马赛克图：利用Matlab/Simulink设计嵌入式鲁棒控制系统

马赛克图是一种专门设计用于嵌入式鲁棒控制系统分析的可视化工具，特别是在使用MATLAB®和Simulink®进行系统建模与仿真时。它是一种高级的统计图表，用于展示高维列联表数据，突破了传统方法的维度限制，能够清晰地呈现复杂的数据关系。马赛克图的设计原理基于对数线性模型，这是一种统计模型，其核心思想是将二维或多维数据中的单元格频率表示为边际频率的乘积，并通过取对数转换为便于分析的形式。 在马赛克图中，每个单元格的大小与其频率成正比，整个图表由一系列矩形块组成，类似于镶嵌在平面上的马赛克。模型中的参数估计，如行效应（λri）和列效应（λcj），可以通过拟合对数线性模型来获取。这种模型的残差是关键的评估指标，包括似然比残差（G2，衡量实际频率与期望频率的差异）、Pearson χ2残差（基于平方误差的检验）和Freeman-Tukey残差，这些残差有助于检查数据的显著性与偏差。 通过马赛克图，研究人员可以直观地比较不同类别之间的关系，发现潜在的关联性和规律。在嵌入式控制系统设计中，这种工具可用于检测系统的稳定性、性能变化或者干扰对系统行为的影响，从而帮助优化控制器的设计和实现鲁棒性。 值得注意的是，马赛克图的创建和解释涉及一定的统计学知识，包括概率论、对数线性模型以及残差分析。掌握这些概念对于有效利用MATLAB和Simulink进行嵌入式控制系统的建模仿真是至关重要的。此外，马赛克图的使用还受到Creative Commons版权协议的约束，确保了作品的自由分享和传播，同时也保护了作者的署名权和非商业使用的要求。随着数字时代的到来，这样的工具和协议使得知识的传播更为便捷，有利于学术交流和协作。