实时显示Simulink波形GUI实例教程

下载需积分: 16 | RAR格式 | 4.1MB | 更新于2024-10-24 | 189 浏览量 | 1 下载量 举报
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该 GUI 示例设计为在 MATLAB R2016a 版本中运行最佳。在进行仿真时,它与 ANSYS 有过联合仿真的背景,但由于某些原因需要将与 ANSYS 的连接模块从当前仿真设置中删除。Simulink 是 MATLAB 的一个附加产品,它提供了交互式图形环境和定制库,用于建模、仿真和分析多域动态系统。用户可以通过拖放的方式构建模型,并且能够直观地观察模型中的信号随时间变化的波形。Simulink 支持连续时间、离散时间或者两种混合的系统仿真。对于用户来说,Simulink 的一个重要功能是它能够直接与 MATLAB 代码和函数库进行集成,实现模型的快速定制和扩展。Simulink 的模型可以包含多个子系统和自定义模块,它们可以通过配置参数和算法来适应不同的仿真需求。该 GUI 示例通过实时显示波形,使用户可以直观地监控仿真过程中的各种信号变化,从而帮助用户理解系统行为,进行模型调试,以及验证仿真结果的准确性。在实际应用中,Simulink 被广泛应用于控制系统设计、信号处理和通信系统等领域。通过使用 Simulink,工程师和研究人员可以缩短产品设计周期,对系统进行深入分析,以及进行快速原型设计和测试。" 1. MATLAB GUI 设计与应用 - MATLAB 图形用户界面 (GUI) 是基于 MATLAB 强大的数值计算和数据分析能力构建的,它允许用户创建具有按钮、菜单、滑动条等交互元素的图形界面。 - GUI 通过编程允许用户通过图形界面与 MATLAB 脚本或函数进行交互,实现参数设置、数据处理和结果展示等功能。 2. Simulink 仿真基础 - Simulink 是 MATLAB 的一个模块化仿真环境,用于对动态系统进行建模、仿真和分析。 - 它支持离散、连续或混合信号的系统,可以模拟包括电气、机械、液压等多物理领域的复杂系统。 - Simulink 提供了丰富的预设模块和库,使得用户无需编写底层代码即可构建复杂系统模型。 3. Simulink 与 MATLAB 的集成 - Simulink 模型可以直接调用 MATLAB 函数,实现更高级别的仿真定制和算法实现。 - 用户可以利用 MATLAB 编写自定义的 S 函数(System functions),并将这些函数集成到 Simulink 模型中。 - Simulink 模型的仿真结果可以自动导入到 MATLAB 中进行进一步分析和处理。 4. 联合仿真与模型接口 - 联合仿真指的是在不同仿真软件之间交换数据,协同完成系统仿真。 - ANSYS 是一个广泛应用于工程仿真领域的软件,它能够进行结构分析、流体动力学和电磁场分析。 - 在联合仿真中,需要确保不同软件之间的数据兼容性和通信接口的正确配置。 - 删除与 ANSYS 的连接模块可能是因为当前的仿真环境或需求不需要与 ANSYS 进行联合仿真。 5. 实时波形显示技术 - 实时波形显示是指在仿真或数据采集过程中,动态地展示信号随时间变化的图形。 - 这种技术通常用于监控、调试以及验证系统行为和性能。 - 实时波形显示通常需要较快的计算和图形更新能力,以保证显示的波形能够及时反映信号变化。 6. MATLAB R2016a 特定应用 - MATLAB R2016a 是 MathWorks 公司推出的 MATLAB 产品的一个版本,它具有一些特定的特性和改进。 - 在这个版本中运行 GUI 示例,可能意味着它利用了该版本提供的某些特定功能或优化。 - 用户在更新或降级 MATLAB 版本时,需要确保兼容性,确保所有依赖的代码和功能能够在新版本中正常工作。 7. Simulink 模型调试与验证 - 调试 Simulink 模型是发现和修正模型中错误或异常行为的过程。 - 验证是指确认模型的输出是否符合预期,以及模型是否正确反映了所模拟的系统。 - GUI 可以提供直观的工具来监控仿真过程中的关键信号,辅助用户进行模型调试和验证。 以上信息综合了从文件标题、描述、标签以及文件名列表中提取的关键知识点,并详细解释了它们在实际应用中的意义和作用。

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把这段代码的PCA换成LDA:LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

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修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线,平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

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修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线,平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

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