Matlab与Simulink系统仿真学习心得PDF.pdf
matlab实训心得体会
matlab实训心得体会《MATLAB实训心得体会》一、引言随着科学技术的飞速发展，数值计算和仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一款强大的数学计算软件，在工程、物理、经济等多个领域都发挥着重要的作用。
为了更深入地掌握MATLAB的应用，我参加了为期一个月的MATLAB实训项目。
通过这次实训，我对MATLAB有了更全面的认识，也收获了许多宝贵的经验和技能。
二、实训过程在实训过程中，我们主要进行了以下几个方面的工作：1.基础知识学习：首先，我们系统地学习了MATLAB的基础知识，包括语法、数据类型、函数、程序流程控制等。
这些基础知识是后续学习的基础，对于我们理解和应用MATLAB至关重要。
2.编程实践：在掌握了基础知识后，我们开始进行编程实践。
通过编写各种类型的程序，如矩阵运算、数据处理、图形绘制等，来提高我们的编程能力和解决问题的能力。
3.项目实战：最后，我们参与了几个实际项目。
在这些项目中，我们不仅将所学的知识应用到实际问题中，还学会了如何与团队成员协作、如何解决突发问题等。
三、实训收获经过一个月的实训，我取得了显著的进步，具体表现在以下几个方面：1.提高了编程能力：通过大量的编程实践，我的MATLAB编程能力得到了很大的提高。
现在，我已经能够熟练地运用MATLAB解决各种复杂的问题。
2.加深了对MATLAB的理解：实训让我更深入地了解了MATLAB的工作原理和应用场景。
我意识到，MATLAB不仅仅是一款编程软件，更是一个强大的数学计算和仿真平台。
3.培养了团队协作能力：在项目实战中，我学会了如何与团队成员进行有效的沟通和协作。
我们共同解决问题、分享经验，最终完成了项目目标。
4.增强了自信心：通过实训，我成功地解决了许多实际问题，这让我对自己的能力和潜力充满了信心。
我相信，在未来的学习和工作中，我会更加自信地面对各种挑战。
四、展望未来虽然我在实训中取得了一定的成绩，但我深知自己还有很多不足之处需要改进。
matlab实训心得体会2篇
matlab实训心得体会matlab实训心得体会精选2篇（一）在进行MATLAB实训过程中，我获得了很多宝贵的经验和体会。
首先，MATLAB是一个非常强大且灵活的工具，可以用于各种数学和科学计算，编程和数据可视化任务。
通过实践，我熟悉了MATLAB的基本语法和功能，能够编写简单的脚本和函数来解决问题。
其次，实训过程中对于问题的分析和解决能力得到了锻炼。
在遇到具体问题时，我学会了用MATLAB的库函数和工具箱来解决问题，如图像处理工具箱，信号处理工具箱等。
同时，也学会了通过查阅MATLAB的文档和在线资源来获取帮助和解决困难。
第三，实训中的案例分析对我总结和应用知识起到了很大的帮助。
通过分析实际问题并编写相关的MATLAB代码，我更深入地了解了MATLAB的使用方法，并且能够将其应用到实际生活和工作中。
最后，通过与同学的合作和讨论，我了解到MATLAB的应用范围非常广泛，可以应用于各个领域，如工程、科学、金融等等。
同时，也学到了他们的一些解决问题的方法和技巧，这对我提高MATLAB的应用水平非常有帮助。
总的来说，通过这次MATLAB实训，我不仅学会了使用MATLAB这个强大的工具，还提高了问题的分析和解决能力，并且通过实际应用案例，对MATLAB的应用有了更深入的认识。
这对我今后的学习和工作都非常有帮助。
matlab实训心得体会精选2篇（二）在参加Maya实训的过程中，我收获了很多经验和技能，也体会到了一些心得。
首先，Maya实训让我更加熟悉了Maya这个三维建模和动画软件。
通过实践操作，我学会了如何使用Maya的各种工具和功能，包括建模、贴图、动画等等。
这让我对于Maya的理解更加深入，也提升了我的技能水平。
其次，Maya实训让我明白了建模和动画的重要性。
在实训过程中，我需要根据需求进行建模和动画的设计，这要求我有创意和细致的操作能力。
通过不断地练习和尝试，我逐渐掌握了如何通过建模和动画来表达自己的想法和创作。
matlab实训心得体会（通用23篇）
matlab实训心得体会（通用23篇）matlab实训篇1自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。
现在，我对MATLAB的印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。
因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。
下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。
首先我想说的是，在理论方面，在学习MATLAB过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。
但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。
现在用的比较多的编程语言，除了MATLAB就应该是c、c＋＋、VHDL，VB和Delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握MATLAB的精髓，也就很难发挥MATLAB的作用了。
众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。
在使用MATLAB时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的C语言。
因此，在MATLAB编程时，for循环（包括while循环）到处都是。
.这不仅是没有发挥MATLAB所长，还浪费了宝贵的时间。
我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋、C的思想。
MATLAB博大精深，涉及的内容很多，所以，我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能，熟悉和你专业最相关的部分就可以了，这也是老师在课堂上经常说的。
MATLAB的Simulink学习心得
MATLAB的Simulink学习心得1、启动SIMULINK，点击MATLAB界面上面的小图标SIMULINK，也可以直接在命令窗口栏输入SIMULINK即可进入SIMULINK。
2、新建一个model---直接点击新建命令，也可以file--new--model。
3、往model里面加入器件，直接在里面找到后往新建的文件里面加。
4、保存模型里面的数据，比如说保存一个信号线上面的数据，在线上右键单击选择signal--properties，点击logging and accessibility，保存数据到工作空间。
5、解法器：在使用STEP_sources 的时候如果用4/5格龙格-库塔法的话会给出警告，建议用Discrete来代替它，在configuration parameters里面进行相关的配置。
6、建立子系统的步骤：子系统通过Subsysterm模块建立子系统和通过以有的模块建立子系统，前者是先建立子系统，再为其添加工能模块：后者先选择模块，再建立子系统。
1) 子系统的建立a) 先打开simulink模块库浏览器，再建立一个仿真模型。
b) 打开simulink模块库中的Port&Subsystem模块库，将Subsystem模块添加到模型编辑窗口中。
c) 双击Subsystem模块打开一个空白的Subsystem窗口，将组合的模块添加到该窗口中，另外还要根据需要舔加输入模块和输出模块，表示子系统的输入端口和输出端口。
2) 通过以有的模块建立子系统a) 先建立子系统模块，不包括输入和输出端口。
b) （！注意要先选中全部的模块）选择模型编辑窗口Edit菜单的Create subsystem命令，这样就建立好了子系统。
（1）. 子系统的条件执行控制信号：用于控制子系统执行的信号。
有控制信号控制的子系统称为条件执行子系统。
条件执行子系统包括：使能子系统、触发子系统和使能触发子系统。
a) 使能子系统使能子系统表示子系统在由控制信号控制时，控制信号由负变成正时子系统开始执行，直到控制信号再次变为负时结束。
《MATLAB Simulink与过程控制系统仿真》读书笔记模板
2.1 MATLAB概述 2.2 MATLAB桌面操作环境 2.3 MATLAB数值计算基础 2.4关系运算和逻辑运算 2.5符号运算 2.6复数和复变函数运算 2.7 MATLAB的图形绘制 2.8 MATLAB程序设计基础 2.9本章小结
3.1 Simulink仿真概述 3.2 Simulink仿真模型及仿真过程 3.3 Simulink模块的处理 3.4 Simulink仿真设置 3.5 Simulink仿真举例 3.6本章小结 习题与思考
目录分析
第2章 MATLAB计算 与仿真基础
第1章过程控制及 仿真概述
第3章 Simulink仿 真基础
第4章 Simulink高级
仿真技术
第5章过程控制 系统建模
1.1过程控制系统概述 1.2过程控制系统的性能指标 1.3过程控制理论的发展现状 1.4过程控制系统仿真基础 1.5 MATLAB/Simulink在过程仿真中的优势 1.6本章小结
8.1比值控制系统概述 8.2比值控制系统设计 8.3综合仿真实例 8.4本章小结 习题与思考
9.1前馈控制系统概述 9.2前馈控制系统设计 9.3综合仿真实例 9.4本章小结 习题与思考
10.1纯滞后系统概述 10.2纯滞后系统的设计 10.3综合仿真实例 10.4本章小结 习题与思考
11.1解耦控制系统概述 11.2解耦控制系统设计 11.3综合仿真实例 11.4本章小结 习题与思考
part3综合篇
12.1燃烧过程控制系统 12.1.2综合仿真实例 12.2 pH值控制系统 12.3精馏控制系统 12.4本章小结 习题与思考
读书笔记
这是《MATLAB Simulink与过程控制系统仿真》的读书笔记模板，可以替换为自己的心得。
matlab实验心得总结
通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。
首先是对matl ab有了一个全新的认识，其次是对matl ab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对m atlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matla b相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。
比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。
就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。
而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。
就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。
这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。
matlab实训心得体会
matlab实训心得体会matlab实训心得体会1作为一名即将毕业踏入社会的大学生，这次实习就像是上台前的最后一次彩排，当我走进公司时那种激动而又紧张的心情不言而喻。
生怕会在工作中出现差错，然而现在看来所有在实习中出现的困难，都是一笔珍贵的财富，警示着我在今后的工作中做得更好。
一、实习过程开始实习之前，我多少有些心虚。
因为我的许多朋友都有过假期打工的经历。
而作为一名化工专业的学生，这次的实习却是我的第一次工作经历。
从工作那天开始，我过着与以往完全不一样的生活，每天在规定的时间上下班，上班期间要认真准时地完成自己的工作任务，不能草率敷衍了事，我们肩上扛着的责任，不再只是对自己了，而是对一个公司，所以凡是都要小心谨慎。
学校换成了公司，同学换成了同事，不再有自由支配的时间，一切来得那么无情，但是去必须适应。
其实我的工作就是、收发信函、报价、传真和邮件、绘制表格等。
每天重复着这些烦琐的工作，时间久了容易厌倦，但是工作烦琐也不能马虎，一个小小的错误不但会给自己带来麻烦，更会给公司带来巨大的损失，而像公司的业务员每天都得到处奔波，他们必须具备坚韧不拔的个性，遭遇挫折时绝不能就此放弃，犯错时遭到领导责骂还不能赌气就此辞职，每次看到他们我就会充满干劲。
踏上了社会我们开始与形形色色的人打交道，由于存在着利益关系，很多时刻同事不会像同学一样嘘寒问暖，有时候我会很矫情的想起安妮宝贝说过的，纯粹的东西总是死的很快，而现在所能做的，只有在怀念中适应变化的一切。
二、实习感悟“在大学里学的不是知识而是一种叫自学的能力。
”当我真正走上工作岗位时才深刻的体会到这句话的含义，除了化工和计算机操作外，课本上学的理论用的很少，我担任的助理一职平时做些接待客户、处理文件，我必须工作中勤于动手，不断学习新知识积累经验，没有自学能力的人迟早会被企业和社会淘汰。
我最大的感悟就是真诚所至，金石为开。
不管多难做，做好自己的那一份，总有一天会有收获，只是时间的问题。
simulink仿真实验心得体会
竭诚为您提供优质文档/双击可除simulink仿真实验心得体会篇一：matlab与simulink仿真学习心得matlab与simulink仿真学习心得班级：07610学号：0720xx姓名：吕天雄一matlab学习心得体会与编程实践学习matlab的心得体会真正开始接触matlab是大二上就开始了，到现在已经一年多了，在此之间，matlab的确为我提供了很多便利。
matlab的确不愧成为是草稿纸上的语言。
我们不必去为很简单的显示效果图形去找一些什么其他软件或者研究比较复杂的计算机图形学，一个plot或者别的函数往往就可以得到很满意的效果。
其实最初开始学习matlab的时候感觉这个东西和c没什么两样，但是后来具体到一些东西，比如信号处理和数学建模上以后才感觉到使用matlab编写程序去验证结果比c 要节省很多时间，而且matlab写东西基本都是按照自己的思路平铺直叙很少去考虑什么函数的嵌套调用或者指针等等很头疼的东西。
关于matlab的学习，我感觉其实百度和matlab自带的help基本能够解决绝大数问题，而且一些比较好的论坛比如都会为你产生很大的帮助，关键是在于多动手实践，多思考。
但是matlab毕竟只是一个工具，原理和一些基本的编程素质还是必须有的，否则matlab最多也只能是验证一些别人的东西而已，根本帮不上什么忙的。
遇到的一些问题的思考方式与解决办法最开始用matlab的时候是在大物实验，实验要求去根据测量得到的数据作出图。
但是手动用铅笔去画确实很麻烦，所以用matlab确实可以省去很大的麻烦。
但是第一次遇到问的时候是有关极化坐标下的曲线拟合。
首先是一个物理实验的问题；在做一个关于光的偏振的实验的时候，最后的结果要在一个极化坐标下显示出来；因为数据是离散的，所以显示出来的图像是一个折来折去的一个东东；然后很自然的想法是对这个曲线进行插值处理。
但是极化坐标下matlab并未提供插值处理的函数，interp1这个函数只能在笛卡尔坐标系，也就是直角坐标系下使用。
MATLAB学习心得体会（共5则）
MATLAB学习心得体会（共5则）第一篇：MATLAB学习心得体会学习MATLAB心得体会MATLAB中有丰富的图形处理能力，提供了绘制各种图形、图像数据的函数。
他提供了一组绘制二维和三维曲线的函数，他们还可以对图形进行旋转、缩放等操作。
MATLAB内部还包含丰富的数学函数和数据类型，使用方便且功能非常强大。
本学期通过对MATLAB的系统环境，数据的各种运算，矩阵的分析和处理，程序设计，绘图，数值计算及符号运算的学习，初步掌握了MATLAB的实用方法。
通过理论课的讲解与实验课的操作，使我在短时间内学会使用MATLAB，同时，通过上机实验，对理论知识的复习巩固实践，可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能，绘制出比较满意的二维三维图形，在实践中找到乐趣。
MATLAB是一个实用性很强，操作相对容易，比较完善的工具软件，使用起来比较方便，通过操作可以很快看到结果，能够清晰的感觉到成功与失败，虽然课程中也会出现一些小问题，但是很喜欢这门课程。
第二篇：matlab学习心得体会最近在学习matlab，一直不入其法门。
从网上看到了一些大虾的经验心得，感触颇深，转贴过来，希望给初学者有一定的指引。
一)写给学习 matlab 的新手们作者：eight (八) 来源振动论坛本人接触matlab已经有5年多的时间了，一直想写点东西，但是之前不知道放在哪里才能发挥它的最大作用，直到几天前碰上了这个论坛（有点像诸葛亮遇见姜维，哈哈）。
废话不说，我想借贵论坛宝地，写一些经验给使用matlab的新手们，当然了，老大们也可以看看，不嫌弃我写得粗糙的话还可以指点一下，先谢过了～～～～首先我想说的是，matlab跟其他语言不一样（我用的比较多的编程语言，除了matlab就应该是c或c＋＋了，VB和Delphi也接触过，我想版面(matlab版)大部分人也差不多），如果你抱着“把其他语言的思想运用在matlab里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握matlab的精髓，也就很难发挥matlab的作用了。
MatLab实习心得体会3篇
MatLab实习心得体会 (2)MatLab实习心得体会 (2)精选3篇（一）在MatLab实习的期间，我学到了很多关于MatLab编程和数据分析的知识。
以下是我在实习中的心得体会：1. 学习编程基础知识：在实习开始前，我掌握了一些基础的编程知识，包括变量、数组、循环和条件语句等。
这些知识为我在MatLab实习中的编程工作打下了坚实的基础。
2. 探索MatLab的功能和工具箱：MatLab是一个非常强大的工具，它提供了许多功能和工具箱来帮助进行数据分析和建模。
在实习期间，我学会了如何使用MatLab的统计工具箱、图像处理工具箱等，这些工具使得我的数据分析工作更加高效和精确。
3. 学会解决问题的方法和技巧：在实习中，我碰到了许多编程和数据分析方面的问题。
通过解决这些问题，我学会了使用MatLab的调试工具和查找解决方案的能力。
这些经验使我在处理实际问题时变得更加自信和独立。
4. 提高编码速度和效率：MatLab是一个强大的编程语言，但在编写大型程序时，编码速度和效率非常重要。
在实习中，我意识到了编码速度和效率的重要性，并学会了一些提高编码速度和效率的技巧，如函数重用、向量化编程等。
5. 与团队合作和沟通能力：在实习期间，我有机会与其他团队成员一起工作，并参与一些团队项目。
这让我学会了与他人合作和沟通的重要性，如分享代码、交流想法和解决问题。
总的来说，MatLab实习使我获得了许多宝贵的经验和技能。
我不仅学到了关于MatLab编程和数据分析的知识，还提高了解决问题、合作和沟通的能力。
这些经验将对我未来的学习和职业发展产生积极的影响。
MatLab实习心得体会 (2)精选3篇（二）在进行MatLab实习的过程中，我学到了很多关于MatLab的知识和技巧，也锻炼了自己的解决问题的能力。
以下是我在实习过程中的一些心得体会：1. 熟练掌握基本语法：MatLab有很多基本的函数和语法，熟练掌握这些基本知识对于编写代码至关重要。
matlab学习心得体会（精选3篇）
mat la b学习心得体会（精选3篇）首先我想说的是，m at la b跟其他语言不一样（我用的比较多的编程语言，除了ma tl ab就应该是c或c＋＋了，V B和De lp hi也接触过，我想版面(ma tl ab版)大部分人也差不多），如果你抱着“把其他语言的思想运用在m at la b里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握m at la b的精髓，也就很难发挥m at la b的作用了。
所以，如果你是希望m at la b作为V C的附属品，即你不想在m at la b上面花太多功夫，只纯粹想用ma tl ab来完成V C做不了或很难做成的任务的话，那么，这篇文章你也不需要再阅读下去了；如果你是希望掌握一门语言、一个工具，使它更有效为你服务的话，那么，希望本文对你有所帮助。
M at la b是一个基于矩阵运算的软件，这恐怕是众所周知的事情了，但是，真正在运用的时候（就是在编程的时候），许多人（特别是初学者）往往没有注意到这个问题，因此，f r循环（包括hi le循环）满天飞…………..这不仅是暴殄天物（没有发挥m at la b所长），还浪费了你宝贵的时间。
对此，版友M VH在他的“MA TL AB小技巧”一文中也有所涉及，雷同的东西我也就不重复了，m at la b的“帮助”里面也有相关的指示。
matlab及simulink仿真学习心得
matlab及simulink仿真学习心得
Matlab及Simulink仿真学习是进行系统各类运算分析所不可缺少的重要环节，我有幸在学校参加过Matlab及Simulink仿真学习的课程，下面就我的体会分享给大家。
首先，Matlab是一种计算环境，具有许多语言的特点，足以用来处理各种复杂数据。
许多先进功能可让我们快速完成复杂计算，以及进行统计分析和绘图。
此外，Matlab也有一个强大的数据分析功能，可以帮助我们从大量原始数据中提取有用信息，从而进行快速决策。
Simulink是一种功能强大的系统仿真工具，可以方便地实现对复杂系统仿真性能的测试，以便进行系统的优化设计。
该软件采用块图的形式来连接模块，每个模块代表特定的系统组件，可以通过不同的参数设置来模拟仿真曲线，从而观察和检测系统的运行情况和调节系统的性能。
最后，Matlab及Simulink仿真学习让我受益良多，不仅提高了我在数据分析，统计分析和系统仿真等方面的技能，而且也了解到了Matlab与Simulink之间的联系，以及如何将它们运用到实际工程生产中，为我以后在工程应用有所帮助。
Matlab与Simulink仿真学习心得
Matlab与Simulink仿真学习心得班级：07610 学号：072016 姓名：吕天雄一 Matlab学习心得体会与编程实践<1>学习Matlab的心得体会真正开始接触Matlab是大二上就开始了，到现在已经一年多了，在此之间，Matlab的确为我提供了很多便利。
Matlab的确不愧成为是草稿纸上的语言。
我们不必去为很简单的显示效果图形去找一些什么其他软件或者研究比较复杂的计算机图形学，一个plot或者别的函数往往就可以得到很满意的效果。
其实最初开始学习matlab的时候感觉这个东西和C没什么两样，但是后来具体到一些东西，比如信号处理和数学建模上以后才感觉到使用matlab编写程序去验证结果比C要节省很多时间，而且matlab写东西基本都是按照自己的思路平铺直叙很少去考虑什么函数的嵌套调用或者指针等等很头疼的东西。
关于matlab的学习，我感觉其实百度和matlab自带的help基本能够解决绝大数问题，而且一些比较好的论坛比如都会为你产生很大的帮助，关键是在于多动手实践，多思考。
但是matlab毕竟只是一个工具，原理和一些基本的编程素质还是必须有的，否则matlab最多也只能是验证一些别人的东西而已，根本帮不上什么忙的。
<2>遇到的一些问题的思考方式与解决办法最开始用matlab的时候是在大物实验，实验要求去根据测量得到的数据作出图。
但是手动用铅笔去画确实很麻烦，所以用matlab确实可以省去很大的麻烦。
但是第一次遇到问的时候是有关极化坐标下的曲线拟合。
首先是一个物理实验的问题；在做一个关于光的偏振的实验的时候，最后的结果要在一个极化坐标下显示出来；因为数据是离散的，所以显示出来的图像是一个折来折去的一个东东；然后很自然的想法是对这个曲线进行插值处理。
但是极化坐标下MATLAB并未提供插值处理的函数，interp1这个函数只能在笛卡尔坐标系，也就是直角坐标系下使用。
学习Matlab 心得体会
学习Matlab 心得体会Matlab作为一种数据处理和分析工具，在科学研究、工程设计和数据可视化等领域具有广泛的应用。
在学习Matlab的过程中，我积累了一些心得体会，帮助我更好地掌握和应用这个强大的工具。
一、掌握基础知识是关键学习任何一门工具或软件，都需要先掌握其基础知识。
对于Matlab而言，首先要熟悉其基本的语法和操作方法。
了解变量的定义和赋值，掌握矩阵和数组的使用方法，了解如何进行数据的输入和输出等，这些都是Matlab的基础知识，对于后续的学习和应用非常重要。
二、勤加练习深化理解只有通过不断地实践和练习，才能真正加深对Matlab的理解。
在学习过程中，需要多进行实例演练，通过编写代码来实现具体的功能。
例如，可以根据实际需求，编写一个简单的信号处理程序，或者利用Matlab进行数据可视化分析等。
通过实践，不仅能够加深对Matlab的掌握，还能够锻炼自己的编程能力。
三、利用官方文档和社区资源Matlab拥有丰富的官方文档和社区资源，这是学习和应用的宝贵资料。
官方文档提供了详细的函数说明和使用案例，通过阅读官方文档，可以更好地了解各种函数的功能和使用方法。
此外，Matlab社区也是一个非常有价值的学习资源，可以在社区中与其他学习者交流经验，获取解决问题的方法和技巧。
因此，学习Matlab的过程中，要善于利用这些资源，不断拓展自己的知识。
四、灵活运用工具箱扩展功能除了基本的功能，在Matlab中还可以通过工具箱来扩展其功能。
Matlab提供了各种各样的工具箱，可以满足不同领域的需求。
例如，信号处理工具箱、图像处理工具箱、控制系统工具箱等，都可以为相应领域的研究和应用提供强大的支持。
在实际应用中，根据自己的需求，选择合适的工具箱，扩展Matlab的功能，可以提高工作效率和研究成果的质量。
五、不断探索与创新学习Matlab并不仅仅是为了应付作业或完成某个任务，更重要的是培养自己的思维方式和解决问题的能力。
Matlab与Simulink系统仿真学习心得word.doc
Matlab与Simulink系统仿真学习心得班级：07610 学号：072019 姓名：马楠第一部分：Matlab学习心得以及实践Matlab是迄今为止我所见到过的功能最为强大实用范围宽广的软件。
的确Matlab适用于教学，航天，网络仿真等等。
而且提供了很多功能强大的工具箱，并且最为突出的是它自带的很全面细致的帮助文档，无论你是初学者还是老手都会惊叹于此，你也不必去花很多时间去熟悉那些繁杂的命令，并且很容易通过这些帮助文档得到关于这些函数最精准的用法。
Matlab是一个建立在矩阵操作上的软件，我想要想真正懂得并理解Matlab与一般的语言比如C或者java的区别，那么你就应该真正理解矩阵的思想。
而且要熟悉Matlab对矩阵存储的方式（在下文中我会详细解释与之相关的内容），这样对提高你的代码执行效率与易懂性都有很大的帮助。
但是Matlab究竟应该怎么定位呢？一个编程软件，一个数学工具，一个工具箱，一个开发引擎，一个仿真工具，一个虚拟现实软件……的确要精准的说出Matlab的作用很难，或许去定义这个东西到底是用来干什么的并不重要，It is just a tool。
关于Matlab的学习方法，我想与别的语言有很大不同，对于汇编或者C，我们应当很注重底层的一些操作，比如栈或者队列存储数据的方式，int或者double类型转换的时候产生的数据丢失，或者指针方面很头疼的一些东西，但是对于Matlab你根本不必去注重这些东西，也不必去清除的记得那个函数的具体调用方式，那个函数的内容与结构等等。
你需要的只是相当用一个笔记本写下你一步一步实现目标的步骤而已。
一种草稿纸式的语言。
你所学的东西很大部分都是为你要做的目标来服务的，也许这就是当初面向对象式语言产生的原因，但是Matlab就是这种语言的一个代表。
好了，就说到这里了，接下来是我自己学习中对Matlab的一些应用中所遇到的问题以及思考方式和解决办法。
1 离散信号卷积：N1=input('N1=');%输入N1N2=input('N2=');%输入N2k1=0:(N1-1);%定义序列f1的对应序号向量k2=0:(N2-1);% 序列f2的对应序号向量f1=ones(1,N1);%f1为阶跃序列f2=0.5*k2;%f2为斜坡序列[f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%求离散卷积其中dconv函数的代码为：function [f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%The function of compute f=f1*f2% f: 卷积和序列f(k)对应的非零样值向量% k：序列f(k)的对应序号向量% f1: 序列f1(k)非零样值向量% f2: 序列f2(k)的非零样值向量% k1: 序列f1(k)的对应序号向量% k2: 序列f2(k)的对应序号向量f=conv(f1,f2) %计算序列f1与f2的卷积和fk0=k1(1)+k2(1); %计算序列f非零样值的起点位置k3=length(f1)+length(f2)-2; %计算卷积和f的非零样值的宽度k=k0:k0+k3 %确定卷积和f非零样值的序号向量subplot(2,2,1)stem(k1,f1) %在子图1绘序列f1(k)时域波形图title('f1(k)')xlabel('k')ylabel('f1(k)')subplot(2,2,2)stem(k2,f2) %在图2绘序列f2(k)时波形图title('f2(k)')xlabel('k')ylabel('f2(k)')subplot(2,2,3)stem(k,f); %在子图3绘序列f(k)的波形图title('f(k)f1(k)与f2(k)的卷积和f(k)')xlabel('k')ylabel('f(k)')h=get(gca,'position');h(3)=2.5*h(3);set(gca,'position',h) %将第三个子图的横坐标范围扩为原来的2.5倍2 一次物理实验中的数据处理，关于非线性电阻。
学习matlab心得体会
学习matlab心得体会学习MATLAB是我在大学期间的一项重要任务，通过这几年的学习和实践，我积累了一些关于学习MATLAB的心得体会。
首先，学习MATLAB需要有坚定的学习目标和明确的学习计划。
在开始学习之前，我会先确定我想要达到的学习目标，然后制定一个详细的学习计划，包括每周的学习时间和任务安排。
这样能够帮助我更好地掌握知识，提高学习效率。
其次，学习MATLAB需要有耐心和毅力。
MATLAB是一门强大的科学计算软件，它涉及到很多复杂的数学和编程概念，初学者很容易感到困惑和挫败。
但只要保持耐心，始终坚持下去，慢慢地就能够逐渐掌握它的技巧和方法。
我曾经遇到过很多难题，但是通过反复尝试和不断学习，最终都得到了解决。
另外，学习MATLAB最好是结合实际应用。
学习理论知识是重要的，但更重要的是将理论知识应用到实际问题中。
在学习的过程中，我经常借助一些实际的案例或者项目来巩固和应用所学的知识。
这样不仅能够加深对知识的理解，还能够提高自己的编程能力和解决问题的能力。
此外，学习MATLAB还需要积极参加课堂和社区讨论。
课堂上可以听取老师的讲解和解答问题，而社区讨论可以与其他学习者进行交流和分享。
通过和其他人的交流，我可以学到一些新的想法和方法，并且可以与其他人一起解决问题，互相帮助。
最后，学习MATLAB还需要保持持续的学习和提高的动力。
MATLAB是一个庞大而复杂的系统，掌握所有的概念和技巧需要长时间的学习和实践。
因此，我需要时刻保持对学习的热情和动力，不断提高自己的学习能力和解决问题的能力。
总结起来，学习MATLAB是一项需要付出努力和坚持的任务。
通过明确的学习目标和计划，耐心和毅力地学习，结合实际应用，积极参与课堂和社区讨论，保持持续的学习和提高的动力，我相信每个人都能够掌握MATLAB，并且在将来的工作和学习中获得更多的成就。
Matlab与Simulink系统仿真学习心得
Matlab与Simulink系统仿真学习心得班级：07610 学号：072019 姓名：马楠第一部分：Matlab学习心得以及实践Matlab是迄今为止我所见到过的功能最为强大实用范围宽广的软件。
的确Matlab适用于教学，航天，网络仿真等等。
而且提供了很多功能强大的工具箱，并且最为突出的是它自带的很全面细致的帮助文档，无论你是初学者还是老手都会惊叹于此，你也不必去花很多时间去熟悉那些繁杂的命令，并且很容易通过这些帮助文档得到关于这些函数最精准的用法。
Matlab是一个建立在矩阵操作上的软件，我想要想真正懂得并理解Matlab与一般的语言比如C或者java的区别，那么你就应该真正理解矩阵的思想。
而且要熟悉Matlab对矩阵存储的方式（在下文中我会详细解释与之相关的内容），这样对提高你的代码执行效率与易懂性都有很大的帮助。
但是Matlab究竟应该怎么定位呢？一个编程软件，一个数学工具，一个工具箱，一个开发引擎，一个仿真工具，一个虚拟现实软件……的确要精准的说出Matlab的作用很难，或许去定义这个东西到底是用来干什么的并不重要，It is just a tool。
关于Matlab的学习方法，我想与别的语言有很大不同，对于汇编或者C，我们应当很注重底层的一些操作，比如栈或者队列存储数据的方式，int或者double类型转换的时候产生的数据丢失，或者指针方面很头疼的一些东西，但是对于Matlab你根本不必去注重这些东西，也不必去清除的记得那个函数的具体调用方式，那个函数的内容与结构等等。
你需要的只是相当用一个笔记本写下你一步一步实现目标的步骤而已。
一种草稿纸式的语言。
你所学的东西很大部分都是为你要做的目标来服务的，也许这就是当初面向对象式语言产生的原因，但是Matlab就是这种语言的一个代表。
好了，就说到这里了，接下来是我自己学习中对Matlab的一些应用中所遇到的问题以及思考方式和解决办法。
1 离散信号卷积：N1=input('N1=');%输入N1N2=input('N2=');%输入N2k1=0:(N1-1);%定义序列f1的对应序号向量k2=0:(N2-1);% 序列f2的对应序号向量f1=ones(1,N1);%f1为阶跃序列f2=0.5*k2;%f2为斜坡序列[f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%求离散卷积其中dconv函数的代码为：function [f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%The function of compute f=f1*f2% f: 卷积和序列f(k)对应的非零样值向量% k：序列f(k)的对应序号向量% f1: 序列f1(k)非零样值向量% f2: 序列f2(k)的非零样值向量% k1: 序列f1(k)的对应序号向量% k2: 序列f2(k)的对应序号向量f=conv(f1,f2) %计算序列f1与f2的卷积和fk0=k1(1)+k2(1); %计算序列f非零样值的起点位置k3=length(f1)+length(f2)-2; %计算卷积和f的非零样值的宽度k=k0:k0+k3 %确定卷积和f非零样值的序号向量subplot(2,2,1)stem(k1,f1) %在子图1绘序列f1(k)时域波形图title('f1(k)')xlabel('k')ylabel('f1(k)')subplot(2,2,2)stem(k2,f2) %在图2绘序列f2(k)时波形图title('f2(k)')xlabel('k')ylabel('f2(k)')subplot(2,2,3)stem(k,f); %在子图3绘序列f(k)的波形图title('f(k)f1(k)与f2(k)的卷积和f(k)')xlabel('k')ylabel('f(k)')h=get(gca,'position');h(3)=2.5*h(3);set(gca,'position',h) %将第三个子图的横坐标范围扩为原来的2.5倍2 一次物理实验中的数据处理，关于非线性电阻。
matlab实验心得总结
通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。
首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。
比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。
就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。
而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。
就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。
这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。
通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。
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Matlab与Simulink系统仿真学习心得班级：07610 学号：072019 姓名：马楠第一部分：Matlab学习心得以及实践Matlab是迄今为止我所见到过的功能最为强大实用范围宽广的软件。
的确Matlab适用于教学，航天，网络仿真等等。
而且提供了很多功能强大的工具箱，并且最为突出的是它自带的很全面细致的帮助文档，无论你是初学者还是老手都会惊叹于此，你也不必去花很多时间去熟悉那些繁杂的命令，并且很容易通过这些帮助文档得到关于这些函数最精准的用法。
Matlab是一个建立在矩阵操作上的软件，我想要想真正懂得并理解Matlab与一般的语言比如C或者java的区别，那么你就应该真正理解矩阵的思想。
而且要熟悉Matlab对矩阵存储的方式（在下文中我会详细解释与之相关的内容），这样对提高你的代码执行效率与易懂性都有很大的帮助。
但是Matlab究竟应该怎么定位呢？一个编程软件，一个数学工具，一个工具箱，一个开发引擎，一个仿真工具，一个虚拟现实软件……的确要精准的说出Matlab的作用很难，或许去定义这个东西到底是用来干什么的并不重要，It is just a tool。
关于Matlab的学习方法，我想与别的语言有很大不同，对于汇编或者C，我们应当很注重底层的一些操作，比如栈或者队列存储数据的方式，int或者double类型转换的时候产生的数据丢失，或者指针方面很头疼的一些东西，但是对于Matlab你根本不必去注重这些东西，也不必去清除的记得那个函数的具体调用方式，那个函数的内容与结构等等。
你需要的只是相当用一个笔记本写下你一步一步实现目标的步骤而已。
一种草稿纸式的语言。
你所学的东西很大部分都是为你要做的目标来服务的，也许这就是当初面向对象式语言产生的原因，但是Matlab就是这种语言的一个代表。
好了，就说到这里了，接下来是我自己学习中对Matlab的一些应用中所遇到的问题以及思考方式和解决办法。
1 离散信号卷积：N1=input('N1=');%输入N1N2=input('N2=');%输入N2k1=0:(N1-1);%定义序列f1的对应序号向量k2=0:(N2-1);% 序列f2的对应序号向量f1=ones(1,N1);%f1为阶跃序列f2=0.5*k2;%f2为斜坡序列[f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%求离散卷积其中dconv函数的代码为：function [f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%The function of compute f=f1*f2% f: 卷积和序列f(k)对应的非零样值向量% k：序列f(k)的对应序号向量% f1: 序列f1(k)非零样值向量% f2: 序列f2(k)的非零样值向量% k1: 序列f1(k)的对应序号向量% k2: 序列f2(k)的对应序号向量f=conv(f1,f2) %计算序列f1与f2的卷积和fk0=k1(1)+k2(1); %计算序列f非零样值的起点位置k3=length(f1)+length(f2)-2; %计算卷积和f的非零样值的宽度k=k0:k0+k3 %确定卷积和f非零样值的序号向量subplot(2,2,1)stem(k1,f1) %在子图1绘序列f1(k)时域波形图title('f1(k)')xlabel('k')ylabel('f1(k)')subplot(2,2,2)stem(k2,f2) %在图2绘序列f2(k)时波形图title('f2(k)')xlabel('k')ylabel('f2(k)')subplot(2,2,3)stem(k,f); %在子图3绘序列f(k)的波形图title('f(k)f1(k)与f2(k)的卷积和f(k)')xlabel('k')ylabel('f(k)')h=get(gca,'position');h(3)=2.5*h(3);set(gca,'position',h) %将第三个子图的横坐标范围扩为原来的2.5倍2 一次物理实验中的数据处理，关于非线性电阻。
x=[12.042 11.844 11.644 11.444 11.244 11.043 10.843 10.645 10.447 10.240 10.054 9.843 9.640 9.447 8.950 8.448 7.946 7.441 6.940 6.444 5.942 5.446 4.946 4.445 3.944 3.447 2.942 2.4422.246 2.045 1.846 1.643 1.464 1.252 1.038 0.849 0.642 0.448 0.208 0 ];y=[0.601 0.915 1.349 1.742 2.152 2.572 2.994 3.414 3.840 4.285 4.678 4.612 4.526 4.447 4.246 4.043 3.846 3.635 3.433 3.232 3.028 2.827 2.625 2.442 2.220 2.018 1.814 1.614 1.535 1.455 1.376 1.235 1.101 0.950 0.791 0.642 0.491 0.341 0.158 0.001]p1=polyfit(x(1:11),y(1:11),1);p2=polyfit(x(11:31),y(11:31),1);p3=polyfit(x(31:end),y(31:end),1);Y1=vpa(poly2sym(p1,'x'),6)Y2=vpa(poly2sym(p2,'x'),6)Y3=vpa(poly2sym(p3,'x'),6)x1=min(x(1:11)):0.1:max(x(1:11));x2=min(x(11:31)):0.1:max(x(11:31));x3=min(x(31:end)):0.1:max(x(31:end));y1=polyval(p1,x1);y2=polyval(p2,x2);y3=polyval(p3,x3);plot(x,y,'o',x1,y1,x2,y2,x3,y3) ;xlabel('电压值U/v');ylabel('电流值I/mA');title('非线性电阻伏安特性曲线');grid on3：三维立体图形灯光效果[x,y]=meshgrid(-8:0.5:8);R=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;z=sin(R)./R;surf(x,y,z,'FaceColor','interp','EdgeColor','none','FaceLighting','phong');axis tight;daspect([5 5 1]);camlight leftview(-50,30)4：地形模拟：A=[0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2020 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4 0.3 0.2 0.3 0.2 0.1 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 19 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4 0.4 0.3 0.2 0.2 18 0.2 0.3 0.3 0.2 0.3 1 0.4 0.5 0.3 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.2 0.6 0.5 0.4 0.4 0.2 0.2 17 0.2 0.2 0.4 0.2 1 1.1 0.9 0.4 0.3 0.3 0.5 0.3 0.2 0.2 0.2 0.7 0.3 0.6 0.6 0.3 0.4 16 0.2 0.2 0.9 0.7 1 1 1 0.7 0.5 0.3 0.2 0.2 0.2 0.6 0.2 0.8 0.7 0.9 0.5 0.5 0.415 0.2 0.3 1 1 1 1.2 1 1.1 0.8 0.3 0.2 0.2 0.2 0.5 0.3 0.6 0.6 0.8 0.7 0.6 0.514 0.2 0.4 1 1 1.1 1.1 1.1 1.1 0.6 0.3 0.4 0.4 0.2 0.7 0.5 0.9 0.7 0.4 0.9 0.8 0.3 13 0.2 0.2 0.9 1.1 1.2 1.2 1.1 1.1 0.6 0.3 0.5 0.3 0.2 0.4 0.3 0.7 1 0.7 1.2 0.8 0.4 12 0.2 0.3 0.4 0.9 1.1 1 1.1 1.1 0.7 0.4 0.4 0.4 0.3 0.5 0.5 0.8 1.1 0.8 1.1 0.9 0.3 11 0.3 0.3 0.5 1.2 1.2 1.1 1 1.2 0.9 0.5 0.6 0.4 0.6 0.6 0.3 0.6 1.2 0.8 1 0.8 0.5 10 0.3 0.5 0.9 1.1 1.1 1 1.2 1 0.8 0.7 0.5 0.6 0.4 0.5 0.4 1 1.3 0.9 0.9 1 0.89 0.3 0.5 0.6 1.1 1.2 1 1 1.1 0.9 0.4 0.4 0.5 0.5 0.8 0.6 0.9 1 0.5 0.8 0.8 0.98 0.4 0.5 0.4 1 1.1 1.2 1 0.9 0.7 0.5 0.6 0.3 0.6 0.4 0.6 1 1 0.6 0.9 1 0.77 0.3 0.5 0.8 1.1 1.1 1 0.8 0.7 0.7 0.4 0.5 0.4 0.4 0.5 0.4 1.1 1.3 0.7 1 0.7 0.66 0.3 0.5 0.9 1.1 1 0.7 0.7 0.4 0.6 0.4 0.4 0.3 0.5 0.5 0.3 0.9 1.2 0.8 1 0.8 0.45 0.2 0.3 0.6 0.9 0.8 0.8 0.6 0.3 0.4 0.5 0.4 0.5 0.4 0.2 0.5 0.5 1.3 0.6 1 0.9 0.3 4 0.2 0.3 0.3 0.7 0.6 0.6 0.4 0.2 0.3 0.5 0.8 0.8 0.3 0.2 0.2 0.8 1.3 0.9 0.8 0.8 0.4 3 0.2 0.3 0.3 0.6 0.3 0.4 0.3 0.2 0.2 0.3 0.6 0.4 0.3 0.2 0.4 0.3 0.8 0.6 0.7 0.4 0.4 2 0.2 0.3 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.5 0.7 0.4 0.4 0.3 0.3 1 0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.1 0.2 0.4 0.3 0.6 0.5 0.3 0.3 0.3 0.20 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.7 0.4 0.2 0.4 0.5 0.3]; z=A(2:end,2:end)[x,y]=meshgrid(0:20,20:-1:0);surf(x,y,z)xlabel('x')[X,Y]=meshgrid(0:0.3:20,20:-0.3:0);Z=interp2(x,y,z,X,Y,'spline')figuresurf(X,Y,Z)x第二部分：Simulink学习心得以及实践Simulink是Matlab最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。