matlab设计-模版
matlab中,wind,farm,(ig)模板的详细介绍
竭诚为您提供优质文档/双击可除matlab中,wind,farm,(ig)模板的详细介绍篇一:在matlab中实现图像的读取与转换(恢复)在matlab中实现图像的读取与转换:1.读取图像(1)读取索引图像ind[x,map]=imread(f:\ind.bmp);image(x);%显示矩阵x图像的结构colormap(map)%设置色图,用image必须有色阵图或者[x,map]=imread(f:\ind.bmp);imshow(x)或者:im=imread(bottle.png);%im是任意取得名字,注意把图片放在matlab的工作区,及m文件所放的位置(m 文件也一定放在matlabwork区,否则路径不对调用不了) (2)读取灰度图像grayi=imread(f:\gray.bmp);imshow(i)或者i=imread(f:\gray.bmp);imagesc(i,[0255]);%预处理colormap(gray);%灰度处理,显示灰度图像结构pause%停留imshow(i)%显示灰度图像(3)读取彩色图像RgbRgb=imread(f:\rgb.bmp);image(Rgb);%显示Rgb图像的结构pause;imshow(Rgb);%显示Rgb图像(4)读取二值图像bwbw=imread(f:\bw.bmp);imshow(bw)1.图像转换(1)彩色Rgb到灰度gray[x,map]=imread(f:\rgb.jpg);subplot(211),imshow(x);i=rgb2gray(x);subplot(212),imshow(i,map)或者Rgb=imread(f:\rgb.jpg);subplot(211),imshow(Rgb);i=rgb2gray(Rgb);subplot(212),imshow(i)(2)彩色rgb到索引indRgb=imread(f:\rgb.jpg);subplot(211),imshow(Rgb);[x,map]=rgb2ind(Rgb,8);subplot(212),imshow(x,map)(3)彩色Rgb到二值bwRgb=imread(f:\rgb.jpg);subplot(211),imshow(Rgb);level=graythresh(Rgb);bw=im2bw(Rgb,level);subplot(212),imshow(bw)matlab最大值滤波中值滤波最小值滤波函数ordfilt2ordfilt2函数在matlab图像处理工具箱中提供了二维统计顺序滤波函数ordfilt2函数。
matlab中s函数模板
matlab中s函数模板在Matlab中,s函数是一种用于执行数学运算和计算的函数模板,它提供了一种方便快捷的方式来实现各种数学运算和算法。
通过使用s函数模板,您可以轻松地编写自己的自定义函数,并将其集成到Matlab应用程序中。
本文将介绍Matlab中s函数模板的使用方法、示例和注意事项。
一、s函数模板概述Matlab中的s函数模板提供了一种灵活的编程方式,可以方便地实现各种数学运算和算法。
它基于Simulink的s-functionblock,允许您使用Matlab代码编写自定义函数,并将其嵌入到Simulink模型中。
s函数模板支持多种数据类型和运算符,包括矩阵运算、向量运算、三角函数、指数和对数等。
二、使用s函数模板要使用s函数模板,您需要按照以下步骤进行操作:1.编写Matlab代码实现所需的数学运算和算法。
确保代码具有可读性和可维护性,以便于后续的维护和扩展。
2.将Matlab代码保存为.m文件。
确保文件名以s开头,以表示它是s函数的模板。
3.在Simulink模型中添加s-functionblock,并指定要使用的s函数模板文件名。
4.根据需要配置s-functionblock的其他参数,如输入输出端口、数据类型等。
5.运行Simulink模型,即可使用s函数模板执行数学运算和计算。
三、示例以下是一个简单的示例,展示如何使用s函数模板实现矩阵求逆运算:1.编写Matlab代码实现矩阵求逆运算:```matlabfunctiony=inv_matrix(A)%矩阵求逆函数模板%输入:矩阵A(m*n)%输出:矩阵的逆(m*n)[m,n]=size(A);y=eye(m)-A*A';end```2.将上述代码保存为s函数模板文件inv_matrix.m。
3.在Simulink模型中添加s-functionblock,并指定inv_matrix.m为s函数模板文件名。
4.根据需要配置s-functionblock的其他参数,如输入输出端口、数据类型等。
MATLAB常用模块参考模板
commonly used blocks:常用模块continuous:连续性模块discontinuous:非续性模块discrete:离散模块logic and bit operations:逻辑和位操作模块组lookup Tables:查询表模块组Math Operations:数学运算模块组sources:信号模块组sinks:输出池模块组Model Verification:模型验证模块库Signal Routing:信号路线发送模块组signal Attributes:信号属性置模块组Model wide utilities:型实用模块库Ports & Subsystems:端口和子系统模块库User-Defined Functions:用户定义函数模块组control system toolbox 控制系统工具箱MATLAB 信号处理与通信 (76)Signal Processing Toolbox(信号处理工具箱)DSP System Toolbox(DSP系统工具箱)Communications System Toolbox(通信系统工具箱)Wavelet Toolbox(小波工具箱)Fixed-Point Toolbox(定点运算工具箱)RF Toolbox(射频工具箱)Phased Array System Toolbox(相控阵系统工具箱)MATLAB 数学、统计与优化 (116)Symbolic Math Toolbox (符号数学工具箱)Partial Differential Equation Toolbox (偏微分方程工具箱)Statistics Toolbox (统计学工具箱)Curve Fitting Toolbox (曲线拟合工具箱)Optimization Toolbox (优化工具箱)Global Optimization Toolbox (全局优化工具箱)Neural Network Toolbox (神经网络工具箱)Model-Based Calibration Toolbox (基于模型矫正工具箱)MATLAB 控制系统设计与分析 (10)Control System Toolbox(控制系统工具箱)System Identification Toolbox(系统辨识工具箱)Fuzzy Logic Toolbox(模糊逻辑工具箱)Robust Control Toolbox(鲁棒控制工具箱)Model Predictive Control Toolbox(模型预测控制工具箱)Aerospace Toolbox(航空航天工具箱)MATLAB 图像处理与计算机视觉 (111)Image Processing Toolbox (图像处理工具箱)Computer Vision System Toolbox (计算机视觉工具箱)Image Acquisition Toolbox (图像采集工具箱)Mapping Toolbox (地图工具箱)MATLAB 测试&测量 (14)Data Acquisition Toolbox(数据采集工具箱)Instrument Control Toolbox(仪表控制工具箱)Image Acquisition Toolbox(图像采集工具箱)OPC Toolbox(OPC开发工具箱)Vehicle Network Toolbox(车载网络工具箱)MATLAB 数据库访问与报告 (5)Database Toolbox(数据库工具箱)MATLAB Report Generator(MATLAB报告生成)版主: mathMATLAB 代码生成 (6)MATLAB Coder(MATLAB代码生成)Filter Design HDL Coder(滤波器设计HDL代码生成)Simulink 信号处理与通信 (7)DSP System Toolbox(DSP系统工具箱)Communications System Toolbox(通信系统工具箱)SimRF(RF 模块集功能)Computer Vision System Toolbox (计算机视觉工具箱)Simulink 物理建模 (28)Simscape(物理模型仿真模块组)SimMechanics(机构动态仿真模块组)SimDriveline(传动系统系统仿真模块组)SimHydraulics(液压仿真模块组)SimRF(RF 仿真模块组)SimElectronics(电子仿真模块组)SimPowerSystems(动力系统仿真模块组)。
matlab中s函数模板 -回复
matlab中s函数模板-回复MATLAB中的s函数模板是一种用于编写自定义模块的工具,它允许用户以自己的方式定义系统的动态行为。
本文将详细介绍s函数模板的具体操作步骤和相关注意事项。
首先,为了能够使用s函数模板,我们需要在MATLAB工作区创建一个新的模型或打开一个已有的模型。
然后,我们可以按照以下步骤进行s函数模板的编写。
第一步,创建s函数模板文件。
在MATLAB的命令窗口中输入以下命令:sfunctionname这将会创建一个名为"sfunctionname.m"的文件,其中"sfunctionname"是我们给s函数模板命名的名称。
第二步,打开s函数模板文件,并编辑其内容。
在"function"关键字下方的行中,可以定义输入输出参数以及任何需要的局部变量。
例如,以下是一个基本的s函数模板:function [sys,x0,str,ts] = sfunctionname(t,x,u,flag)switch flagcase 0 初始化模型[sys,x0,str,ts] = mdlInitializeSizes; 调用模型初始化函数case 1 计算模型状态方程sys = mdlDerivatives(t,x,u);case 2 计算模型输出方程sys = mdlOutputs(t,x,u);case 3 处理模型状态信息sys = mdlUpdate(t,x,u);case 4 处理模型输出信息sys = mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);case 9 处理模型示意图sys = mdlTerminate(t,x,u);otherwiseerror(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]);endend在上述代码中,我们定义了四个输入参数t、x、u和flag,以及四个输出参数sys、x0、str和ts。
matlab课程设计报告模板
matlab课程设计报告模板一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握MATLAB的基本功能和使用方法,能够运用MATLAB进行简单的数学计算、数据处理和图形绘制。
具体分为以下三个部分:1.知识目标:学生需要了解MATLAB的基本组成、工作环境以及常用的数学函数和工具箱。
2.技能目标:学生能够熟练使用MATLAB进行矩阵运算、数学计算、数据分析和图形绘制。
3.情感态度价值观目标:通过学习MATLAB,培养学生对科学计算和计算机辅助设计的兴趣,提高学生解决实际问题的能力。
二、教学内容根据课程目标,教学内容主要包括以下几个部分:1.MATLAB概述:介绍MATLAB的发展历程、功能特点和应用领域。
2.MATLAB基本操作:包括矩阵运算、数学计算、数据分析、图形绘制等。
3.MATLAB工具箱:介绍MATLAB常用的工具箱,如数值计算工具箱、信号处理工具箱等。
4.MATLAB实际应用案例:分析实际案例,让学生学会将MATLAB应用于实际问题的解决。
三、教学方法为了达到课程目标,我们将采用以下教学方法:1.讲授法:通过讲解MATLAB的基本概念和操作方法,使学生掌握MATLAB的基本使用技巧。
2.案例分析法:分析实际案例,让学生学会将MATLAB应用于实际问题的解决。
3.实验法:安排上机实验,让学生动手操作,巩固所学知识。
4.讨论法:学生进行小组讨论,促进学生之间的交流与合作。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,我们将准备以下教学资源:1.教材:《MATLAB教程》或其他类似教材。
2.参考书:提供相关的参考书籍,供学生课后自学。
3.多媒体资料:制作课件和教学视频,辅助课堂教学。
4.实验设备:提供计算机实验室,让学生进行上机实验。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果,我们将采取以下评估方式:1.平时表现:通过课堂参与、提问、讨论等方式,评估学生在课堂上的表现。
2.作业:布置适量的作业,评估学生对知识的掌握和应用能力。
2018年matlab范例下载-范文模板 (20页)
本文部分内容来自网络整理,本司不为其真实性负责,如有异议或侵权请及时联系,本司将立即删除!== 本文为word格式,下载后可方便编辑和修改! ==matlab范例下载篇一:matlab编程实例100例1-32是:图形应用篇33-66是:界面设计篇67-84是:图形处理篇85-100是:数值分析篇实例1:三角函数曲线(1)function shili01h0=figure('toolbar','none',...'position',[198 56 350 300],...'name','实例01');h1=axes('parent',h0,...'visible','off');x=-pi:0.05:pi;y=sin(x);plot(x,y);xlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('SIN( )函数曲线');grid on实例2:三角函数曲线(2)function shili02h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 350],... 'name','实例02');x=-pi:0.05:pi;y=sin(x)+cos(x);plot(x,y,'-*r','linewidth',1); grid onxlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('三角函数');实例3:图形的叠加function shili03h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 350],... 'name','实例03');x=-pi:0.05:pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(x,y1,...'-*r',...x,y2,...'--og');grid onxlabel('自变量X');ylabel('函数值Y');title('三角函数');实例4:双y轴图形的绘制function shili04h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例04');x=0:900;a=1000;b=0.005;y1=2*x;y2=cos(b*x);[haxes,hline1,hline2]=plotyy(x,y1,x,y2,'semilogy','plot'); axes(haxes(1))ylabel('semilog plot');axes(haxes(2))ylabel('linear plot');实例5:单个轴窗口显示多个图形function shili05h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 250],...'name','实例05');t=0:pi/10:2*pi;[x,y]=meshgrid(t);subplot(2,2,1)plot(sin(t),cos(t))axis equalsubplot(2,2,2)z=sin(x)-cos(y);plot(t,z)axis([0 2*pi -2 2])subplot(2,2,3)h=sin(x)+cos(y);plot(t,h)axis([0 2*pi -2 2])subplot(2,2,4)g=(sin(x).^2)-(cos(y).^2);plot(t,g)axis([0 2*pi -1 1])实例6:图形标注function shili06h0=figure('toolbar','none',...'position',[200 150 450 400],...'name','实例06');t=0:pi/10:2*pi;h=plot(t,sin(t));xlabel('t=0到2\pi','fontsize',16); ylabel('sin(t)','fontsize',16);。
matlab template 方法
MATLAB Template 方法在MATLAB中,Template 方法是一种编程技术,用于创建可重复使用的代码模板。
这些模板可以在不同的项目中使用,提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。
本文将介绍MATLAB Template 方法的基本概念、使用方法以及优点。
基本概念Template 方法是一种设计模式,旨在将通用的代码结构和算法从具体的实现中分离出来。
它通过将变化的部分封装到模板方法中,以便在不同的场景中进行重用。
在MATLAB中,Template 方法通常由一个抽象类和多个具体子类组成。
抽象类定义了模板方法的框架,而具体子类则实现了这些方法的具体细节。
使用方法使用MATLAB Template 方法可以遵循以下步骤:1.创建一个抽象类,其中包含一个或多个抽象方法和一个模板方法。
抽象方法用于定义模板方法中的具体步骤,而模板方法则定义了算法的框架。
classdef AbstractClass < handlemethods (Abstract)method1(obj)method2(obj)endmethodsfunction templateMethod(obj)obj.method1();obj.method2();endendend2.创建一个或多个具体子类,继承自抽象类,并实现抽象方法。
classdef ConcreteClass < AbstractClassmethodsfunction method1(obj)% 具体实现1endfunction method2(obj)% 具体实现2endendend3.在主程序中,创建具体子类的对象,并调用模板方法。
obj = ConcreteClass();obj.templateMethod();优点使用MATLAB Template 方法有以下几个优点:•提高代码的可读性和可维护性:模板方法将算法的框架和细节分离,使代码更易于理解和修改。
利用MATLAB生成Word文档【范本模板】
function ceshi_Word%利用MATLAB生成Word文档% ceshi_Word%% Copyright 2009 — 2010 xiezhh。
%$Revision:1。
0。
0。
0 $$Date: 2009/12/14 12:37:00 $% 设定测试Word文件名和路径filespec_user = [pwd '\测试。
doc’];% 判断Word是否已经打开,若已打开,就在打开的Word中进行操作,否则就打开Wordtry% 若Word服务器已经打开,返回其句柄WordWord = actxGetRunningServer(’Word。
Application’);catch% 创建一个Microsoft Word服务器,返回句柄WordWord = actxserver(’Word.Application’);end;%设置Word属性为可见Word.Visible = 1; % 或set(Word,'Visible',1);%若测试文件存在,打开该测试文件,否则,新建一个文件,并保存,文件名为测试。
doc if exist(filespec_user,'file’);Document = Word.Documents.Open(filespec_user);% Document = invoke(Word。
Documents,’Open’,filespec_user);elseDocument = Word。
Documents。
Add;%Document = invoke(Word.Documents, 'Add’);Document。
SaveAs(filespec_user);endContent = Document.Content; %返回Content接口句柄Selection = Word。
Selection; %返回Selection接口句柄Paragraphformat = Selection.ParagraphFormat;%返回ParagraphFormat接口句柄% 页面设置Document.PageSetup。
matlab模板匹配算法
matlab模板匹配算法Matlab模板匹配算法是一种常用的计算机视觉技术,用于在图像中寻找特定的模式或物体。
该算法通过对比模板图像和待匹配图像的像素值,来确定模板在待匹配图像中的位置。
在本文中,我们将详细介绍Matlab模板匹配算法的原理、步骤以及在实际应用中的一些注意事项。
通过这些内容的介绍,读者将能够全面了解该算法的工作原理以及如何在Matlab中实现。
一、原理介绍模板匹配算法的基本思想是在待匹配图像中滑动一个与模板大小相同的窗口,并计算窗口中的像素值与模板像素值的相似度。
相似度可以通过计算像素值之间的差异来进行评估,常见的方法有求和差分平方和(SSD)和归一化互相关(NCC)等。
二、步骤说明1. 加载图像和模板图像:首先,我们需要使用Matlab的图像处理工具箱加载待匹配的图像和模板图像。
可以使用imread函数将图像数据读取为Matlab中的矩阵。
2. 确定窗口大小:根据需要匹配的模板大小,在待匹配图像中滑动一个与模板大小相同的窗口。
通常情况下,窗口大小与模板大小相同或略大于模板大小。
3. 计算相似度:对于每个窗口,在窗口中提取像素值,并将其与模板图像逐像素进行比较。
根据所选的相似度度量方法,计算窗口和模板之间的相似度。
4. 确定匹配位置:确定窗口与模板的最佳匹配位置。
匹配位置通常是相似度最大的位置,可以使用Matlab的max函数来查找最大值的位置。
5. 可选的后处理:根据具体情况,可以对匹配结果进行进一步的后处理。
例如,可以通过设置合适的匹配阈值来过滤掉相似度低于阈值的结果。
6. 可视化结果:最后,可以使用Matlab的图像绘制函数,在待匹配图像上标记出匹配的位置,以便于结果的可视化和分析。
三、注意事项在使用Matlab模板匹配算法时,需要注意以下几点:1. 模板选择:选择合适的模板非常关键。
模板应该具有明显的特征,并且在待匹配图像中具有一定的可区分性。
2. 光照和尺度变化:模板匹配算法对光照和尺度变化非常敏感。
matlab模板匹配的代码
matlab模板匹配的代码如何使用Matlab进行模板匹配?Matlab是一种强大的数学计算软件,也可以用于图像处理和模式识别。
模板匹配是一种常见的图像处理技术,用于在图像中查找给定模板的位置。
在本文中,我们将一步一步地介绍如何使用Matlab进行模板匹配。
首先,我们需要从Matlab的图像处理工具箱中加载相应的函数。
打开Matlab并在命令窗口中输入以下命令:matlab加载图像处理工具箱addpath('toolboxdir');这将加载Matlab的图像处理工具箱,使我们能够使用与图像相关的函数。
接下来,我们需要准备我们的图像和模板。
假设我们有一张名为"image.jpg"的图像和一个名为"template.jpg"的模板。
确保这两张图像位于Matlab的当前工作目录下。
为了读取图像和模板,我们可以使用以下代码:matlab读取图像和模板image = imread('image.jpg');template = imread('template.jpg');现在,我们已经准备好了我们的图像和模板。
接下来,我们可以使用模板匹配函数来查找模板在图像中的位置。
在Matlab中,我们可以使用`normxcorr2`函数来实现模板匹配。
`normxcorr2`函数计算两个图像之间的归一化互相关系数。
它可以帮助我们找到图像中与模板最相关的位置。
以下是如何使用`normxcorr2`函数的示例代码:matlab进行模板匹配correlation_map = normxcorr2(template, image);`normxcorr2`函数将返回一个相关系数矩阵,其中的每个元素表示图像中与模板位置相关的程度。
在这个相关系数矩阵中,最大值对应于最佳匹配位置。
要找到最佳匹配位置,我们可以使用以下代码:matlab寻找最佳匹配位置[maxValue, maxIndex] = max(correlation_map(:));[y, x] = ind2sub(size(correlation_map), maxIndex);这将返回相关系数矩阵中的最大值和对应的位置坐标(y,x)。
matlab中s函数模板 -回复
matlab中s函数模板-回复MATLAB中的s函数模板是用于创建自定义仿真功能的一种强大工具。
它允许用户在Simulink环境中自定义一个或多个模型,以实现特定的功能。
在本文中,我们将逐步回答下述问题:什么是s函数模板?如何创建s函数模板?如何在s函数模板中实现自定义功能?1. 什么是s函数模板?s函数模板是MATLAB提供的一种函数模板,用于在Simulink中创建自定义仿真模型。
它是一种灵活且强大的工具,可以让用户实现自定义功能。
s函数模板允许用户编写MATLAB代码,以定义仿真模型中的各个部分的行为。
用户可以通过s函数模板执行各种操作,例如计算、控制和调整参数。
2. 如何创建s函数模板?要创建s函数模板,可以按照以下步骤操作:a. 打开MATLAB并转到Simulink库浏览器。
b. 单击“新建”按钮,然后选择“S函数”模块。
c. 在弹出的对话框中选择“从模板创建”,然后单击“确定”按钮。
d. 在“名称”字段中输入自定义的s函数名称,并选择保存的位置。
e. 单击“确定”按钮后,MATLAB会在指定的位置创建一个新的s函数模板。
3. 如何在s函数模板中实现自定义功能?在s函数模板中实现自定义功能,需要编写MATLAB代码来定义模型行为。
步骤如下:a. 打开创建的s函数模板文件,可以看到模板代码的结构。
b. 根据需要修改s函数模板的输入、输出和参数。
c. 在s函数模板中插入自定义MATLAB代码,以实现所需的功能。
例如,可以在模板代码中添加计算、控制和状态更新等操作。
d. 定义MATLAB代码所需的变量,并确保正确引用了输入、输出和参数。
e. 通过编译s函数模板,可以检查代码是否正确并生成可在Simulink 中使用的可执行文件。
f. 将s函数模块拖拽到Simulink模型中,连接其他模块,如输入输出和信号处理块,以实现完整的仿真模型。
使用s函数模板可以实现各种自定义功能,例如控制器设计、系统建模和参数估计等。
Matlab软件使用简介参考模板
Matlab软件使用简介一、基本内容1. 向量的产生基本格式:start: step: end(step缺省时为1)x=1:5x=0:0.1:2*pidot 向量点集cross 向量叉集.* 对应元素乘积Matlab的每条命令后,若为逗号或无标点符号,则显示命令的结果;若命令后为分号,则禁止显示结果。
linspace 线性等分向量a=linspace(0,2*pi,100)logspace 对数等分向量a=logspace(0,2*pi,100)100为插入点数(99等分),默认值为100.2. 矩阵的输入约定:(1)元素之间用空格或逗号隔开;(2)用中括号([ ])把所有元素括起来;(3)用分号(;)说明行结束。
矩阵输入时,按Enter键表示开始输入新的一行,输入矩阵时,要求所有的行具有相同的列。
例如:a=[1 2 3; 4,5 6; 7 8,9]该矩阵一直保存在工作空间,直至被修改。
x=1:6y=sin(x)z=cos(x)b=[x;y;z]特殊矩阵:a=[ ] 产生一个空矩阵b=zeros(m,n) 产生一个m行、n列的零矩阵c=ones(m,n) 产生一个m行n列的元素全为1的矩阵d=eye(m,n) 产生一个m行、n列的单位矩阵3. 大矩阵中抽取小矩阵c1=b(:,1:2); c2=b(:,5:6) ; d=[c1,c2]d=[c1;c2]或d=b(:,[1:2,5:6])4. 固定变量(1) ans: 在没有定义变量名时,系统默认变量名为ans;(2) eps: 容许误差,非常小的数;(3) pi: 即圆周率 ;(4) i: 虚数单位;(5) inf: 表示正无穷大,由1/0运算产生;(6) NaN: 表示不定值,由inf/inf或0/0运算产生。
5. 基本运算5.1 算算术运算符+ 加- 减* 矩阵乘法.* 数组乘(对应元素相乘)^ 矩阵幂.^ 数组幂(各个元素求幂)./ 数组除(对应元素除)\ 左除或反斜杠/ 右除或斜杠如果a为一个非奇异矩阵:a\b = inv(a)*b:表示a*x=b的解;a/b = b*inv(a):表示项x*a=b的解。
matlab课程设计模板
一. 课程设计目的二. 课程设计题目(问题)描述和要求三. 系统分析与设计根据课程设计题目问题描述和要求,完成:1: 系统总体设计-确定系统功能模块划分及说明。
2: 系统详细设计-在总体设计基础上设计系统总体框架、系统流程图。
3: 源程序清单(没条指令都要加注释,说明其功能,入口参数,返回参数)。
四.系统运行后的效果图:五. 系统调试过程中出现的主要问题与分析六. 系统运行报告与结论对本系统作一个全面的评价:包括有何特点、存在的问题、改进意见等。
七. 总结1.设计中遇到的问题及解决过程。
2.设计中产生的错误及原因分析。
3.设计体会和收获。
八:鸣谢九. 参考书目格式: 作者,书名,出版社,出版时间例子!!!----封面----自控系统仿真软件课程设计报告设计题目:工业学院运动会动画仿真姓名:何村学号: 040401215院系:电气信息工程系专业:自动化指导教师:程老师2006年12月10日---正文---摘要本软件设计作品使用MATLAB语言进行校运动会动画仿真。
动画较真实,能较客观反映仿真效果。
在校田径运动会动画设计中使其移动产生动画效果,在校足球队训练动画设计中实现运动员位置随机,进行随机传接球及射门等动作仿真。
在总菜单设计中,分别提供不同的动画仿真和退出MATLAB语言环境。
关键词:课程设计仿真自控系统动画 MATLAB一.课程设计目的1:熟悉课程设计的基本流程。
2:掌握MATLAB语法结构及调试方法。
3:熟悉MATLAB函数调用,熟练二维画图。
4:掌握MATLAB语言在控制方面的运用。
5:学会用MATLAB进行基本仿真。
6:掌握MATLAB编程技巧,提高编程水平。
二.系统分析1:题目的描述:①当单击“校田径运动会”时,进行该动画仿真,即6名运动员从最外圈开始依次进行6*100米接力赛。
②当单击“校足球队训练”时, 进行该动画仿真,即5个球员在球场随机随机分布,守门员在球门处等待扑球,5名球员按球员一到球员五依次传球,最后由球员五来完成射门动作。
matlab如何建立模板库
竭诚为您提供优质文档/双击可除matlab如何建立模板库篇一:matlab编程实现模板匹配clearall;closeall;clc;img=imread(lena.bmp);imshow(img);title(原始图像);img=double(img);mask=double(imcrop);subplot(1,2,1)imshow(uint8(mask));title(模板图像);[a,b]=size(img);%原图大小[m,n]=size(mask);%模板大小fori=1:a-m%高forj=1:b-nr(i,j)=sum(sum(img(i:i+m-1,j:j+n-1).*mask))/sqrt(su m(sum(img(i:i+m-1,j:j+n-1)).^2)*sum(sum(mask.^2)));endend[h,w]=find(r==max(max(r)));subplot(1,2,2)img=img(h:h+m-1,w:w+n-1);imshow(uint8(img));title(匹配图像);篇二:matlab画图模板饼状图的画法1.%三维的制图pie3([45768922297]);2.绘制比例在图上clear,clcdata=[0.910715];%输入数据label={george,sam,betty,charlie};%输入标签explode=[0100];%定义突出的部分bili=data/sum(data);%计算比例baifenbi=num2str(bili*100,%1.2f);%计算百分比baifenbi=[repmat(blanks(2),length(data),1),baifenbi ,repmat(%,length(data),1)];baifenbi=cellstr(baifenbi);label=strcat(label,baifenbi);pie(data,explode,label)修改颜色、修改颜色的背景[100]代表红色,[010]代表绿色,[001]代表蓝色。
MATLAB论文【范本模板】
本科课程设计题目:连续时间信号傅里叶级数分析及MATLAB实现院系:信息工程学院姓名:周莎莎学号:1434140161专业:通信工程年级:2014 级指导教师:温金芳职称:讲师完成日期:2016年6月目录摘要 (I)A BSTRACT (II)绪论 01MATLAB简介 (1)1.1MATLAB语言功能 (1)1。
2MATLAB语言特点 (1)2 连续时间周期信号的傅里叶级数 (2)2。
1连续时间周期信号的分解 (2)2.1.1三角形式的傅里叶级数 (2)2。
1。
2指数形式的傅里叶级数 (3)2.2连续时间周期信号的傅里叶综合 (3)2.3吉布斯现象 (4)3连续时间周期信号的频谱分析 (6)3.1单边与双边频谱关系 (6)3。
2以单边幅度频谱为例,研究脉冲宽度与频谱的关系 (7)3.3以单边幅度频谱为例,研究脉冲周期与频谱的关系 (8)4 典型周期脉冲的频谱 (10)4.1周期方波脉冲频谱的MATLAB实现 (10)4。
1。
1周期方波脉冲双边频谱的MATLAB实现 (10)4.1.2 周期方波脉冲单边频谱的MATLAB实现 (12)4.2周期三角波脉冲频谱的MATLAB实现 (14)4。
2。
1 周期三角波双边频谱的MATLAB实现 (15)4。
2。
2 周期三角波单边频谱的MATLAB实现 (16)5小结 (18)致谢 (19)参考文献 (20)附录 (21)摘要MATLAB目前已发展成为由MATLAB 语言、MATLAB 工作环境、MATLAB 图形处理系统、MATLAB 数学函数库和MATLAB 应用程序接口五大部分组成的集数值计算、图形处理、程序开发为一体的功能强大的系统。
本次课程设计则在深入研究连续时间信号傅里叶级数分析理论知识的基础上,利用MATLAB强大的图形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能,通过MATLAB编程进行图形功能仿真,从而实现连续时间周期信号频域分析的仿真波形,包括以下内容:用MATLAB实现周期信号的傅里叶级数分解与综合的波形;用MATLAB 实现周期信号的单边频谱及双边频谱的波形与分析;用MATLAB实现典型周期信号的频谱的波形。
matlab中s-function的编写【范本模板】
s函数是system Function的简称,用它来写自己的simulink模块.(够简单吧,^_^,详细的概念介绍大伙看帮助吧)可以用matlab、C、C++、Fortran、Ada等语言来写,这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧(主要是它比较简单)先讲讲为什么要用s函数,我觉得用s函数可以利用matlab的丰富资源,而不仅仅局限于simulink提供的模块,而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作,还可以操作windows API等的先介绍一下simulink的仿真过程(以便理解s函数),simulink的仿真有两个阶段:1.初始化:这个阶段主要是设置一些参数,像系统的输入输出个数、状态初值、采样时间等;2.运行阶段:这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、计算连续状态等等。
这个阶段需要反复运行,直至结束.在matlab的workspace里打edit sfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板),我们看它来具体分析s函数的结构。
它的第一行是这样的:function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag)先讲输入与输出变量的含义:t是采样时间,x是状态变量,u是输入(是做成simulink模块的输入),flag是仿真过程中的状态标志(以它来判断当前是初始化还是运行等);sys输出根据flag的不同而不同(下面将结合flag来讲sys的含义),x0是状态变量的初始值,str是保留参数(mathworks公司还没想好该怎么用它,嘻嘻,一般在初始化中将它置空就可以了,str=[]),ts是一个1×2的向量,ts(1)是采样周期,ts(2)是偏移量.下面结合sfuntmpl。
m中的代码来讲具体的结构:switch flag,%判断flag,看当前处于哪个状态case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;flag=0表示处于初始化状态,此时用函数mdlInitializeSizes进行初始化,此函数在sfuntmpl.m的149行我们找到他,在初始化状态下,sys是一个结构体,用它来设置模块的一些参数,各个参数详细说明如下:size = simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成sizes。
Matlab光学仿真设计【范本模板】
用Matlab光学仿真设计关于光学中等倾干涉的现象光电11401 刘兴伟17号光线以倾角i入射,上下两条反射光线经过透镜作用汇聚一起,形成干涉.由于入射角相同的光经薄膜两表面反射形成的反射光在相遇点有相同的光程差,也就是说,凡入射角相同的就形成同一条纹,故这些倾斜度不同的光束经薄膜反射所形成的干涉花样是一些明暗相间的同心圆环.这种干涉称为等倾干涉.基本理论:薄膜干涉中两相干光的光程差公式(表示为入射角的函数形式)为式中n 为薄膜的折射率;n0为空气的折射率;h为入射点的薄膜厚度;i0为薄膜的入射角;+λ/2为由于两束相干光在性质不同的两个界面(一个是光疏—光密界面,另一是光密-光疏界面)上反射而引起的附加光程差;λ为真空中波长. 薄膜干涉原理广泛应用于光学表面的检验、微小的角度或线度的精密测量、减反射膜和干涉滤光片的制备等。
当光程差为波长整数倍时,形成亮条纹,为半波长奇数倍时是暗条纹。
等倾条纹是内疏外密的同心圆环.如图所示:设计程序如下:为了方便计算,这里假设光波为垂直入射到薄膜上,并且设光源波长为450nm。
薄膜的厚度魏0。
35nm,透镜焦距为0.25m。
通过matlab编程计算获得等倾干涉二维和三维光强分别如图所示。
二维图像三维图像设计程序如下:F=0。
25;Lambda=450*10e—9;d=3。
5*10e-4;Theta=0.15;rMax=f*tan(theta/2);N=451;For i=1:Nx(i)=(i-1)*rMax/(N-1)—rMax;For j=1:Ny(i)=(i-1)*rMax/(N—1)-rMax;r(i,j)=sqrt(x(i)^2+y(j)^2;delta(i,j)=2*d/sqrt(1+r(i,j)^2/f^2); Phi(i,j)=2*pi*delta(i,j)/lambda;B(i,j)=4*cos(Phi(i,j)/2)^2;endendNCLevels=255;Br=(B/4.0)*NCLevels;figure(1);image(x,y,Br);Colormap(gray(NCLevels));axis sqare;Figure(2);mesh(x,y,Br);Calormap(gray(NCLevels));Axis square;。
matlab工具箱设计滤波器【范本模板】
MATLAB中用FDATool设计滤波器及使用该文章讲述了MATLAB中用FDATool设计滤波器及使用.1. 在Matlab中键入fdatool运行Filter Design and Analysis Tool.具体使用请参见Matlab Help中的Signal Processing Toolbox—〉FDATool。
2. 在fdatool工具中应该注意的几个问题:(a)Fstop(阻带截止频率)不能大于或等于采样频率Fs/2,这是由于数字滤波器设计的方式决定的.(b)将设计好的滤波器导出,可以采用两种方式Export the filter either as filter coefficients variables or as a dfilt or mfilt filter object variable。
(详细说明参见Matlab Help中的Signal Processing Toolbox—〉 FDATool—〉Exporting a Filter Design。
导出:File-——Export弹出EXPORT对话框,选择“Export As”为“Objects”,“Varable Names”可以更改,默认为Hd。
3。
(a)如果导出的是dfilt or mfilt filter object variable,则可以用[b, a] = tf(Hd)将dfilt filter object转换为传递函数形式,然后用d=filter(b,a,x); 使用这个滤波器。
其中:filter是默认函数,b、a是刚刚设计的传递函数参数,x是原始采集信号,d为滤波后的信号。
x=importdata(’E:\matlab_work\xy\bb\O6。
txt’);N=length(x);%取长度fs=4000;%采样频率t=(0:N-1)/fs;输出Hd;[b,a]=tf(Hd);%得到传递函数d=filter(b,a,x); subplot(311); plot(t,x); title(’原始信号’);xlabel(’t');ylabel(’y');grid on;基于fdatool工具的数字滤波器的matlab设计数字滤波器的matlab设计1。
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仿真平台与工具应用实
践
抛射体运动建模
设计报告
院系:信息科学与工程学院
专业班级:物联网工程二班
姓名:宋金林
学号: 20110808209 指导老师:肖要强
一、设计目的
学会使用matlab,了解matlab在物理学中的应用,利用matlab给抛射体运动建模,并应用于实际问题,例如炮弹轨迹、足球射门等方面。
二、设计内容
题目:半径为质量为的小球,以初速度方向角射向高度为的目标,令拖曳系数为,试计算物体在真空中飞行的时间和距离,并绘制运动轨迹。
三、设计思路
主要思路:
假定在t时刻小球所处位置为(x(t) , y(t)),速度和加速度在x 、y 轴上的分量分别为Vx(t)、Vy (t)和ax (t)、ay( t) , 经过一个很短的时间△t 后,近似有
Vy(t+△t)=Vy(t)+ay(t)*△t (4)
x (t+△t)= x(t)+Vx(t)*△t (5)
y (t+△t)= y(t)+Vy(t)*△t (6)
显然,由起始点(t=0时刻)的Vx 、Vy 即可求出该时刻的ax、ay ,而后由(3) 、(4)、(5)、(6)式可确定△t 时刻的Vx、Vy、x、y。
有了△t时刻的Vx、Vy ,就可再算出此时的ax 、ay... 逐渐推演下去,各时刻(由t=0时刻开始经多个△t 后的某一瞬时) 的位置(x、y)就可求得。
当然,△t越小,所得结果越准确。
上述推演,非常适合用迭代法编制程序,由计算机处理。
设计可分以下步骤进行:
步骤一:给定小球质量m,重力加速度g ,拖曳系数C 和小球面积A (半径为r ),根据D=rou*C*A/2 求出D
步骤二:给定小球的初始速度v (1)(大小和方向角theta ),小球的位置(x
(1)和y (1)。
设定时间间隔 detat
步骤三:选定最大的间隔数N (或者最大的时间
) 步骤四:当n<N 或者t< 时循环步骤五到步骤九
步骤五:计算加速度分量
步骤六:打印或者画 步骤七:计算新的速度分量
步骤八:计算新的位移坐标
步骤九:时间上增加一个间隔
步骤十:结束
t N t ∆=max m ax t x x vv m D a )/(-=y
y vv m D g a )/(--=y
x y x a a v v y x 和,,,,t a v v v x x x x ∆+=∆+t
a v v v y y y y ∆+=∆+2)(21t a t v x x x x x ∆+∆+=∆+2
)(21t a t v y y y y y ∆+∆+=∆+t
t t ∆+=
四、结果与分析
(程序代码见附件)
结果截图:
(设定初始方向角为(35/180)*pi、初始速度大小为50(m/s)、间隔数为N=600)
绘图结果
运行计算结果
结果分析:
无论从绘图结果还是运行计算结果都可以看出,当抛射体运动考虑空气阻力的影响时,它的轨迹将会发生偏移,与只考虑重力时的将会有所不同(在本题中所输入的数据显示在6秒时有阻力飞行的距离(124.0728)是无阻力情况下(245.7456)的一半左右,这是比较明显的区别了。
)。
对无阻力的图而言,其轨迹是一条抛物线。
而有阻力的轨迹就复杂的多,本题中也只是做近似处理。
将此建模结果用于实际中,我们知道,像在炮弹的发射中为了进一步提高准确度都会考虑空气阻力对它的影响,这样我们就可以通过这样的方法进行预先做尽可能精确的模拟,当然在我们的一般的研究中有时不会考虑空气阻力的影响。
五、体会
Matlab的确是一个很好用的软件,它和Mathematica、Maple并称为三大数学软件,在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
功能十分强大,学起来蛮有意思,操作也很简单。
像在二维曲线的绘制命令中,最重要、最基本的命令是plot,plot命令中,在每一对数组数据后面,给plot一个附加参量,就可以指定所要的颜色和线型,例如>>plot(x,y,’r’)就表示绘制以x、y元素为横、纵坐标的曲线,颜色为红色(red)。
但是短短几周的学习还没能比较好的掌握它,像这个抛射体运动建模就花了我比较长的时间,对数据的处理以及怎样用图像显示出来是主要的问题,其实也很简单,这只是基本的操作。
当然还需要进一步的学习,我想一旦有了兴趣,再好好努力学习,一定会发现更多Matlab的神奇之处。
六、参考资料
1、百度文库.matlab物理案例分析
/view/789cf2ee6294dd88d0d26b51.html 2、郭文正、陈跃敏.考虑空气阻力时的抛体运动计算机数值求解/view/d0*******b6648d7c1c746e4.html 3、考虑空气阻力的抛射体运动mtlab仿真[1]
/view/ebb494ed172ded630b1cb67c.html
附件(程序代码及说明)
g=9.8; %重力加速度
m=0.145; %小球质量
C=0.5; %拖拽系数
r=0.0366; %小球半径
A=pi*r^2; %小球面积
rou=1.2; %空气密度
D=(rou*C*A)/2;
detat=0.01; %设定的时间间隔
theta=input('输入初始方向角:') %输入抛射初始方向角
x(1)=0; %初始水平坐标
y(1)=0; %初始竖直坐标
V(1)=input('输入初始速度:') %输入初始速度
Vx(1)=V(1)*cos(theta); %初始水平分速度
Vy(1)=V(1)*sin(theta); %初始竖直分速度
N=input('输入最大间隔数:'); %输入最大间隔数
for n=1:N %下面开始循环求每一时刻的速度和位移(坐标)
V(n)=sqrt(Vx(n)^2+Vy(n)^2) %计算小球的速度
ax(n)=-(D/m)*V(n)*Vx(n); %计算水平加速度
ay(n)=-g-(D/m)*V(n)*Vy(n); %计算竖直加速度
Vx(n+1)=Vx(n)+ax(n)*detat; %计算水平速度
Vy(n+1)=Vy(n)+ay(n)*detat; %计算竖直速度
x(n+1)=x(n)+Vx(n)*detat+0.5*ax(n)*detat^2; %计算轨迹的水平位移(坐标)
y(n+1)=y(n)+Vy(n)*detat+0.5*ay(n)*detat^2; %计算轨迹的竖直位移(坐标)
px(n)=Vx(1)*n*detat; %无阻力情况下的水平位移(坐标)
py(n)=Vy(1)*n*detat-0.5*g*(n*detat)^2; %无阻力情况下的竖直位移(坐标)
end
plot(x,y,'r',px,py,'g'); %绘制以x,y;px,py为横纵坐标的曲线,r,g分别表示曲线颜色为红色和绿色
gtext('有阻力') %添加说明,下同
hold on
gtext('无阻力')
grid on %加格线和标注
tf=n*detat %计算飞行时间
x=max(x) %有阻力情况下的飞行路程
px=max(px) %无阻力情况下的飞行路程
xlabel('x(水平位移/m)'),ylabel('y(竖直位移/m)'); %将x轴、y轴意义的字符串显示在绘图窗口中
title('有阻力和无阻力情况下抛射体运动轨迹对比'); %图形开头增加标记和其他文本信息。