实验一 用MATLAB处理系统数学模型
实验一基于MATLAB的二阶系统动态性能分析
实验一基于MATLAB的二阶系统动态性能分析二阶系统是控制系统中常见的一类系统，在工程实践中有广泛的应用。
为了对二阶系统的动态性能进行分析，可以使用MATLAB进行模拟实验。
首先，我们需要定义一个二阶系统的数学模型。
一个典型的二阶系统可以用如下的常微分方程表示：$$m\ddot{x} + b\dot{x} + kx = u(t)$$其中，$m$是系统的质量，$b$是系统的阻尼系数，$k$是系统的刚度，$u(t)$是控制输入。
在MATLAB中，我们可以使用StateSpace模型来表示二阶系统。
具体实现时，需要指定系统的状态空间矩阵，并将其转换为StateSpace模型对象。
例如：```matlabm=1;b=0.5;k=2;A=[01;-k/m-b/m];B=[0;1/m];C=[10;01];D=[0;0];sys = ss(A, B, C, D);```接下来，我们可以利用MATLAB的Simulink工具来模拟系统的响应。
Simulink提供了一个直观的图形界面，可以快速搭建系统的模型，并进行动态模拟。
我们需要使用一个输入信号来激励系统，并观察系统的响应。
例如，我们可以设计一个阶跃输入的信号，并将其作为系统的输入，然后观察系统的输出。
在Simulink中，可以使用Step函数来生成阶跃输入。
同时，我们可以添加一个Scope模块来实时显示系统的输出信号。
以下是一个简单的Simulink模型的示例：在Simulink模拟中，可以调整系统的参数，如质量、阻尼系数和刚度，以观察它们对系统动态性能的影响。
通过修改输入信号的类型和参数，还可以研究系统在不同激励下的响应特性。
另外，MATLAB还提供了一些工具和函数来评估二阶系统的动态性能。
例如，可以使用step函数来计算系统的阶跃响应，并获取一些性能指标，如峰值时间、上升时间和超调量。
通过比较不同系统的性能指标，可以选择最优的系统配置。
此外，MATLAB还提供了频域分析工具，如Bode图和Nyquist图，用于分析系统的频率响应和稳定性。
自动控制原理实验报告-太原理工
本科实验报告课程名称：自动控制原理实验项目：典型环节的时域特性实验地点：自动控制原理实验室专业班级：学号：学生姓名：指导教师：2012年 5 月实验一 典型环节的时域特性一、实验目的学会利用自动控制实验箱对控制系统进行典型环节时域分析二、实验设备TDN-AC/ACS+型控制试验箱一套，安装windows98系统和ACS2002应用软件的计算机一台三、实验内容下面列出各典型环节的方框图、传递函数、模拟电路图、阶跃响应，实验前应熟悉了解。
1．比例环节 (P) A 方框图B 传递函数：K S Ui S Uo =)()(C 阶跃响应：)0()(≥=t Kt U O 其中01/R R K =D 模拟电路图E 理想与实际阶跃响应对照曲线： ① 取R0 = 200K ；R1 = 100K 。
② 取R0 = 200K ；R1 = 200K 。
2．积分环节 (I) A ．方框图B ．传递函数：TS S Ui S Uo 1)()(=C ．阶跃响应：)0(1)(≥=t t Tt Uo 其中CRT0=D ．模拟电路图(5) 理想与实际阶跃响应曲线对照： ① 取R0 = 200K ；C = 1uF 。
② 取R0 = 200K ；C = 2uF 。
3．惯性环节 (T) (1) 方框图(2) 传递函数：1)()(+=TS KS Ui S Uo 。
(3) 模拟电路图图1.1-8(4) 阶跃响应：)1()(Tt eK t Uo --=，其中01/R R K =；C R T 1=(5) 理想与实际阶跃响应曲线对照： ① 取R0=R1=200K ；C=1uF 。
② 取R0=R1=200K ；C=2uF 。
4．比例微分环节 (PD) (1) 方框图(2) 传递函数：)1()()(TS K S Ui S Uo +=(3) 阶跃响应：K t KT t Uo +)(=δ)(。
(4) 模拟电路图(5) 理想与实际阶跃响应曲线对照：① 取R0 = R2 = 100K ，R3 = 10K ，C = 1uF ；R1 = 100K 。
如何利用Matlab进行模拟和仿真实验
如何利用Matlab进行模拟和仿真实验Matlab是一种功能强大的数学计算和数据可视化软件。
它不仅可以进行数学模拟和仿真实验，还可以处理数据、绘制图表和实施算法。
在工程、物理学、生物学等领域，Matlab被广泛用于解决各种实际问题。
本文将介绍如何利用Matlab进行模拟和仿真实验，并探讨其在实验设计和结果分析中的应用。
一. Matlab的基本功能Matlab具有很多基本功能，如矩阵操作、数值计算、符号计算等。
这些功能使得Matlab成为进行模拟和仿真实验的理想选择。
在Matlab中，可以定义和操作矩阵，进行线性代数运算，如求解方程组、矩阵求逆等。
此外，Matlab还提供了许多内置函数，可以进行数值计算和符号计算，如求解微分方程、积分、数值优化等。
二. 模拟实验的设计在进行模拟实验之前，首先需要设计实验方案。
实验设计包括选择合适的模型和参数设置，确定实验变量和观测指标等。
在Matlab中，可以使用函数或脚本来定义模型和参数，通过修改参数值来观察实验结果的变化。
比如，可以使用Matlab的模型库来选择合适的模型，然后使用函数传入参数值进行求解。
此外，Matlab还提供了绘图功能，可以绘制实验结果的图表，以便更直观地分析数据。
三. 仿真实验的实施在设计好实验方案后，就可以开始进行仿真实验了。
在Matlab中，可以使用已定义的模型和参数进行仿真计算。
可以通过Matlab的编程功能来实现计算过程的自动化。
比如，可以使用循环语句来迭代计算，以观察参数变化对结果的影响。
此外，Matlab还提供了随机数生成和统计分析函数，可以用于生成随机变量和分析实验数据。
四. 实验结果的分析在完成仿真实验后，需要对实验结果进行分析。
Matlab提供了丰富的数据处理和分析工具，可以对实验数据进行统计分析、绘图和可视化展示。
可以使用Matlab的数据处理函数来计算均值、标准差、相关系数等统计指标。
此外，Matlab还可以通过绘图函数来绘制直方图、散点图、线图等图形，以便更好地理解和展示数据。
实验一 数据处理方法的MATLAB实现范文
实验一数据处理方法的MATLAB实现一、实验目的学会在MATLAB环境下对已知的数据进行处理。
二、实验方法1. 求取数据的最大值或最小值。
2. 求取向量的均值、标准方差和中间值。
3．在MATLAB环境下，对已知的数据分别进行曲线拟合和插值。
三、实验设备1．586以上微机，16M以上内存，400M硬盘空间，2X CD-ROM2．MATLAB5.3以上含CONTROL SYSTEM TOOLBOX。
四、实验内容1．在MATLAB环境下，利用MATLAB控制系统工具箱中的函数直接求取数据的最大值或最小值，以及向量的均值、标准方差和中间值。
2．在MATLAB环境下，选择合适的曲线拟合和插值方法，编写程序，对已知的数据分别进行曲线拟合和插值。
五、实验步骤1. 在MATLAB环境下，将已知的数据存到数据文件mydat.mat中。
双击打开Matlab，在命令窗口（command window）中，输入一组数据：实验一数据处理方法的MATLAB实现一、实验目的学会在MATLAB环境下对已知的数据进行处理。
二、实验方法1. 求取数据的最大值或最小值。
2. 求取向量的均值、标准方差和中间值。
3．在MATLAB环境下，对已知的数据分别进行曲线拟合和插值。
三、实验设备1．586以上微机，16M以上内存，400M硬盘空间，2X CD-ROM2．MATLAB5.3以上含CONTROL SYSTEM TOOLBOX。
四、实验内容1．在MATLAB环境下，利用MATLAB控制系统工具箱中的函数直接求取数据的最大值或最小值，以及向量的均值、标准方差和中间值。
2．在MATLAB环境下，选择合适的曲线拟合和插值方法，编写程序，对已知的数据分别进行曲线拟合和插值。
五、实验步骤1. 在MATLAB环境下，将已知的数据存到数据文件mydat.mat中。
双击打开Matlab，在命令窗口（command window）中，输入一组数据：x=[1,4,2,81,23,45]x =1 42 81 23 45单击保存按钮，保存在Matlab指定目录（C:\Program Files\MATLAB71）下，文件名为“mydat.mat”。
matlab计算机实验报告
matlab计算机实验报告Matlab计算机实验报告引言Matlab是一种强大的计算机软件，广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。
本实验报告旨在介绍我对Matlab的实验研究和应用。
通过实验，我深入了解了Matlab的功能和特点，并通过实际案例展示了其在科学计算和数据处理中的应用。
实验一：基本操作和语法在本实验中，我首先学习了Matlab的基本操作和语法。
通过编写简单的程序，我熟悉了Matlab的变量定义、赋值、运算符和条件语句等基本语法。
我还学习了Matlab的矩阵操作和向量化计算的优势。
通过实例演示，我发现Matlab在处理大规模数据时具有高效性和便捷性。
实验二：数据可视化数据可视化是Matlab的重要应用之一。
在本实验中，我学习了如何使用Matlab绘制各种图表，如折线图、散点图、柱状图和饼图等。
我了解了Matlab 的绘图函数和参数设置，并通过实例展示了如何将数据转化为直观的图形展示。
数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以用于数据分析和决策支持。
实验三：数值计算和优化Matlab在数值计算和优化方面具有强大的功能。
在本实验中，我学习了Matlab 的数值计算函数和工具箱，如数值积分、微分方程求解和线性代数运算等。
通过实例研究，我发现Matlab在求解复杂数学问题和优化算法方面具有出色的性能。
这对于科学研究和工程设计中的数值分析和优化问题非常有用。
实验四：图像处理和模式识别Matlab在图像处理和模式识别领域也有广泛的应用。
在本实验中，我学习了Matlab的图像处理工具箱和模式识别算法。
通过实例演示，我了解了如何使用Matlab进行图像滤波、边缘检测和特征提取等操作。
我还学习了一些常见的模式识别算法，如支持向量机和神经网络等。
这些技术在计算机视觉和模式识别中具有重要的应用价值。
实验五：信号处理和系统建模Matlab在信号处理和系统建模方面也有广泛的应用。
在本实验中，我学习了Matlab的信号处理工具箱和系统建模工具。
《基于MATLAB的数字信号处理》实验报告
0.60007.0000-5.4000所以，X=[错误!未找到引用源。
]=[ 0.6000, 7.0000, -5.4000]’实验结果2：K=1.732051实验结果3：三曲线的对比图如下所示：图1.1 三曲线的对比实验二基于MATLAB信号处理实验xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅/dB');title('布莱克窗的幅频特性');grid on;subplot(2,1,2);plot(f4,180/pi*unwrap(angle(H4)));xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');title('布莱克窗的相频特性');grid on;六、实验结果实验结果2.1：图2-1 x(n)与y(n)的互相关序列图由实验结果可知，x(n)与y(n)的互相关只在区间[-4,8]上有能力，刚好是区间[-3,3]与右移后的区间[-1,5]两端点之和，与结论一致。
且互相关在2处达到最大。
实验结果2.2.1：其表示的差分方程为：y(n)-0.8145y(n-4)=x(n)+x(n-4)实验结果2.2.2：滤波器的幅频和相频图如下所示：图2-2 滤波器的幅频与相频图实验结果2.2.3：由下图实验结果可知，输出信号相对于输入信号有一小小的延迟，基本上x(n)的频点都通过了，滤波器是个梳状filter，正好在想通过的点附近相位为0，也就是附加延迟为0图2-3 滤波器的幅度和相位变化图2-4 两信号波形实验结果2.3：四种带通滤波器的窗函数的频率响应如下所示：图2-5 矩形窗的频率特性图2-6 汉宁窗的频率特性图2-7 海明窗的频率特性图2-8 布莱克曼窗的频率特性图3-1 加噪前、后图像对比图3-2 加椒盐噪声的图像均值滤波前、后的图像对比图3-3 加椒盐噪声的图像中值滤波前、后的图像对比图3-4加高斯噪声的图像均值滤波前、后的图像对比图3-5 加高斯噪声的图像中值滤波前、后的图像对比实验结果3.2：图3-6 原图及重构图像图3-7 程序运行结果由实验结果可知，当DCT变换的系数置0个数小于5时，重构图像与原图像的峰值信噪比为2.768259，重构图像置为0的变换系数的个数个数为：43.708737；当DCT变换的系数置0个数小于10时，重构图像与原图像的峰值信噪比15.922448，重构图像置为0的变换系数的个数个数为：36.110705；当DCT变换的系数置0个数小于5时，重构图像与原图像的峰值信噪比为2.768259，重构图像置为0的变换系数的个数个数为：30.366348；可以发现，在抛弃部分DCT系数后，重构图像时不会带来其画面质量的显著下降，采用这种方法来实现压缩算法时，可以通过修改mask变量中的DCT系数来更好地比较仿真结果。
自动控制原理实验指导书(11.09版)
河南机电高等专科学校《自动控制原理》实验指导书专业：电气自动化技术、计算机控制技术生产过程自动化技术等吴君晓编2008年9月目录实验一 (2)实验二 (4)实验三 (6)实验四 (8)实验五 (10)实验六 (12)实验七 (14)实验八 (15)实验九 (17)实验一建立MATLAB环境下控制系统数学模型一. 实验目的1.熟悉MATLAB实验环境，掌握MATLAB命令窗口的基本操作。
2.掌握MATLAB建立控制系统数学模型的命令及模型相互转换的方法。
3.掌握使用MATLAB命令化简模型基本连接的方法。
二、实验设备和仪器1．计算机2. MATLAB软件三、实验原理控制系统常用的数学模型有四种：传递函数模型（tf对象）、零极点增益模型（zpk对象）、结构框图模型和状态空间模型（ss对象）。
经典控制理论中数学模型一般使用前三种模型，状态空间模型属于现代控制理论范畴。
1.传递函数模型（也称为多项式模型）连续系统的传递函数模型为：在MATLAB中用分子、分母多项式系数按s的降幂次序构成两个向量：num = [ b0 , b1 ,…, bm ] ，den = [ a0 , a1 ,…, an]。
用函数tf ( )来建立控制系统的传递函数模型，其命令调用格式为：G = tf ( num , den )注意：对于已知的多项式模型传递函数，其分子、分母多项式系数两个向量可分别用G.num{1}与G.den{1}命令求出。
2.零极点增益模型零极点模型是是分别对原传递函数的分子、分母进行因式分解，以获得系统的零点和极点的表示形式。
式中，K为系统增益，z1，z2，…，z m为系统零点，p1，p2，…，p n为系统极点。
在MATLAB 中，用向量z，p，k构成矢量组[ z, p, k ]表示系统。
即z = [ z1, z2 ,…,z m ]，p = [ p1, p2,…, p n ]，k = [ k ],用函数命令zpk ( )来建立系统的零极点增益模型，其函数调用格式为：G = zpk ( z, p, k )3.控制系统模型间的相互转换零极点模型转换为多项式模型: G＝zpk(G)多项式模型转化为零极点模型: G＝tf(G)4.系统反馈连接之后的等效传递函数两个环节反馈连接后，其等效传递函数可用feedback ( )函数求得。
Matlab实验报告（1）
《Matlab语言与应用》课程实验报告*名：**班级：电信114学号：************指导老师：***二〇一三年十一月二十一日Matlab实验报告实验一一、实验问题求[12 + sin(2)×( 22 −4)]÷3^2的算术运算结果。
二、问题的分析该题主要熟悉Matlab环境下的对数学运算的熟悉，如何输入数据、建立函数输出结果。
三、上机实验结果如图四、实验的总结与体会通过本次实验，我学会了用Matlab来计算数学运算中的复杂技术。
我们也可以自己编写一个可以调用的函数，首先我们要了解Matlab语言函数的基本结构，结构如下：Function [返回变量列表]=函数名（输入变量列表）注释说明语句段，由%引导输入、返回变量格式的检测函数体语句例如：输入变量为k，返回的变量为m和s,其中s为前m项的和Function [m,s]=findsum(k)s=0;m=0;while(s<=k),m=m+1;s=s+m;end编写了函数，就可以将其存为findsum.m文件，这样就可以在Matlab环境中对不同的k值调用该函数了。
这样就可以灵活的实现我们想要的数据。
实验二一、实验问题二、问题分析输入矩阵时，空格或逗号表示间隔，分号表示换行，比如上面的矩阵A应写为A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]三、上机实验结果如图四、实验的总结与体会通过对本次上机实验了解到在Matlab中对矩阵的代数运算矩阵转置、矩阵的加减法运算、矩阵乘法、矩阵的左、右除、矩阵翻转、矩阵乘方运算、点运算等。
实验三一、实验要求画图，理解plot函数用法二、代码如下clear; clf;t=0:pi/20:2*pi;R=5;x=R*sin(t); y=R*cos(t);plot(x,y,'b:'), gridhold onrrr=[x;y;x+y];plot(rrr(1,:),'.','MarkerSize',10,'Color','r')plot(rrr(2,:),rrr(3,:),'o','MarkerSize',15,'Color','b'); axis([-8,20,-8,8]), % axis squarehold off三、Matlab运行结果如图实验四一、实验要求二、代码如下t=0:pi/50:4*pi;y0=exp(-t/3);y=exp(-t/3).*sin(3*t);plot(t,y,'-r',t,y0,':b',t,-y0,':b') Grid三、Matlab运行结果如图实验五一、实验要求傅里叶频谱分析二、代码及分析(1)首先生成数据，包含50Hz和120Hz频率的正弦波x >>t = 0:.001:.25;>>x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);(2)再生成噪音信号yy = x + 2*randn(size(t));plot(y(1:50))title('Noisy time domain signal')(3)对y进行快速傅里叶变换Y = fft(y,256);(4)计算功率谱Pyy = Y.*conj(Y)/256;f = 1000/256*(0:127);plot(f,Pyy(1:128))title('Power spectral density')xlabel('Frequency (Hz)')(5)只查看200Hz以下频率段plot(f(1:50),Pyy(1:50))title('Power spectral density')xlabel('Frequency (Hz)')三、上机结果如下图实验六一、实验要求FIR数字滤波器设计代码如下clear;close allf=[0,0.6,0.6,1]; m=[0,0,1,1]; % 设定预期幅频响应b=fir2(30,f,m); n=0:30; % 设计FIR 数字滤波器系数subplot(3,2,1),stem(n,b,'.')xlabel('n'); ylabel('h(n)');axis([0,30,-0.4,0.5]),line([0,30],[0,0])[h,w]=freqz(b,1,256);subplot(3,2,2),plot(w/pi,20*log10(abs(h)));gridaxis([0,1,-80,0]),xlabel('w/pi'); ylabel('幅度(dB)');二、上级结果如图实验七二、实验要求用guide实验一个简单的加减乘除计算器二、实验步骤在命令行输入guide命令，进入guide界面新建一个空白guide文件在空白文件中设置好功能模块如图模块建立好后，就要把编写好的加减乘除代码加入到各自的回调函数中，见下图两个被加数代码如下图加模块代码如下图减模块代码如下图乘模块代码如下图除模块代码如下图各模块的回调函数加完后就可以运行了，运行结果如下图总结：Matlab一个高级的距阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。
同济大学Matlab实验报告(matlab应用实例)
实 验 报 告班级机械三班学号姓名- 1 -- 2 -画出衰减振荡曲线t ey t 3sin 3-=及其它的包络线30t e y -=，31t e y --=。
t 值的范围是');- 3 -4．通过M 脚本文件，画出下列分段函数所表示的曲面，用冷色调。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-≤+≤+<->+=+-------15457.0117575.015457.0),(215.175.375.0216215.175.375.02112122212212122x x e x x ex x e x x p x x x x x x x x [X1,X2]=meshgrid(-1.5:0.1:1.5,-2:0.1:2);P=0.5457*exp(-0.75*X2.^2-3.75*X1.^2-1.5*X1).*(X1+X2>1)... + 0.7575*exp(-X2.^2-6*X1.^2).*(X1+X2>-1&X1+X2<=1)... + 0.5457*exp(-0.75*X2.^2-3.75*X1.^2+1.5*X1).*(X1+X2<=-1); surf(X1,X2,P);colormap(cool);colorbar('horiz'); shading flat;实验体会与总结通过此次实验，把课堂所学的理论知识运用到了实际中，了解了Matlab 的基本功能和用途。
经过4个实验基，本上掌握了Matlab 绘制曲线、曲面和构造分段函数的方法，相信此次实验会为以后Matlab 的学习奠定坚实的基础。
- 1 -实 验 报 告班级 机械三班 学号 姓名的值，输出一元二次方程2ax bx c ++=root方程形式:a*x^2+b*x+c=0 请输入各项系数: a=1 b=1 c=-1ans =-1.6180 0.6180exchange 请输入x ：1 请输入y ：0 x=0, y=1- 2 -',num2str(discount*100),'%']) 请输入商品价格：100折扣： 0%实际价格：100请输入商品价格：300 折扣： 3% 实际价格：291请输入商品价格：700 折扣： 5% 实际价格：665 请输入商品价格：1500 折扣： 8% 实际价格：1380请输入商品价格：3000折扣： 10% 实际价格：2700 请输入商品价格：6000 折扣： 14% 实际价格：5160- 3 -4．在.m 文件中编写程序实现，在同一坐标内，分别用不同线型和颜色绘制曲线0.510.2cos(4)y e x x π-=和0.522cos()y e x x π-=，标记两曲线交叉点，给出每条曲线的图注。
自动控制原理实验1-6
⾃动控制原理实验1-6实验⼀MATLAB 仿真基础⼀、实验⽬的：（1）熟悉MATLAB 实验环境，掌握MATLAB 命令窗⼝的基本操作。
（2）掌握MATLAB 建⽴控制系统数学模型的命令及模型相互转换的⽅法。
（3）掌握使⽤MATLAB 命令化简模型基本连接的⽅法。
（4）学会使⽤Simulink 模型结构图化简复杂控制系统模型的⽅法。
⼆、实验设备和仪器 1．计算机；2. MATLAB 软件三、实验原理函数tf ( ) 来建⽴控制系统的传递函数模型，⽤函数printsys ( ) 来输出控制系统的函数，⽤函数命令zpk ( ) 来建⽴系统的零极点增益模型，其函数调⽤格式为：sys = zpk ( z, p, k )零极点模型转换为多项式模型[num , den] = zp2tf ( z, p, k ) 多项式模型转化为零极点模型 [z , p , k] = tf2zp ( num, den )两个环节反馈连接后，其等效传递函数可⽤feedback ( ) 函数求得。
则feedback （）函数调⽤格式为： sys = feedback（sys1, sys2, sign ）其中sign 是反馈极性，sign 缺省时，默认为负反馈，sign ＝-1；正反馈时，sign ＝1；单位反馈时，sys2＝1，且不能省略。
四、实验内容：1.已知系统传递函数，建⽴传递函数模型2.已知系统传递函数，建⽴零极点增益模型3．将多项式模型转化为零极点模型12s 2s s 3s (s)23++++=G )12()1()76()2(5)(3322++++++=s s s s s s s s G 12s 2s s 3s (s)23++++=G )12()1()76()2(5)(3322++++++=s s s s s s s s G4. 已知系统前向通道的传递函数反馈通道的传递函数求负反馈闭环传递函数5、⽤系统Simulink 模型结构图化简控制系统模型已知系统结构图，求系统闭环传递函数。
matlab实验报告
Matlab实验报告
院系：物理与电子学院
专业：电子信息科学与技术
姓名：
学号：
2013年12月18日
实验题目：Matlab中系统建模以及Simulink仿真模型。
实验环境：计算机Matlab软件。
实验目的：通过分析问题完成系统建模，然后通过matlab软件的Simulink完成对模型的处理，并绘制图像，得到
结果。
Simulink简介：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。
在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。
Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。
同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。
实验内容：1：利用simulink仿真来实现摄氏温度到华氏温度的转换，公式为f=9/5 *t+32。
2：设系统微分方程为：y`=x+y y(0)=0,试建立系统模型并仿真;
参数设置：设置开始时间Start Time=0；初始值
Initial Condition=0.
实验总结：通过这次Simulink 实验与设计，我们组对Simulink 以及Matlab 都有了更深的了解。
虽然实验内容比较基础，但从中我们能看出Simulink 和Matlab 在数学，物理和工程建模上的巨大作用。
并且，这次实验提高了我们组对Matlab 的学习兴趣和动手能力，这对我们今后的学习和工作都有着巨大的帮助。
使用Matlab进行系统建模与仿真
使用Matlab进行系统建模与仿真引言在科学研究和工程实践中，系统建模和仿真是重要的工具和方法。
系统建模是指通过建立系统的数学模型来描述系统的运行规律和行为特性。
而仿真则是在计算机上利用建立好的模型来进行系统的动态模拟和实验，以帮助我们理解系统，并做出合理的决策。
本文将介绍如何使用Matlab进行系统建模与仿真，并探讨其在不同领域中的应用。
一、系统建模的基础知识1.1 系统建模的定义与目的系统建模是通过数学模型来描述系统的行为和性能的过程。
其主要目的是通过建立模型来分析系统的特点、理解系统的运行规律，并为系统的控制、优化等问题提供理论依据。
1.2 常用的系统建模方法系统建模的方法有很多种，常见的方法包括：- 物理模型法：根据系统在物理层面的原理和规律，建立物理模型进行描述。
- 控制论模型法：利用控制论的基本概念和方法，建立系统的数学模型。
- 统计模型法：根据系统的统计特性，建立统计模型进行描述。
二、Matlab在系统建模中的应用2.1 Matlab的基本功能和特点Matlab是一个功能强大的数值计算和科学编程平台。
它集成了丰富的数学和工程计算工具包，具有直观的用户界面和高效的计算能力。
在系统建模和仿真中，Matlab具有以下几个优点：- 可视化建模：Matlab提供了直观的图形界面和丰富的绘图函数，使得系统建模和仿真的过程更加直观和方便。
- 强大的计算能力：Matlab拥有高效的数值计算库和优化算法，能够处理复杂的数学模型和计算问题。
- 工具箱支持：Matlab提供了各种工程和科学计算工具箱，包括信号处理、控制系统、优化等，可以满足不同领域的建模需求。
2.2 Matlab的系统建模工具Matlab提供了多种系统建模工具和函数，主要包括：- 建模语言：Matlab支持多种建模语言，包括连续时间和离散时间的差分方程、状态空间方程等。
- 信号处理工具箱：Matlab的信号处理工具箱对于系统建模和仿真非常有帮助，可以进行滤波、频谱分析等操作。
Matlab数学实验报告
实验一 Matlab基本操作1．实验课程名称数学实验2．实验项目名称Matlab基本操作3．实验目的和要求了解Matlab的基本知识，熟悉其上机环境，掌握利用Matlab进行基本运算的方法。
4．实验内容和原理内容：三角形的面积的海伦公式为：area=)s-sa--)()(s(csb其中： s=(a+b+c)/2原理：将一般数学问题转化成对应的计算机模型并进行处理的能力。
了解Matlab的基本功能，会进行简单的操作。
5．主要仪器设备计算机与Windows 2000/XP系统；Matlab等软件。
6．操作方法与实验步骤步骤：（1）在M文件编辑窗口输入以下程序，并以文件名”area_helen.m”保存：a= input(‘a=‘) ； b= input(‘b=‘) ； c= input(‘c=‘) ；s= (a+b+c)/2;area=sqrt (s* (s-a) * (s-b) * (s-c))（2）在命令窗口输入文件名“area_helen”，按回车键，即可运行上面的程序，输入三边长，立即可得三角形面积（3）第二题在命令窗口输入b=6;a=3;c=a*b,d=c-2*b(4) 按回车键，即可运行上面的程序7．实验结果与分析<1> a=3; b=4; c=5;时，aera=6 当a为3，b为4，c为5时，s=6，aera=6<2> c= 18,d=6，a为3，b为6时，c=18，d=6实验二 Matlab的数值计算1．实验课程名称数学实验2．实验项目名称Matlab的数值计算3．实验目的和要求了解一些简单的矩阵、向量、数组和多项式的构造和运算方法实例，懂得编写简单的数值计算的Matlab程序。
熟悉一些Matlab的简单程序，会用Matlab的工具箱，懂得Matlab的安装和简单的使用。
4．实验内容和原理内容：从函数表：)1(),5.0(),2( ,0x 1x 021x 1x f(x) 32-⎪⎩⎪⎨⎧≤≤<>+=f f f x x求设)1(),2( ,1211)(2-⎩⎨⎧≤>+=f f x xx x x f 求设 原理：利用矩阵、向量、数组、和多项式的构造和运算方法，用常用的几种函数进行一般的数值问题求解。
MATLAB中的动态系统建模与仿真方法详解
MATLAB中的动态系统建模与仿真方法详解MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机编程语言及集成开发环境。
它拥有强大的数值计算和数据处理能力，被许多研究人员和工程师广泛使用。
在MATLAB中，动态系统建模与仿真是一个重要的应用领域。
本文将详细介绍MATLAB中动态系统建模与仿真的方法。
一、动态系统建模动态系统建模是指将实际的物理或数学系统抽象为数学模型的过程。
在MATLAB中，可以使用多种方法进行动态系统建模，包括基于物理原理的建模、数据拟合建模和系统辨识建模等。
1.基于物理原理的建模基于物理原理的建模是指根据系统的物理特性和运动规律，通过建立方程或微分方程组来描述系统的动态行为。
在MATLAB中，可以使用符号计算工具箱来推导系统的运动方程，并使用ode45等数值求解器对方程进行数值求解。
这种方法适用于已知系统物理特性和运动规律的情况。
2.数据拟合建模数据拟合建模是指通过对实验数据进行分析和拟合，建立与数据拟合程度较高的数学模型。
在MATLAB中，可以使用curve fitting工具箱对数据进行拟合，得到拟合曲线的函数表达式。
这种方法适用于已有实验数据但系统的物理特性未知的情况。
3.系统辨识建模系统辨识是指根据已知的输入-输出数据，利用数学方法建立系统的数学模型。
在MATLAB中，可以使用系统辨识工具箱进行系统辨识建模。
系统辨识工具箱提供了多种经典的辨识算法，包括ARX模型、ARMAX模型和ARIMA模型等。
这种方法适用于已知输入-输出数据但系统的物理特性未知的情况。
二、动态系统仿真动态系统仿真是指利用建立的数学模型，在计算机上模拟系统的动态行为。
MATLAB提供了多种工具和函数，可用于动态系统的仿真分析。
1.数值求解器MATLAB中的ode45函数是一种常用的数值求解器，可用于解决常微分方程初值问题。
ode45函数基于龙格-库塔法，具有较好的公式稳定性和数值稳定性，适合求解各种常微分方程。
《自动控制原理》Matlab求解控制系统数学模型实验
《自动控制原理》Matlab求解控制系统数学模型实验一、实验目的(1)熟练运用matlab软件，求解控制系统数学模型(2)掌握传递函数在matlab中的表达方法(3)掌握matlab求解拉氏变换和反变换(4)掌握matlab求系统极值点和零点判断系统稳定性二、实验仪器装配Matlab7.0的计算机三、实验原理传递函数在matlab中的表达方法控制系统的传递函数模型为：在MATLAB中，分子/分母多项式通过其系数行向量表示，即：num = [b0 b1 … bm]den = [a0 a1 … an]此时，系统的传递函数模型用tf函数生成，句法为：sys=tf(num, den)其中，sys为系统传递函数。
如：num = [1 5 0 2]; den = [2 3 15 8];则：sys=tf(num, den)输出为：Transfer function:传递函数的转换[num,den]=zp2tf(z,p,k)[z,p,k]=tf2zp(num,den)实际系统往往由多个环节通过串联、并联及反馈方式互连构成。
MATLAB提供的三个用于计算串联、并联及反馈连接形成的新系统模型的函数。
四、实验内容及步骤2、用MATLAB展求拉氏变换和反变换在MATLAB中，多项式通过系数行向量表示，系数按降序排列如要输入多项式：x4-12x3+25x+126>> p=[1 -12 0 25 126]-p = 1 -12 0 25 1263、连续系统稳定性分析的MATLAB函数roots函数：求多项式的根句法： r=roots(p)其中，r为由多项式根组成的列向量。
➢pole函数：计算系统的极点句法： p=pole(sys)其中，p为由极点组成的列向量zero函数：计算系统的零点句法： r=zero(sys) 或 [z, k]=zero(sys)其中，r为由多项式根组成的列向量。
k为零极点增益模型之增益pzmap函数：绘制零极点分布图句法： pzmap(sys) 或 [p,z] = pzmap(sys)五、实验原始数据记录与数据处理在MATLAB中，多项式通过系数行向量表示，系数按降序排列如要输入多项式：x4-12x3+25x+126>> p=[1 -12 0 25 126]-p = 1 -12 0 25 126六、实验结果与分析讨论七、结论掌握 MATLAB命令窗口的基本操作;掌握MATLAB 建立控制系统数学模型的命令及模型相互转换的方法;掌握了使用各种函数命令建立控制系统数学模型.八、实验心得体会（可略）通过该试验我们熟悉 MATLAB 实验环境，掌握 MATLAB命令窗口的基本操作;掌握MATLAB 建立控制系统数学模型的命令及模型相互转换的方法;掌握了使用各种函数命令建立控制系统数学模型:完成实验的范例题和自我实践，并记录结果;编写M文件程序，完成简单连接的模型等效传递函数，并求出相应的零极点。
自动控制原理实验 控制系统模型的建立与转换
实验一 控制系统模型的建立与转换一、实验目的与要求1、掌握Matlab 中连续系统、离散系统各种数学模型的建立方法；2、掌握Matlab 中各种数学模型之间的转换；3、熟悉Matlab 中控制框图的化简；二、实验类型设计三、实验原理及说明1.控制系统的数学模型及其意义用来描述系统因果关系的数学表达式称为系统的数学模型。
控制系统数学模型有多种形式。
时域中常用的有微分方程、差分方程；频域中常用的有传递函数、方框图和频率特性。
2.建立控制系统数学模型的不同方法 （1）线性系统的传递函数模型：11211121...()()()...m m n m n n n n b s b s b s b C s G s R s a s a s a s a -+-+++++==++++传递函数建立的MA TLAB 相关函数（2）控制系统零极点函数模型：1212()()...()()()()...()m n s z s z s z G s Ks p sp s p ---=---零极点模型建立的MATLAB 相关函数3.控制系统的不同模型表示及其转换在线性系统理论中，一般常用的数学模型形式有传递函数模型和零极点增益模型。
这些模型之间都有着内在的联系，可以相互进行转换。
（1）把其它类型的模型转换为函数表示的模型（2）将本类型模型参数转换为其它类型模型参数4. 方框图模型的连接化简 （1）串联连接的化简（2）并联连接的化简（3）反馈连接的化简（a ）正反馈连接（b ）负反馈连接（4）方框图的其它变换化简（a ）相加点后移等效变换（b ）相加点前移等效变换（c ）分支点后移等效变换（d ）分支点前移等效变换（5）系统模型连接化简函数 四、实验仪器五、实验内容和步骤( k=N%3+1,N 为学号末位数)1、连续线性系统的数学模型建立及转换611623)(G 232+++++=s s s s s s① 请用合适的格式，将上面的传递函数模型输入MA TLAB 环境； ② 将模型转换成零极点形式、画出零极点位置；③ 采样周期为Ts=0.5ks 时，将上面的连续系统转换为离散系统； ④ 若上面模型中，时间延迟常数为0.78k ，如何建立该传函模型？ 2、离散线性系统的数学模型建立及转换① 请用合适的格式，将下面的传递函数模型输入MA TLAB 环境；()s T z z z z z H k 1.0 ,)99.02.0)(k (568.022=+--+=② 将模型转换成零极点形式、画出零极点位置；3、已知系统的方框图如图所示，试推导出从输入信号r(t) 到输出信号y(t) 的总系统模型。
实验一 基于Matlab的控制系统仿真
实验一 基于Matlab 的控制系统模型姓名 学号 班级一、实验目的1) 熟悉Matlab 的使用环境，学习Matlab 软件的使用方法和简单编程方法。
2) 学习使用Matlab 软件进行拉氏变换和拉式反变换的方法。
3) 学习使用Matlab 软件建立、转换连续系统数学模型的方法。
4) 学习使用Matlab 软件分析控制系统稳定性的方法。
二、实验原理1. 拉氏变换和反拉氏变换(1) 拉氏变换syms a w tf1=exp(-a*t)laplace(f1)f2=2laplace(f2)f3=t*exp(-a*t)laplace(f3)f4=sin(w*t)laplace(f4)f5=exp(-a*t)*cos(w*t)laplace t-t (f5)(2) 拉氏反变换syms s a wf 1=1/silaplace(f 1)f 2=1/(s+a)ilaplace(f 2)f 3=1/s^2ilaplace(f 3)f 4=w/(s^2+w^2)ilaplace(f 4)f 5=1/(s*(s+2)^2*(s+3))ilaplace(f 5)…2. 控制系统模型的建立和转化传递函数模型：112m112+()+m m n n nb s b s b num G s den a s a s b --++==++……零极点增益模型：1212()()()()()()()m ns z s z s z G s k s p s p s p ---=---(1) 建立系统传递函数模型22(1)()(2)(3)56s s s sG s s s s s ++==++++num=[1,1,0]den=[1,5,6]Gs1=tf(num,den)(2) 建立系统的零极点模型z=[0,-1]p=[-2,-3]k=[1]Gs1=zpk(z,p,k)(3) 传递函数模型转化为零极点模型num=[1,1,0]den=[1,5,6]Gs1=tf(num,den)[z,p,k]=tf2zp(num,den)Gs2=zpk(z,p,k)(4) 零极点模型转化为传递函数模型z=[0,-1]p=[-2,-3]k=[1]Gs1=zpk(z,p,k)[num,den]=zp2tf(z',p',k)Gs2=tf(num,den)3. 用Matlab 进行传递函数部分分式展开5434321139+52s+26()1035+50s+241 2.530.5 1s+4s+3s+2s+1num s s s G s den s s s ++==++-=++++num=[1 11 39 52 26]den=[1 10 35 50 24][r,p,k]=residue(num,den)4. 连续系统稳定性分析已知传递函数，试求该系统的闭环极点并判断系统的稳定性。
01 实验一 MATLAB的基本用法
10
启动MATLAB后，就出现MATLAB的窗口 后 就出现 启动 的窗口
Current Directory（当 （ 前搜索目录下的文件） 前搜索目录下的文件）
Command Window（命令窗口， （命令窗口， 在这里输入命令和输出结果） 在这里输入命令和（显 示过去所输入 的命令） 的命令）
x+d = 0.618 l+d
0.618l − x 0.618l − x 则 d = = 1 − 0.618 0.382
由此模型， 由此模型，可计算出任何一个女孩子应该穿多高 的鞋子。 的鞋子。
5
以身高168厘米，下肢长为102厘米的人为例，所 厘米，下肢长为 厘米的人为例， 以身高 厘米 厘米的人为例 穿鞋子高度， 穿鞋子高度，与好看程度的关系可由下表说明
2
前 言
一、 什么是数学实验
• “数学实验”是大学数学课程的一种新的教学模式。 数学实验”是大学数学课程的一种新的教学模式。 数学实验 该课程将数学知识、数学建模与计算机应用相结合， 该课程将数学知识、数学建模与计算机应用相结合， 培养学生会用所学的知识建立数学模型， 培养学生会用所学的知识建立数学模型，并借助于 数学软件，使用计算机解决实际问题的能力。 数学软件，使用计算机解决实际问题的能力。 • “数学实验”采用开放式教学，运用现代教育思想， 数学实验”采用开放式教学，运用现代教育思想， 数学实验 改变传统的数学教学模式， 改变传统的数学教学模式，把学生上机实践与多 媒体教学手段相结合， 媒体教学手段相结合，使学生由被动接受转变为 积极主动参与。激发学生学习数学的兴趣， 积极主动参与。激发学生学习数学的兴趣，培养 学生的创造精神和创新能力。 学生的创造精神和创新能力。
自动控制原理 实验一控制系统的数学模型
课程名称自动控制原理
实验序号实验一
实验项目控制系统的数学模型
实验地点
实验学时 2 实验类型操作性指导教师实验员
专业 __________ 班级
学号姓名
年月日
二、实验原理与内容
在MA TLAB 命令窗口上，以命令的方式建立系统的传递函数。
在MATLAB 下，系统的数学模型有三种描述方式，此实验为多项式模型。
三、实验软硬件环境
安装有maltable软件的电脑
四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析）
实验步骤与数据记录：
1.开机执行MA TLAB程序，进入MA TLAB命令窗口：“Command window”。
2.建立简单的数据模型：
编写指令在命令窗口中显示如下传递函数
输入的指令和运行的结果：
输入的指令和运行的结果：
输入的指令和运行的结果：
五、测试/调试及实验结果分析
1、在下面函数中，分子分母多项式需由conv()函数实验，且一次只能实现两个多项式的卷积。
同时有多个多项式时，使用嵌套模式，多次使用conv（）函数
2、在反馈系统中，可以利用feekback()函数或者如下函数计算闭环传递函数。
六、实验结论与体会
通过实验，我掌握了MATLAB建立控制系统数学模型的命令和模型相互转换的方法，掌握了使用函数命令建立系统数学模型，完成了实验的要求，这次的学习为今后的深入学习打下基础。
年月日。
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实验一用MATLAB处理系统数学模型
一、实验原理
表述线性定常系统的数学模型主要有微分方程、传递函数、动态结构图等.求拉氏变换可用函数laplace(ft,t,s）,求拉式反变换可用函数illaplace(Fs,s,t);有关多项式计算的函数主要有roots(p),ploy(r),conv(p,q),ployval(n,s);求解微分方程可采用指令
s=dslove(‘a_1’,’a_2’,’···,’a_n’);建立传递函数时，将传递函数的分子、分母多项式的系数写成两个向量，然后用tf()函数来给出，还可以建立零、极点形式的传递函数，采用的函数为zpk(z,p,k);可用函数sys=series(sys1,sys2)来实现串联，用
sys=parallel(sys1,sys2)来实现并联，可用函数sys=feedback(sys1,sys2,sign)来实现系统的反馈连接，其中sign用来定义反馈形式，如果为正反馈，则sign=+1，如果为负反馈，则sign=-1。
二、实验目的
通过MATLAB软件对微分方程、传递函数和动态结构图等进行处理，观察并分析实验结果。
三、实验环境
MATLAB2012b
四、实验步骤
1、拉氏变换
syms s t;
ft=t^2+2*t+2;
st=laplace(ft,t,s)
2、拉式反变换
syms s t;
Fs=(s+6)/(s^2+4*s+3)/(s+2);
ft=ilaplace(Fs,s,t)
3、多项式求根
p=[1 3 0 4];
r=roots(p)
p=poly(r)
4、多项式相乘
p=[ 3 2 1 ];q=[ 1 4];
n=conv(p,q)
value=polyval(n,-5)
5、微分方程求解
y=dsolve('3*D2y+3*Dy+2*y=1','y(0)=0,Dy(0)=0') 6、建立传递函数
num=[1 3];
den=[1 0 2 1];
g=tf(num,den)
7、建立零、极点形式的传递函数
z=[-3];
p=[-1,-1];
k=1;
g=zpk(z,p,k)
8、结构图求传递函数
numg=[1];deg=[500 0 0];
numh=[1 1];denh=[1 2];
[num,den]=feedback(numg,deg,numh,denh,-1);
printsys(num,den)
五、实验结果
1、拉氏变换
2、拉式反变换
3、多项式求根
4、多项式相乘
5、微分方程求解
6、建立传递函数
7、建立零、极点形式的传递函数
8、结构图求传递函数
六、实验总结
通过本次实验初步了解并掌握使用MATLAB处理微分方程、传递函数和动态结构图等数学模型，加深了对其的了解，为以后的相关实验打下了基础。
七、实验心得
本次实验比较简单，因而很快的就做出来了，但也遇到了一些问题比如说文件名不能写为数据库中相关函数的名字，否则程序调用时会出错，在这方面耽误了好些时间，所幸找到了问题的所在，避免了以后犯相同的错误。