`x`（0到2π的等差序列），并应用Sin函数加上x得到对应的输出值`y`，来模拟未知系统的输入输出关系。这是训练神经网络所需的基础数据。 3. 神经网络创建与训练：使用Matlab的神经网络工具箱（nftool）建立神经网络模型。设置输入（X）和目标变量（Y），并决定隐藏层的神经元数量（这里设为7个）。接下来，使用这些数据对网络进行训练，以使其能够学习和近似输入与输出之间的复杂关系。 4. 网络评估：训练完成后，评估网络的性能，确保其能够准确地预测未知系统的输出。这通常通过比较网络预测结果与实际目标值来完成。 5. 代码生成：一旦网络满足性能要求，使用Matlab的`gensim`函数将神经网络模型转换为Simulink模型。Simulink是一个用于系统级建模和仿真，尤其是控制系统的可视化工具。然后，设置代码生成选项，如采样间隔，以适应特定硬件的需求。 6. 硬件部署：将Simulink模型转换为C代码，以便在AVR微处理器这样的嵌入式平台上运行。然而，作者遇到了代码生成的问题，提示MATLABFcn块不支持代码生成。解决这个问题可能需要使用其他方法或工作流程，如使用支持代码生成的替代块。 7. 问题解决：虽然文档没有详细说明，但作者提到通过Google搜索找到了解决办法。这可能涉及到寻找不依赖MATLABFcn块的替代方法来实现代码生成。 通过这个过程，读者可以了解到如何利用Matlab进行神经网络建模，以及如何将这些模型应用于实际的硬件平台，这对于嵌入式系统设计和自动化控制等领域具有重要的实践意义。