MATLAB仿真技术
matlab 通信仿真案例
matlab 通信仿真案例
在MATLAB中，通信仿真是一个常见的应用领域，可以用于模拟
和分析数字通信系统的性能。
下面我将从多个角度介绍几个常见的
通信仿真案例。
1. OFDM系统仿真，OFDM（正交频分复用）是一种常见的多载
波调制技术，用于高速数据传输。
你可以使用MATLAB来建立一个基
本的OFDM系统仿真模型，包括信道估计、均衡和解调等模块。
通过
仿真可以分析系统在不同信噪比下的误码率性能，优化系统参数以
及算法设计。
2. 无线通信系统仿真，你可以使用MATLAB建立一个简单的无
线通信系统仿真模型，包括传输信道建模、调制解调、信道编码、
多天线技术等。
通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、抗
干扰能力等性能指标。
3. MIMO系统仿真，MIMO（多输入多输出）技术在无线通信中
得到了广泛应用。
你可以使用MATLAB建立一个MIMO系统仿真模型，包括空间多路复用、信道估计、预编码等。
通过仿真可以分析系统
的信道容量、波束赋形技术对系统性能的影响等。
4. LTE系统仿真，LTE（长期演进）是目前移动通信领域的主流技术之一。
你可以使用MATLAB建立一个LTE系统仿真模型，包括物理层信号处理、上下行链路传输、信道编码解码等。
通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、干扰抑制能力等性能指标。
以上是一些常见的通信仿真案例，通过MATLAB你可以方便地建立仿真模型，分析系统性能，并优化系统设计。
希望这些案例能够帮助到你。
MATLAB仿真技术
MATLAB仿真技术作业合集页脚内容1页脚内容1第1章 习题5.利用直接输入法和矩阵编辑器创建矩阵A=⎥⎦⎤⎢⎣⎡642531。
解：⑴利用直接输入法输入程序A=[1 3 5;2 4 6]按Enter 键后，屏幕显示A = 1 3 52 4 6⑵用矩阵编辑器创建矩阵，如图1.1所示。
图1.1 MATLAB 编辑器7.用矩阵编辑器创建矩阵a,使a 具有如下矩阵形式。
页脚内容2a=⎥⎦⎤⎢⎣⎡642531⇒a=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡654321⇒a=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321⇒a=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡098706540321⇒a=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000098706540321 解：用矩阵编辑器创建矩阵a 的过程如图1.2、1.3、1.4、1.5、1.6所示。
图1.2 图1.3图1.4 图1.5图1.6页脚内容39.已知矩阵B=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡922518113211912102201304161475231501017，试：①提取矩阵B 的第一行和第二行的第2、4、5个元素组成新矩阵1B ;②提取矩阵B 的第三行和第一行的全部元素组成新矩阵2B ；③使矩阵B 的第一行和第三行的第2；4个元素为0；④标出矩阵B 的第一行中小于5的元素。
解：①如上题，用矩阵编辑器生成矩阵B ，再输入程序B1=B([1,2],[2,4,5])按Enter 键后，屏幕显示B1 = 0 0 155 14 16②输入程序B2=B([1,3],:)按Enter 键后，屏幕显示B2 = 17 0 1 0 15 4 0 13 0 22③第一行和第三行的第2；4个元素原本就为0。
④输入程序如下C=B(1,:)<5; %将B矩阵第一行中小于5 的值标记为1D=B(1,C) %去B矩阵第一行中标为1的元素按Enter键后，屏幕显示D= 0 1 011.已知矩阵a为4阶魔方阵，令a+3赋值给b，a+b赋值给c，求b和c。
MATLAB仿真与建模技术详解
MATLAB仿真与建模技术详解一、概述在现代科技的发展中，仿真与建模技术扮演着重要的角色。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于各个领域的仿真与建模工作中。
本文将详细介绍MATLAB的仿真与建模技术，包括其概念、工作原理以及实际应用。
二、MATLAB仿真技术的概念1. 什么是仿真仿真是指利用计算机模拟现实世界的过程或系统，以便更好地理解、研究和预测其行为。
MATLAB仿真技术通过数学建模和计算分析，可以模拟各种现实情境，如物理系统、电路、信号处理等。
2. MATLAB仿真的优势MATLAB具有简单易学、丰富的工具箱、高效的数值计算和可视化能力等优势。
它提供了一种快速、准确、灵活的仿真环境，能够满足不同领域的仿真需求。
三、MATLAB仿真技术的工作原理1. 数学建模MATLAB仿真技术的第一步是进行数学建模，即将现实世界的问题转化为数学表达式。
在MATLAB中，可以利用符号计算工具箱进行数学公式的推导和符号计算，得到准确的数学模型。
2. 模型参数设置在进行仿真之前，需要设置模型的参数。
MATLAB提供了丰富的工具箱，如控制系统工具箱、信号处理工具箱等，可以方便地设置参数，并对其进行优化和调整。
3. 仿真运行设置好参数后，就可以进行仿真运行了。
MATLAB提供了强大的计算和数值分析功能，可以对模型进行求解、优化和优化。
仿真结果可以以图形、表格等形式展示，以帮助用户更好地理解系统的行为。
四、MATLAB建模技术的概念1. 什么是建模建模是指将现实世界的问题抽象成数学模型的过程。
MATLAB建模技术通过将问题的关键部分进行抽象和简化，构建数学模型，从而对问题进行分析和求解。
2. MATLAB建模的应用领域MATLAB建模技术广泛应用于各个领域，如控制系统、信号处理、电机设计等。
通过建模，可以把复杂的系统简化为数学模型，方便进行分析和优化。
五、MATLAB建模技术的实际应用1. 控制系统建模控制系统建模是MATLAB的常见应用之一。
MATLAB仿真
第2章 MATLAB仿真 与其它高级语言相比较，MATLAB具有独特的优势： (1) MATLAB是一种跨平台的数学语言。采用MATLAB 编写的程序可以在目前所有的操作系统上运行 ( 只要这些系 统上安装了MATLAB平台)。MATLAB程序不依赖于计算机 类型和操作系统类型。
(2) MATLAB是一种超高级语言。MATLAB平台本身是 用C语言写成的，其中汇集了当前最新的数学算法库，是许 多专业数学家和工程学者多年的劳动结晶。 MATLAB 意味着站在巨人的肩膀上观察和处理问题，所 以在编程效率，程序的可读性、可靠性和可移植性上远远超 过了常规的高级语言。这使得 MATLAB 成为了进行科学研 究和数值计算的首选语言。
第2章 MATLAB仿真 MATLAB中可以方便地进行复数运算，例如计算
5
a b
2
，其中，a=15+j3，b=5e j2。
>>a=15+j*3,b=5*exp(j*2),(a.^2+b).^(1/5)［回车］ 6. MATLAB 提供了极为便利的数据可视化手段，可 以作出任意函数的图像。作为快速入门，在此以一个
二维作图为例，作出函数 y=e-x/10sinx 在 x∈［ -1,10 ］范
第2章 MATLAB仿真 (5) MATLAB具有强大的绘图功能。利用MATLAB的 绘图功能，可以轻易地获得高质量的(印刷级)曲线图。具 有多种形式来表达二维、三维图形，并具有强大的动画 功能，可以非常直观地表现抽象的数值结果。这也是 MATLAB广为流行的重要原因之一。 (6) MATLAB具有串口操作、声音输入输出等硬件操 控能力。随着版本的提高，这种能力还会不断加强，使 得人们利用计算机和实际硬件相连接的半实物仿真的梦 想得以轻易实现。 (7) MATLAB程序可以直接映射为DSP芯片可接受的 代码，大大提高了现代电子通信设备的研发效率。
Matlab中的电力系统仿真与稳态分析技术
Matlab中的电力系统仿真与稳态分析技术随着电力系统技术的不断发展，利用计算机软件进行电力系统仿真和稳态分析已经成为一个常见的工具。
Matlab作为一种强大的数学计算和仿真软件，在电力系统仿真和稳态分析中发挥了重要的作用。
本文将探讨Matlab在电力系统仿真和稳态分析中的应用，并对其相关技术进行介绍和分析。
第一部分：电力系统仿真技术的基本原理电力系统仿真是通过建立电力系统的数学模型，模拟实际电力系统运行过程的一种技术。
其基本原理是建立电力系统的节点电压和支路电流方程，使用数值计算方法求解这些方程，以得到电力系统的稳态解。
Matlab在电力系统仿真中常用的函数有powerflow和newton_raphson，它们分别用于求解电力系统的潮流计算和稳定计算。
潮流计算是电力系统仿真中最基本的环节，用于计算电网各节点的电压和支路的电流。
它的实质是求解电力系统的非线性方程组，对于大规模电力系统而言，这个方程组的求解是一个非常复杂的过程。
而Matlab提供了一套强大的数值计算工具箱，能够有效地处理这类问题。
利用Matlab编写的潮流计算程序，可以提供准确的电力系统状态信息。
第二部分：Matlab在电力系统仿真中的应用案例Matlab在电力系统仿真中提供了丰富的函数库和工具箱，可以用于建立电力系统的数学模型、求解电力系统方程组以及进行结果的可视化分析。
下面我们通过一个简单的案例，来展示Matlab在电力系统仿真中的应用。
假设一个3节点的电力系统，其中包括一个发电机节点、两个负荷节点以及电源节点。
我们可以通过Matlab的power_system函数建立电力系统的模型，并使用powerflow函数计算电力系统的潮流分布。
计算完成后，我们可以通过Matlab的plot函数绘制各节点的电压和支路的电流图像，对电力系统的稳态运行情况进行可视化分析。
第三部分：电力系统稳态分析技术的应用除了电力系统仿真，Matlab还可以用于电力系统稳态分析。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着现代科技的不断发展，越来越多的技术应用到现代控制系统中，而控制系统的分析与设计更是一项复杂的技术。
为了更好地实现现代控制系统的分析与设计，计算机技术尤其是基于Matlab的计算机仿真技术在现代控制系统分析与设计中已发挥着越来越重要的作用。
本文旨在介绍基于Matlab的仿真技术，总结它在现代控制系统分析与设计中的应用，为研究者们提供一个思考Matlab技术在现代控制系统分析与设计中的可能性的契机。
Matlab是当今流行的科学计算软件，它的设计特别适合进行矩阵运算和信号处理等工作，可以有效地处理大量复杂的数字信息，因此成为现代计算机技术应用于控制系统分析和设计的重要工具。
基于Matlab的仿真技术主要用于建立控制系统的动态模型，分析系统的特性，评估系统的性能，模拟系统的行为，确定系统的参数，优化系统的性能。
基于Matlab的仿真技术已被广泛应用于现代控制系统的设计中。
首先，基于Matlab的仿真技术可以有效地提高系统设计的效率。
通过实现对控制系统的动态模型建模，可以快速搭建出真实系统的模拟系统，并可以使用计算机来模拟系统行为，可以有效地缩短控制系统设计的周期。
其次，基于Matlab的仿真技术可以有效地改善系统设计质量。
通过分析模拟系统的行为，可以寻找更合理的解决方案，从而改善系统设计的质量。
第三，基于Matlab的仿真技术可以有效地确定系统参数。
通过在模拟系统中添加不同参数，并通过对系统模拟行为的分析，可以确定使系统更加有效的参数组合。
最后，基于Matlab的仿真技术可以有效地优化系统性能。
通过对系统行为的分析，可以识别出系统存在的问题，并设计相应的优化策略，从而实现系统性能的最佳化。
综上所述，基于Matlab的仿真技术在现代控制系统分析与设计中发挥着重要的作用，不仅可以提高系统设计的效率，而且可以改善系统设计的质量，确定系统参数，优化系统性能。
Matlab建模仿真
例：
求解Lorenz模型的状态方程，初值为 x1(0)=x2(0)=0,x3(0)=1e-10;
8/ 3， 10， 28
求解Lorenz模型的状态方程，
x 1(t ) x1(t ) x 2(t ) x3(t ) x 2(t ) x 2(t ) x3(t )
模块连接解释
0.5
Gain
×
Product 1
x´=∂x/∂t =bx－px²
－
＋
－
S
Sum
Integrator
Scope
Gain1
LOGO
微分方程的Simulink求解 及Matlab数字电路仿真
微分方程的Simulink建模与求解
建立起微分方程的 Simulink 模型 可以用 sim( ) 函数对其模型直接求解 得出微分方程的数值解
3.计算机仿真
计算机仿真是在研究系统过程中根据相似原理， 利用计算机来逼真模拟研究对象。研究对象可以 是实际的系统，也可以是设想中的系统。在没有 计算机以前，仿真都是利用实物或者它的物理模 型来进行研究的，即物理仿真。物理仿真的优点 是直接、形象、可信，缺点是模型受限、易破坏 、难以重用。
计算机作为一种最重要的仿真工具，已经推出了 模拟机、模拟数字机、数字通用机、仿真专用机 等各种机型并应用在不同的仿真领域。除了计算 机这种主要的仿真工具外还有两类专用仿真器： 一类是专用物理仿真器，如在飞行仿真中得到广 泛应用的转台，各种风洞、水洞等；另一类是用 于培训目的的各种训练仿真器，如培训原子能电 站、大型自动化工厂操作人员和训练飞行员、宇 航员的培训仿真器、仿真工作台和仿真机舱等
当然我们可以直接观察Matlab工具箱原有的 Lorenz
MATLAB仿真技术
4. 系统建模 4．1 连续系统建模
线性系统建模举例
例3：复位积分器的功用示例。 在仿真启动时，积分器从零开始对 0.5 t 进行积分。当复位口 信号 t-5=0 瞬间，积分器被重置为零。此后，再对0.5 （ t-5 ） 进行积分。
例3_4_2：积分模块直接构造微分方程求解模型。
假设从实际自然界（力学、电学、生态等）或社会中，抽象 出有初始状态为0的二阶微分程 x 0.2x 0.4x 0.2u，(t) u(t)是单位阶跃函数。本例演示如何用积分器直接构搭求解该微 分方程的模型。
符号矩阵的基本运算：加、减、乘、除、微积分等。 符号代数方程的求解。 符号微分方程的求解。 符号积分变换。
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MATLAB的可视化功能
（1）二维曲线图形和三维曲面图形
二维符号函数曲线。
二维曲线图形。
三维符号函数曲线。 三维曲面图形。
三维线性图形。
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（2）句柄图形 句柄图形（Handle Graphics）是一种面向对象的绘图系统。 图形对象、对象句柄和句柄图形树。 • MATLAB把用于数据可视和界面制作的基本绘图要素称 为句柄图形对象。 • 构成MATLAB句柄图形体系有12个图形对象（见句柄图形 树） 。
例：直接利用传递函数模块求解方程。
对二阶微分程进行拉氏变换：s2 X (s) 0.2sX (s) 0.4X (s) 0.2U (s)
可以得到： G(s) X (s)
0.2
U (s) s 2 0.2s 0.4
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4．1 连续系统建模（续）
非线性系统建模举例
例3：求非线性系统
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MATLAB的数值计算功能
Matlab中的动力系统建模与仿真方法
Matlab中的动力系统建模与仿真方法Matlab是一种流行的科学计算软件，广泛应用于各个领域中的数据处理和建模仿真。
在动力系统领域，Matlab也提供了丰富的工具和函数，方便用户进行系统建模和仿真。
本文将介绍Matlab中常用的动力系统建模方法和仿真技术。
一、动力系统建模方法1.1 状态空间表示法在动力系统建模时，常使用状态空间表示法来描述系统的动态行为。
状态空间表示法将系统的状态变量和输入输出变量联系起来，通过矩阵形式表示系统的数学模型。
Matlab提供了函数来求解状态空间模型的时间响应、频率响应等重要特性。
1.2 传递函数表示法传递函数表示法是另一种常用的动力系统建模方法。
它将系统的输入输出关系表示为一个分子多项式除以分母多项式的形式。
Matlab中的Control System Toolbox提供了丰富的函数和工具箱来处理传递函数模型，如函数tf、bode、step 等。
1.3 符号计算方法符号计算是一种基于代数运算的方法，可以在符号层面上进行系统的数学推导和分析。
Matlab中的Symbolic Math Toolbox提供了强大的符号计算功能，包括求解方程组、求导、积分、线性化等。
通过符号计算，可以得到系统的解析解或近似解，进一步分析系统的特性。
1.4 神经网络建模方法除了传统的数学建模方法外，神经网络也被广泛应用于动力系统的建模和仿真。
Matlab中的Neural Network Toolbox提供了丰富的函数和工具来构建神经网络模型，并进行训练和仿真。
神经网络可以通过学习系统的输入输出数据来建立模型，具有一定的非线性拟合能力。
二、动力系统仿真技术2.1 数值解法动力系统的仿真一般采用数值解法来求解微分方程。
Matlab提供了丰富的数值求解函数，如ode45、ode23、ode15s等，可以根据系统的特点选择合适的数值求解方法。
数值解法通过离散化时间和空间，将连续的微分方程转化为差分方程，以逼近真实系统的连续演化过程。
《MATLAB仿真技术》实验指导书2016附问题详解
实验项目及学时安排实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算 2学时实验二 MATLAB数值计算实验 2学时实验三 MATLAB数组应用实验 2学时实验四 MATLAB符号计算实验 2学时实验五 MATLAB的图形绘制实验 2学时实验六 MATLAB的程序设计实验 2学时实验七 MATLAB工具箱Simulink的应用实验 2学时实验八 MATLAB图形用户接口GUI的应用实验 2学时实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算一、实验目的1．熟悉MATLAB开发环境2．掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算二、实验基本知识1.熟悉MATLAB环境:MATLAB桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、工作空间浏览器、文件和搜索路径浏览器。
2.掌握MATLAB常用命令3.MATLAB变量与运算符变量命名规则如下：（1）变量名可以由英语字母、数字和下划线组成（2）变量名应以英文字母开头（3）长度不大于31个（4）区分大小写MATLAB中设置了一些特殊的变量与常量，列于下表。
MATLAB运算符，通过下面几个表来说明MATLAB的各种常用运算符4.MATLAB的一维、二维数组的寻访表6 子数组访问与赋值常用的相关指令格式5.MATLAB的基本运算表7 两种运算指令形式和实质涵的异同表6.MATLAB的常用函数表8 标准数组生成函数表9 数组操作函数三、实验容1、学习使用help命令，例如在命令窗口输入help eye，然后根据帮助说明，学习使用指令eye（其它不会用的指令，依照此方法类推）2、学习使用clc、clear，观察command window、command history和workspace等窗口的变化结果。
3、初步程序的编写练习，新建M-file，保存（自己设定文件名，例如exerc1、exerc2、 exerc3……），学习使用MATLAB的基本运算符、数组寻访指令、标准数组生成函数和数组操作函数。
matlab仿真课程设计参考
matlab仿真课程设计参考一、教学目标本课程的教学目标是让同学们掌握MATLAB仿真的基本原理和方法，能够运用MATLAB进行简单的仿真实验，提高同学们解决实际问题的能力。
具体分为以下三个部分：1.知识目标：使学生了解MATLAB仿真的基本概念、原理和流程，掌握MATLAB编程基础，了解MATLAB在工程领域的应用。
2.技能目标：培养学生运用MATLAB进行仿真实验的能力，能够独立完成简单的MATLAB程序设计，并对仿真结果进行分析。
3.情感态度价值观目标：激发学生对MATLAB仿真技术的兴趣，培养学生的创新意识和团队协作精神，提高学生运用现代信息技术解决实际问题的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.MATLAB仿真概述：介绍MATLAB仿真的基本概念、原理和流程。
2.MATLAB编程基础：讲解MATLAB的基本语法、数据类型、运算符、函数等。
3.MATLAB仿真实验：介绍常用的MATLAB仿真实验方法，如动态仿真、静态仿真等。
4.MATLAB在工程领域的应用：举例说明MATLAB在电子、通信、控制等领域的应用。
5.案例分析：分析典型的MATLAB仿真案例，使学生能够独立完成仿真实验。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用以下几种教学方法：1.讲授法：讲解MATLAB仿真基本概念、原理和流程，使学生掌握基本知识。
2.案例分析法：分析典型的MATLAB仿真案例，引导学生独立完成仿真实验。
3.实验法：学生进行上机实验，巩固所学知识，提高实际操作能力。
4.讨论法：学生分组讨论，培养学生的团队协作能力和创新意识。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《MATLAB仿真教程》等。
2.参考书：《MATLAB编程与应用》、《MATLAB实例教程》等。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程、网络资源等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、实验仪器等。
MATLAB仿真技术与应用实验指导书
MATLAB仿真技术与应用实验指导书MATLAB是基于矩阵的一种计算工具，它已经成为世界各国高校和研究人员中最为流行的软件之一。
它提供了丰富可靠的矩阵运算、数据处理、图形绘制、图像处理等便利工具，并且由于MATLAB的广泛应用，很多理论的创始人在MATLAB上开发了相关的工具箱，现在MATLAB附带的各方面工具箱有：控制系统、通讯、符号运算、小波计算、偏微分方程、数据统计、图像、金融、LMI 控制、QFT控制、数字信号处理、模糊控制、模型预估控制、频域辨识、高阶谱分析、统计学、非线性控制系统、图像处理、神经元网络、m 分析、信号处理、插值、优化、鲁棒控制、控制系统设计、系统辨识等等，并且MATLAB提供了图形化的时域仿真程序----Simulink，在高校中还开发有振动理论、化学统计学、语音处理等等方面的工具箱。
本实验课的基本目标是学会使用MATLAB基本功能，为在科研中应用打下基础。
主要应掌握在MATLAB中进行矩阵运算、多项式处理、控制语句、数字信号处理、基本绘图；掌握MATLAB的基本编程技巧，可以比较熟练的编写MATLAB程序；掌握SimuLink仿真的基本方法和元件构成，可以使用SimuLink 建立一般的时域仿真程序；掌握MATLAB的优化工具箱、插值工具箱、符号运算几个通用工具箱的使用和基本函数。
参考文献：1．薛定宇，陈阳泉．基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术与应用．北京：清华大学出版社，20022．苏晓生．掌握MATLAB6.0及其工程应用．北京：科学出版社，20023．崔怡．MATLAB5.3实例详解．北京：航空工业出版社，20004．孙亮. MATLAB语言与控制系统仿真. 北京：北京工业大学出版社，2001 5．黄文梅，杨勇，熊桂林，成晓明. 系统仿真分析与设计——MATLAB语言工程应用. 长沙：国防科技大学出版社，20016．王沫然. Simulink4建模及动态仿真. 北京：电子工业出版社，20027．董景新，赵长德. 控制工程基础. 北京：清华大学出版社，19928．陈亚勇等编著. MATLAB信号处理详解. 北京：人民邮电出版社，20011 MATLAB语言基础实验1.1 MATLAB语言平台及基本运算一．实验目的1．学习了解MATLAB语言环境；练习MATLAB命令的基本操作；练习m 文件的基本操作；2．学习MATLAB的基本矩阵运算；学习MATLAB的点运算；学习复杂运算；3．学习MATLAB的基本符号运算；学习MATLAB的矩阵符号运算。
在Matlab中进行模拟系统建模与仿真
在Matlab中进行模拟系统建模与仿真简介MATLAB（Matrix laboratory）是一种高级计算环境和编程语言，广泛用于工程、科学和数学领域的数据分析、可视化和算法开发。
在MATLAB中，我们可以使用各种工具箱和功能来进行系统建模和仿真。
本文将介绍一些MATLAB中进行模拟系统建模与仿真的方法和技巧，以帮助读者更好地理解和应用这个强大的工具。
一、系统建模1. 确定系统的输入和输出在进行系统建模之前，首先要明确系统的输入和输出。
系统的输入是指进入系统的外部信号或变量，而系统的输出是指系统产生的响应或结果。
了解系统的输入和输出有助于我们理解系统的工作原理并进行模型构建。
2. 建立传递函数模型传递函数模型是系统建模中常用的一种数学模型。
它通过输入和输出之间的关系来描述系统的动态行为。
在MATLAB中，我们可以使用tf函数来建立传递函数模型。
例如，假设有一个二阶系统，可以通过以下代码建立其传递函数模型：```matlabnum = [1];den = [1, 1, 1];sys = tf(num, den);```3. 建立状态空间模型状态空间模型是描述系统动态行为的另一种常用模型。
它通过系统的状态变量和输入之间的关系来表示系统的行为。
在MATLAB中，我们可以使用ss函数来建立状态空间模型。
例如，假设有一个二阶系统，可以通过以下代码建立其状态空间模型：```matlabA = [0, 1; -1, -1];B = [0; 1];C = [1, 0];D = 0;sys = ss(A, B, C, D);```二、系统仿真1. 时域仿真时域仿真是通过对系统输入信号进行时间积分来模拟系统的行为。
在MATLAB中，我们可以使用sim函数来进行时域仿真。
例如，假设有一个输入信号u和一个系统sys，可以通过以下代码进行时域仿真：```matlabt = 0:0.01:10; % 时间范围u = sin(t); % 输入信号[y, t] = sim(sys, t, u); % 仿真结果```2. 频域仿真频域仿真是通过对系统输入信号进行傅里叶变换，并与系统的传递函数进行频域计算来模拟系统的行为。
matlab仿真课程设计报告
matlab仿真课程设计报告一、教学目标本课程的教学目标旨在通过MATLAB仿真技术的学习，使学生掌握MATLAB基本操作、仿真环境搭建、脚本编写及图形用户界面设计等技能，培养学生运用MATLAB解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：–理解MATLAB的系统结构及基本功能；–掌握MATLAB基本语法、数据类型、矩阵运算；–熟悉MATLAB仿真环境及相关工具箱；–了解MATLAB在工程领域的应用。
2.技能目标：–能够独立搭建简单的仿真环境；–能够运用MATLAB进行数据分析、算法实现；–具备编写MATLAB脚本及图形用户界面的能力；–能够运用MATLAB解决实际工程问题。
3.情感态度价值观目标：–培养学生的创新意识、团队协作精神及自主学习能力；–使学生认识到MATLAB在工程领域的重要性，提高学习兴趣；–培养学生运用所学知识解决实际问题的责任感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括MATLAB基础知识、MATLAB仿真环境及工具箱、脚本编写及图形用户界面设计等。
具体安排如下：1.MATLAB基础知识：–MATLAB概述及系统结构；–MATLAB基本语法、数据类型、矩阵运算。
2.MATLAB仿真环境及工具箱：–MATLAB仿真环境搭建；–MATLAB常用工具箱介绍，如控制系统、信号处理、图像处理等。
3.脚本编写及图形用户界面设计：–MATLAB脚本编写方法及技巧；–MATLAB图形用户界面设计原理及实例。
4.MATLAB在工程领域的应用：–利用MATLAB解决实际工程问题案例分析。
三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法、实验法等多种教学方法相结合，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：通过讲解MATLAB的基本概念、语法及应用，使学生掌握课程基本知识。
2.案例分析法：分析实际工程案例，让学生了解MATLAB在工程领域的应用，提高学生解决实际问题的能力。
3.实验法：安排适量实验，让学生动手操作，培养学生的实际操作能力和创新能力。
MATLAB中的行为建模和仿真技巧
MATLAB中的行为建模和仿真技巧引言：MATLAB是一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于各个领域的工程问题求解和仿真。
本文将重点介绍如何利用MATLAB进行行为建模和仿真，为读者提供一些技巧和指导。
一、行为建模行为建模是以人工智能为基础的研究领域，它旨在对现实世界中的对象、系统或个体的行为进行建模和描述。
MATLAB提供了丰富的工具和函数，支持各种行为建模技术的实现。
1. 基于状态机的行为建模状态机模型是一种常用的行为建模工具，它描述了对象的行为随时间的变化。
在MATLAB中，我们可以使用状态机工具箱来创建和模拟状态机模型。
该工具箱提供了丰富的函数和图形界面，使得状态机模型的构建和仿真变得简单易用。
2. 基于规则的行为建模规则是描述系统行为的逻辑条件和控制规则。
在MATLAB中，可以使用模糊逻辑工具箱来实现基于规则的行为建模。
该工具箱提供了一套完整的模糊逻辑建模和仿真函数，可以帮助用户轻松构建和模拟模糊规则，并通过模糊推理来描述和控制系统的行为。
3. 基于神经网络的行为建模神经网络是一种模拟人类大脑神经元网络的数学模型，它可以学习和模拟复杂的非线性行为。
在MATLAB中，我们可以借助神经网络工具箱来构建和训练神经网络模型，并用于行为建模和仿真。
该工具箱提供了多种类型的神经网络模型和训练算法，可满足不同应用场景的需求。
二、仿真技巧仿真是通过计算机模拟实验来研究系统的行为和性能的一种方法。
MATLAB提供了许多强大的仿真工具和函数，使得仿真任务变得更加简单和高效。
1. 参数扫描和优化在进行系统仿真时，参数的确定是至关重要的。
MATLAB提供了参数扫描和优化工具箱，可以帮助用户通过对参数空间的扫描和优化算法的应用，确定最佳的系统参数配置。
2. 多体系统仿真多体系统是由多个相互作用的刚体组成的系统，常用于机械和物理仿真。
MATLAB提供了多体系统仿真工具箱，可用于建立和模拟多体系统的动力学行为。
该工具箱提供了多种建模和仿真函数，可用于模拟刚体的运动、碰撞和相互作用等。
如何利用Matlab技术进行模拟实验
如何利用Matlab技术进行模拟实验引言：模拟实验是一种基于计算机仿真的方法，通过对系统的数学建模及仿真模拟，来了解和研究实际问题。
MATLAB作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和函数，可以用于各种领域的模拟实验。
本文将介绍如何利用MATLAB技术进行模拟实验，并分析其优势和应用案例。
一、使用MATLAB进行数学建模数学建模是模拟实验的基础，通过数学模型的建立，可以将实际问题转化为数学表达式，进而进行仿真模拟分析。
在MATLAB中，有一些常用的数学建模工具和函数可以帮助我们完成这个过程。
1.符号计算工具包(Symbolic Math Toolbox)：该工具包提供了符号化数学计算的功能，可以进行符号运算、求解方程、求导、积分等操作。
通过符号计算，可以将数学问题抽象为符号表达式，方便后续的建模和仿真。
2.方程求解器(Solver)：MATLAB中内置了多种求解方程的算法和函数，可以快速准确地求解各种数学模型中的方程。
例如，可以使用fsolve函数来求解非线性方程组，使用ode45函数来求解常微分方程等。
3.优化工具箱(Optimization Toolbox)：该工具箱提供了多种优化算法和函数，可以用于求解最优化问题。
例如，使用fmincon函数可以进行约束最优化，使用linprog函数可以进行线性规划等。
二、MATLAB的仿真建模功能MATLAB不仅可以进行数学建模，还提供了强大的仿真建模功能，可以根据建立的数学模型进行仿真实验，并得到模拟结果。
1.图形化建模界面(Simulink)：MATLAB中的Simulink是一个图形化建模和仿真环境，可以用于构建动态系统的模型。
用户可以通过将各种功能块组合在一起，建立整个系统的模型。
Simulink支持各种类型的信号和系统，包括连续时间、离散时间、混合时间等。
通过Simulink可以直观地展示系统的动态行为，并进行仿真和分析。
2.系统动态仿真：MATLAB提供了一系列用于系统动态仿真的函数和工具箱。
基于MATLABSimulink的机械系统仿真技术
基于MATLABSimulink的机械系统仿真技术基于 MATLAB/Simulink 的机械系统仿真技术在当今科技飞速发展的时代，机械系统的设计和优化变得日益复杂。
为了更高效、准确地预测和分析机械系统的性能，基于MATLAB/Simulink 的机械系统仿真技术应运而生。
这项技术为机械工程师和研究人员提供了强大的工具，帮助他们在实际制造之前，就能对机械系统的行为有深入的了解和准确的预测。
机械系统仿真技术的核心在于通过建立数学模型来模拟真实世界中机械系统的运行。
而 MATLAB/Simulink 作为一款功能强大的数学计算和建模软件，为实现这一目标提供了丰富的资源和便捷的操作环境。
首先，让我们来了解一下 MATLAB/Simulink 的一些基本特点。
MATLAB 具有强大的数值计算和数据分析能力，能够处理复杂的数学公式和算法。
Simulink 则是一个基于图形化的建模环境，用户可以通过拖拽和连接各种模块来构建系统模型，这种直观的操作方式大大降低了建模的难度，提高了工作效率。
在机械系统仿真中，常见的模型类型包括刚体动力学模型、柔性体模型、传动系统模型等。
以刚体动力学模型为例，我们可以使用牛顿定律和欧拉方程来描述物体的运动。
通过在 Simulink 中定义质量、惯性矩、力和力矩等参数，以及它们之间的关系，就能模拟出刚体的运动轨迹和受力情况。
对于复杂的机械系统，如汽车的悬挂系统，不仅需要考虑刚体的运动，还需要考虑弹性元件和阻尼器的特性。
这时，就可以引入柔性体模型。
通过有限元分析等方法，可以将柔性体的模态信息导入到Simulink 中，与刚体模型相结合，从而更真实地反映系统的动态特性。
传动系统也是机械系统中的重要组成部分。
例如，齿轮传动系统的建模需要考虑齿轮的齿数、模数、压力角等参数，以及齿面接触和摩擦等因素。
在 MATLAB/Simulink 中，可以使用专门的模块来构建齿轮传动模型，并与其他部件的模型进行集成，以分析整个传动系统的性能。
基于MATLAB的电力系统仿真技术研究
基于MATLAB的电力系统仿真技术研究引言：随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的不断增加，电力系统的安全和稳定运行变得尤为重要。
仿真技术是评估电力系统运行状况、优化电力系统配置以及解决系统故障的重要手段之一。
而基于MATLAB的电力系统仿真技术，由于其高度灵活、强大的数值计算能力和丰富的应用工具箱，成为了电力系统仿真领域中最为常用和受欢迎的工具之一。
一、MATLAB在电力系统仿真中的应用1. 电力系统模型的建立电力系统仿真的第一步是建立电力系统的数学模型，以描述电力系统中各个元件之间的关系和相互作用。
MATLAB提供了丰富的数据处理和数学建模工具，可以方便地将电力系统的各个元件（如发电机、变压器、线路等）抽象为数学模型，并通过线性方程组或非线性方程组来描述系统的运行规律。
2. 稳态和暂态分析基于MATLAB的电力系统仿真技术可以进行稳态和暂态分析，以验证电力系统在不同工作情况下的运行状态和稳定性。
稳态分析主要包括功率流计算、电压稳定限制计算等，而暂态分析则着重于电力系统的瞬态响应和稳定性评估。
MATLAB提供了强大的数值计算和解算器工具，可以帮助工程师高效准确地进行稳态和暂态仿真分析。
3. 阻尼器和控制器设计电力系统中的振荡和不稳定性是影响电力系统安全和稳定运行的重要因素。
基于MATLAB的电力系统仿真技术可以帮助工程师设计和优化阻尼器和控制器，以提高电力系统阻尼和稳定性。
MATLAB提供了丰富的控制系统设计和分析工具箱，例如控制系统工具箱、优化工具箱等，可用于系统建模、控制器设计和参数优化等。
二、基于MATLAB的电力系统仿真技术的优势和挑战1. 优势：（1）灵活性：MATLAB提供了丰富的建模、分析和可视化工具，使得电力系统仿真可以灵活地应对不同的问题和需求。
工程师可以根据具体情况定制电力系统的仿真模型和仿真方案。
（2）高效性：MATLAB具有强大的数值计算和算法解算能力，能够高效地处理大规模的电力系统仿真问题。
利用matlab进行仿真的案例
利用matlab进行仿真的案例利用Matlab进行仿真可以涉及多个领域的案例，下面列举10个案例：1. 汽车碰撞仿真：利用Matlab中的物理仿真库，可以模拟汽车碰撞的过程，分析碰撞时车辆的变形、撞击力等参数。
可以根据不同的碰撞角度和速度，评估不同碰撞条件下的安全性能。
2. 电力系统仿真：利用Matlab中的电力系统仿真工具，可以模拟电力系统的运行情况，包括电压、电流、功率等参数的变化。
可以用于分析电力系统的稳定性、短路故障等问题，并进行相应的优化设计。
3. 通信系统仿真：利用Matlab中的通信系统仿真工具箱，可以模拟无线通信系统的传输过程，包括信号的发送、接收、调制解调等环节。
可以用于评估不同调制方式、编码方式等对通信系统性能的影响。
4. 智能控制仿真：利用Matlab中的控制系统仿真工具，可以模拟各种控制系统的运行情况，包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
可以用于设计、优化和评估各种控制算法的性能。
5. 雷达系统仿真：利用Matlab中的雷达仿真工具，可以模拟雷达系统的工作原理和性能，包括发射、接收、信号处理等过程。
可以用于评估雷达系统的探测能力、跟踪精度等指标，并进行系统参数的优化设计。
6. 气候变化模拟：利用Matlab中的气候模型，可以模拟气候系统的变化过程，包括温度、降水、风速等参数的变化。
可以用于研究气候变化对生态环境、农业生产等方面的影响，以及制定相应的应对策略。
7. 人体生理仿真：利用Matlab中的生理仿真工具箱，可以模拟人体的生理过程，包括心血管系统、呼吸系统、神经系统等。
可以用于研究不同疾病、药物对人体的影响，以及评估各种治疗方案的效果。
8. 金融市场仿真：利用Matlab中的金融工具箱，可以模拟金融市场的价格变化过程，包括股票、期货、汇率等。
可以用于研究不同投资策略、风险管理方法等对投资收益的影响，并进行相应的决策分析。
9. 电子器件仿真：利用Matlab中的电子器件仿真工具，可以模拟各种电子器件的工作原理和性能，包括二极管、晶体管、集成电路等。
基于MATLAB的机器人动力学仿真技术
基于MATLAB的机器人动力学仿真技术第一章：绪论1.1 研究背景机器人技术是当今全球研究的热点领域，其主要目的是为了解决人工劳动成本高以及人工危险度大的现代生产需求。
在机器人技术的应用过程中，机器人动力学仿真技术作为一种非常重要的技术手段，能够帮助机器人制造企业优化生产流程，降低生产成本，提高生产效率及设备质量，因此机器人动力学仿真技术日益受到重视。
1.2 技术意义机器人动力学仿真技术设计一款机器人时，需要进行机器人的动力学仿真分析，以确定机器人的动力学参数和优化机器人的运动轨迹等，只有进行准确的仿真分析，才能设计出性能稳定、效率高、精度高的机器人。
因此，机器人动力学仿真是机器人研究和开发的关键。
第二章：MATLAB基础知识2.1 MATLAB简介MATLAB是一种用于数值计算和技术计算的高级语言和交互式环境。
MATLAB 可以进行矩阵运算、绘图和数据分析等操作。
它既可以作为一个工程师、科学家的开发环境，也可用于学生进行学科研究。
2.2 MATLAB常用命令MATLAB的常用功能包括了数值计算、数据分析、工程绘图、符号计算、控制设计等，下面介绍一些常见命令：1)help：获取函数的帮助文档2)clc：清屏3)disp：用于显示消息或计算结果，常用于脚本文件或函数中4)fprintf：用于在命令行窗口或文件中输出格式化的数据5)close：关闭已打开的绘图以及GUI窗口第三章：机器人动力学仿真技术3.1 机器人运动学关系式运动学是研究机器人运动过程中不涉及速度、加速度等动力学变量，而仅仅关注机器人运动范畴的一种数学分析方法。
机器人运动学关系式是计算机数值仿真一款机器人时用于描述机器人姿态和位置的数学模型。
3.2 机器人动力学约束条件动力学是研究机器人整体力学性质的一种数学分析方法，它涉及速度、加速度等动力学变量，并分析机器人所受到的各种力和力矩，以预测机器人行为。
机器人动力学约束条件是计算机数值仿真一款机器人时用于描述机器人运动过程中所受制约的数学模型。
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MATLAB仿真技术作业合集页脚内容1页脚内容1第1章 习题5.利用直接输入法和矩阵编辑器创建矩阵A=⎥⎦⎤⎢⎣⎡642531。
解：⑴利用直接输入法输入程序A=[1 3 5;2 4 6]按Enter 键后，屏幕显示A = 1 3 52 4 6⑵用矩阵编辑器创建矩阵，如图1.1所示。
图1.1 MATLAB 编辑器7.用矩阵编辑器创建矩阵a,使a 具有如下矩阵形式。
页脚内容2a=⎥⎦⎤⎢⎣⎡642531⇒a=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡654321⇒a=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡987654321⇒a=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡098706540321⇒a=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡0000098706540321 解：用矩阵编辑器创建矩阵a 的过程如图1.2、1.3、1.4、1.5、1.6所示。
图1.2 图1.3图1.4 图1.5图1.6页脚内容39.已知矩阵B=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡922518113211912102201304161475231501017，试：①提取矩阵B 的第一行和第二行的第2、4、5个元素组成新矩阵1B ;②提取矩阵B 的第三行和第一行的全部元素组成新矩阵2B ；③使矩阵B 的第一行和第三行的第2；4个元素为0；④标出矩阵B 的第一行中小于5的元素。
解：①如上题，用矩阵编辑器生成矩阵B ，再输入程序B1=B([1,2],[2,4,5])按Enter 键后，屏幕显示B1 = 0 0 155 14 16②输入程序B2=B([1,3],:)按Enter 键后，屏幕显示B2 = 17 0 1 0 15 4 0 13 0 22③第一行和第三行的第2；4个元素原本就为0。
④输入程序如下C=B(1,:)<5; %将B矩阵第一行中小于5 的值标记为1D=B(1,C) %去B矩阵第一行中标为1的元素按Enter键后，屏幕显示D= 0 1 011.已知矩阵a为4阶魔方阵，令a+3赋值给b，a+b赋值给c，求b和c。
解：程序如下。
>> a=magic(4) %建立4阶魔方矩阵a = 16 2 3 135 11 10 89 7 6 124 14 15 1>> b=a+3 %将a中各元素加3b = 19 5 6 168 14 13 1112 10 9 157 17 18 4>> c=a+b %将a,b中对应元素相加页脚内容4c = 35 7 9 2913 25 23 1921 17 15 2711 31 33 513.已知A为3×3的均匀分布随机矩阵，B为3×2的均匀分布随机矩阵，C为2×3的均匀分布随机矩阵，求Q=C*A^2*B。
解：程序如下。
>> A=rand(3,3) %A为3×3的均匀分布随机矩阵A = 664/815 717/785 408/14651298/1433 1493/2361 1324/2421751/5914 694/7115 338/353>> B=rand(3,2) %B为3×2的均匀分布随机矩阵B = 687/712 581/607589/3737 614/12656271/6461 1142/1427>> C=rand(2,3) %C为2×3的均匀分布随机矩阵C = 689/4856 1065/1163 1966/2049页脚内容5407/965 61/77 3581/5461>> Q1=C*A^2*BQ1 = 1444/357 6485/15441263/311 699/16315.指出下列矩阵函数所实现的具体运算。
⑴A=rand(5)；⑵B=rank(A)；⑶C=eig(A)；⑷D=sqrtm(A)；⑸E=det(A)解：⑴A=rand(5)建立5x5的均匀分布随机矩阵；⑵B=rank(A)求A矩阵的秩；⑶C=eig(A)是求的A矩阵的全部特征值；⑷D=sqrtm(A)是按矩阵乘法的方式对A矩阵开平方根；⑸E=det(A)是求矩阵A的行列式。
17.利用MATLAB的roots函数求ƒ(x)=5x+44x+103x+162x+17x+12=0的根。
解：程序运行如下>> p=[1,4,10,16,17,12]p = 1 4 10 16 17 12>> x=roots(p)x = -1.6506页脚内容6页脚内容7-1.0000 + 1.4142i-1.0000 - 1.4142i-0.1747 + 1.5469i-0.1747 - 1.5469i19.画出一个幅度为2、频率为4Hz 、相位为3的正弦信号。
解：程序如下>> A=2;>> phi=pi/3;>> omega=2*pi/12;>> n=-10:10;>> x=A*sin(omega*n+phi);>> stem(n,x,'fill');>> grid on;运行结果如图1.7所示。
图1.7 离散正弦信号图第2章习题1.系统的微分方程为'x(t)=-4x(t)+2u(t),其中u(t)是幅度为1、角频率为1rad/s的方波输入信号，试建立系统的Simulink模型并进行仿真。
解：利用模块库中的模块建立系统模型，如图2.1所示。
图2.1 求解微分方程的模型在Scope窗口中看到仿真曲线如图2.2所示。
页脚内容8页脚内容9图2.2 仿真结果3.某单位反馈控制系统如图2.3(a)所示，引人反馈如图2.3(b)所示。
YF ⊗ Y F ⊗ ⊗ _ _ _(a)控制系统结构图 (b)图2.3（1）在Simulink 环境下构建原始系统的结构图，输入阶跃信号，进行仿真，并对结果进行分析。
（2）在原系统中引人比例反馈，在Simulink 环境下构建引人比例反馈后的系统结构图，进行仿真，并对结果进行分析。
解：（1）在Simulink 环境下构建原始系统的结构图如图2.4所示，仿真结果如图2.5所示。
110+s s 1110+s s1G(s)图2.4 仿真模型图2.5 仿真结果（2）在Simulink环境下构建引人比例反馈后的系统结构图如图2.6所示，仿真结果如图2.7所示。
图2.6 仿真模型页脚内容10页脚内容11图2.7 仿真结果5.使用Simulink 仿真求下列系统的单位脉冲响应（Simulink 中没有单位冲激信号模块，所以要利用阶跃信号模块经微分来产生）。
（1）H （s ）=)5)(2()1(5+++s s s s（2）H （s ）=115232++++s s s s解:（1）建立的系统仿真模型如图2.8所示，仿真结果如图2.9所示。
图2.8 系统仿真模型图2.9 仿真结果（2）建立的系统仿真模型如图2.10所示，仿真结果如图2.11所示。
图2.10 系统仿真模型图2.11 仿真结果第3章习题2.利用信号处理模块库中的模块，构造并仿真信号:ƒ(n)=δ(n)+2u(n-1)-δ(n-3)页脚内容12解：图3.1 仿真框图选择模块搭建好的模型如图3.1所示。
接着设置各个模块的参数，Discrete Impulse模块参数如图3.2所示，Discrete Impulse1模块参数如图3.3所示，Buffer中Output Buffer Size设置为20，Gain模块Gain参数设为-1，Constant模块中Constant Value设为2，Delay模块中Delay参数设为1。
仿真结果如图3.4所示。
图3.2 Discrete Impulse模块参数页脚内容13图3.3 Discrete Impulse1模块参数图3.4 仿真结果5.设计一个巴特沃斯数字低通滤波器，使其满足：通带截止频率为0.4π，通带波纹小于0.5dB;阻带截止频率为06π，阻带最小衰减为50dB，试用FDAtool设计该数字滤波器，并生成脉冲响应曲线和频率响应曲线。
解：按3.5图设计滤波器参数。
页脚内容14图13.5 滤波器设计界面点击Impulse选项得到冲激响应曲线如图3.6所示。
图3.6 冲激响应频率响应曲线如图3.7所示。
图3.7 幅频特性和相频特性页脚内容1512.自行录入一段语言信号，并对其做4倍抽取运算，观测抽取前与抽取后的频谱变化。
解：选择模块构造仿真框图如图3.8所示。
图3.8 仿真模型框图在matlab工作空间输入命令[x,fs]=wavread('E:\yinyue\xuyong.wav');设置各个模块参数。
Buffer模块参数如图3.9所示。
Signal from work space参数如图3.10所示。
图3.9 Buffer参数设置页脚内容16图3.10 Signal from work space参数设置仿真结果如下：图3.11 仿真前页脚内容17图3.12 仿真后第4章习题2.对四进制差分相移键控(DPSK)通信系统进行建模和蒙特卡罗仿真。
解：程序如下：clear all;SNRindB1=0:2:12;SNRindB2=0:0.1:12;for i=1:length(SNRindB1)simu_err_prb(i)=snr2ps(SNRindB1(i)); %仿真误码率endfor i=1:length(SNRindB2)页脚内容18SNR=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10);theo_err_prb(i)=2*qfunc(sqrt(SNR));endsemilogy(SNRindB1,simu_err_prb,'*');hold on;semilogy(SNRindB2,theo_err_prb);xlabel('Eb/N0(dB)');ylabel('误码率');legend('仿真符号误码率','理论符号误码率'); function [p]=snr2ps(snr_in_dB)N=10000;Es=1;snr=10^(snr_in_dB/10);sigma=sqrt(Es/(4*snr));for i=1:2*Ntemp=rand;if (temp<0.5)页脚内容19dsource(i)=0;elsedsource(i)=1;endendmapping=[0 1 3 2];M=4;[diff_enc_output]=cm_dpske(Es,M,mapping,dsource); for i=1:N[n(1) n(2)]=gausamp(sigma);r(i,:)=diff_enc_output(i,:)+n;endnumoferr=0;prev_theta=0;for i=1:Ntheta=angle(r(i,1)+j*r(i,2));delta_theta=mod(theta-prev_theta,2*pi);页脚内容20if ((delta_theta<pi/4)|(delta_theta>7*pi/4))decis=[0 0];elseif (delta_theta<3*pi/4)decis=[0 1];elseif (delta_theta<5*pi/4)decis=[1 1];elsedecis=[1 0];endprev_theta=theta;if ((decis(1)~=dsource(2*i-1))|(decis(2)~=dsource(2*i))) numoferr=numoferr+1;endendp=numoferr/N;endfunction [enc_comp]=cm_dpske(E,M,mapping,sequence)页脚内容21k=log2(M);N=length(sequence);remainder=rem(N,k);if(remainder~=0)for i=N+1:N+k-remaindersequence(i)=0;endN=N+k-remainder;endtheta=0;for i=1:k:Nindex=0;for j=i:i+k-1index=2*index+sequence(j);endindex=index+1;theta=mod(2*pi*mapping(index)/M+theta,2*pi);页脚内容22enc_comp((i+k-1)/k,1)=sqrt(E)*cos(theta);enc_comp((i+k-1)/k,2)=sqrt(E)*sin(theta);endfunction [y1 y2]=gausamp(sigma)y1=sigma*randn(1);y2=sigma*randn(1);end运行结果如图4.1所示。