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  • Matlab常用工具箱介绍

    万次阅读 2012-07-23 17:41:30
    Matlab常用工具箱介绍 Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification...

    Matlab常用工具箱介绍

    Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱

    Control System Toolbox——控制系统工具箱

    Communication Toolbox——通讯工具箱

    Financial Toolbox——财政金融工具箱

    System Identification Toolbox——系统辨识工具箱

    Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱

    Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱

    Image Processing Toolbox——图象处理工具箱

    LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱

    Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱

    μ-Analysis andSynthesis Toolbox——μ分析工具箱

    Neural Network Toolbox——神经网络工具箱

    Optimization Toolbox——优化工具箱

    Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱

    Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱

    Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱

    Spline Toolbox——样条工具箱

    Statistics Toolbox——统计工具箱

    Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱

    Simulink Toolbox——动态仿真工具箱

    System Identification Toolbox——系统辨识工具箱

    Wavele Toolbox——小波工具箱

     

    例如:控制系统工具箱包含如下功能:

    连续系统设计和离散系统设计

    状态空间和传递函数以及模型转换

    时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应)

    频域响应(Bode图、Nyquist图)

    根轨迹、极点配置

    较为常见的matlab控制箱有:

    控制类:

    控制系统工具箱(controlsystems toolbox)

    系统识别工具箱(systemidentification toolbox)

    鲁棒控制工具箱(robustcontrol toolbox)

    神经网络工具箱(neuralnetwork toolbox)

    频域系统识别工具箱(frequencydomain system identification toolbox)

    模型预测控制工具箱(modelpredictive control toolbox)

    多变量频率设计工具箱(multivariablefrequency design toolbox)

    信号处理类:

    信号处理工具箱(signalprocessing toolbox)

    滤波器设计工具箱(filterdesign toolbox)

    通信工具箱(communicationtoolbox)

    小波分析工具箱(wavelettoolbox)

    高阶谱分析工具箱(higherorder spectral analysis toolbox)

     

    其它工具箱:

    统计工具箱(statisticstoolbox)

    数学符号工具箱(symbolicmath toolbox)

    定点工具箱(fixed-pointtoolbox)

    射频工具箱(RFtoolbox)

    1990年,MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具,并命名为Simulab,使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段,1992年正式命名为Simulink,即simu(仿真)和link(连接)。matlab7.0里的simulink为6.0版本,matlab6.5里的simulink为5.0版本。

    MATLABSIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件,它用框图表示系统的各个环节,用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。

      启动SIMULINK十分容易,只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令,此时出现一个SIMULINK窗口,包含七个模型库,分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。

      1.信号源库

      包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源,其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。

      2.输出库

      包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。

      3.离散系统库

      包括五种标准模式:延迟,零-极点,滤波器,离散传递函数,离散状态空间。

      4.线性系统库

      提供七种标准模式:加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。

      5.非线性系统库

      提供十三种常用标准模式:绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。

      6.系统连接库  包括输入、输出、多路转换等模块,用于连接其他模块。

      7.系统扩展库

      考虑到系统的复杂性,SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库,每一种又有多种模型供选择。

      使用时只要从各子库中取出模型,定义好模型参数,将各模型连接起来,然后设置系统参数,如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法,用户根据仿真要求选择适当的算法。

    当然,不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同,现在大家基本上都用6.5版了吧。

    另外,Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库,给快速建模提供了很大的便利。

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  • Matlab Main Toolbox——matlab工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 ...
  • 常用工具箱MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性...

    常用工具箱

    MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。

    开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。

    Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱

    Control System Toolbox——控制系统工具箱

    Communication Toolbox——通讯工具箱

    Financial Toolbox——财政金融工具箱

    System Identification Toolbox——系统辨识工具箱

    Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱

    Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱

    Image Processing Toolbox——图象处理工具箱

    computer vision system toolbox----计算机视觉工具箱

    LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱

    Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱

    μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱

    Neural Network Toolbox——神经网络工具箱

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  • 1 数字信号处理中常用MATLAB函数工具箱介绍 2 关于上述工具箱函数的应用实例 3 小结 本文就数字信号处理中最常用MATLAB工具箱函数,做了一个简要的使用介绍,着重在数字信号处理的原理方面给予精当说明,力图...
  • Matlab常用工具箱

    2021-04-29 09:56:04
    工具箱我的版本是MATLB R2017a,主要介绍曲线拟合与优化工具箱Curve fitting –> 曲线拟合曲线函数选项Exponential:指数逼近,有2种类型, aexp(bx) 、 aexp(bx) + cexp(dx)Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,...

    工具箱

    我的版本是MATLB R2017a,主要介绍曲线拟合与优化工具箱

    Curve fitting –> 曲线拟合

    曲线函数选项

    Exponential:指数逼近,有2种类型, aexp(bx) 、 aexp(bx) + cexp(dx)

    Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1cos(xw) + b1sin(xw)

    Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1exp(c1-((x-b1)/c1)^2)

    Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving

    Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~

    Power:幂逼近,有2种类型,ax^b 、ax^b + c

    Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型

    Smoothing Spline:平滑逼近

    Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1sin(b1x + c1)

    Weibull:只有一种,abx^(b-1)exp(-a*x^b)

    拟合效果评价

    除了直观的观察图像和散点的拟合程度外,matlab还提供了几个评价参数The sum of squares due to error (SSE)

    R-square

    Adjusted R-square

    Root mean squared error (RMSE)

    sse 这个统计量测量的是拟合值与实际值的总偏差和。它也被称为残差的平方求和

    b859578f6a5d0493c2b267fe9d0f8f85.png

    值越小,拟合程度越好。

    R-square由三个公式计算得来,衡量了拟合在解释数据变化方面的成功程度

    b6e6067f478256cee18e529e54f9b82e.png

    3790c8f85e48426d6f489a8a056873ef.png

    9cf6401b79605ceb50dc60534c6b23ac.png

    越接近1,表示模型在方差中所占的比例更大(with a value closer to 1 indicating that a greater proportion of variance is accounted for by the model)

    Adjusted R-square

    调整后的R-平方统计量可以接受任何小于或等于1的值,而接近1的值表示更好的拟合。当模型包含无助于预测响应的项时,可能会出现负值。

    RMSE

    由以下两个公式计算得出

    51365b05fe6778fc987b1fe9badfa3e7.png

    5fd17fc60fd5629c152452a34f0fd417.png

    与sse一样,RMSE值越小,拟合程度越好

    C:%5CUsers%5Cgoodwell%5CAppData%5CRoaming%5CTypora%5Ctypora-user-images%5C1548050674575.png

    Optimization –> 优化

    利用Matlab的优化工具箱,可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言,包括线性、非线性最小化,最大最小化,二次规划,半无限问题,线性、非线性方程(组)的求解,线性、非线性的最小二乘问题。另外,该工具箱还提供了线性、非线性最小化,方程求解,曲线拟合,二次规划等问题中大型课题的求解方法,为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。

    优化工具箱中的函数

    ​ 优化工具箱中的函数包括下面几类:

    ​ 1.最小化函数

    表1 最小化函数表函 数描 述fgoalattain多目标达到问题

    fminbnd有边界的标量非线性最小化

    fmincon有约束的非线性最小化

    fminimax最大最小化

    fminsearch, fminunc无约束非线性最小化

    fseminf半无限问题

    linprog线性课题

    quadprog二次课题

    2.方程求解函数

    表2 方程求解函数表函 数描 述/线性方程求解

    fsolve非线性方程求解

    fzero标量非线性方程求解

    3.最小二乘(曲线拟合)函数

    表3 最小二乘函数表函 数描 述/线性最小二乘

    lsqlin有约束线性最小二乘

    lsqcurvefit非线性曲线拟合

    lsqnonlin非线性最小二乘

    lsqnonneg非负线性最小二乘

    4.实用函数

    表4 实用函数表函 数描 述optimset设置参数

    optimget

    ​ 5.大型方法的演示函数

    表5 大型方法的演示函数表函 数描 述circustent马戏团帐篷问题—二次课题

    molecule用无约束非线性最小化进行分子组成求解

    optdeblur用有边界线性最小二乘法进行图形处理

    6.中型方法的演示函数

    表6 中型方法的演示函数表函 数描 述bandemo香蕉函数的最小化

    dfildemo过滤器设计的有限精度

    goaldemo目标达到举例

    optdemo演示过程菜单

    tutdemo教程演示

    参数设置

    ​ 利用optimset函数,可以创建和编辑参数结构;利用optimget函数,可以获得options优化参数。

    ● optimget函数

    功能:获得options优化参数。

    语法:

    val = optimget(options,’param’)

    val = optimget(options,’param’,default)

    描述:

    val = optimget(options,’param’) 返回优化参数options中指定的参数的值。只需要用参数开头的字母来定义参数就行了。

    val = optimget(options,’param’,default) 若options结构参数中没有定义指定参数,则返回缺省值。注意,这种形式的函数主要用于其它优化函数。

    举例:

    1. 下面的命令行将显示优化参数options返回到my_options结构中:

    ​ val = optimget(my_options,’Display’)

    2. 下面的命令行返回显示优化参数options到my_options结构中(就象前面的例子一样),但如果显示参数没有定义,则返回值’final’:

    ​ optnew = optimget(my_options,’Display’,’final’);

    参见:

    optimset

    ● optimset函数

    功能:创建或编辑优化选项参数结构。

    语法:

    options = optimset(‘param1’,value1,’param2’,value2,…)

    optimset

    options = optimset

    options = optimset(optimfun)

    options = optimset(oldopts,’param1’,value1,…)

    options = optimset(oldopts,newopts)

    描述:

    options = optimset(‘param1’,value1,’param2’,value2,…) 创建一个称为options的优化选项参数,其中指定的参数具有指定值。所有未指定的参数都设置为空矩阵[](将参数设置为[]表示当options传递给优化函数时给参数赋缺省值)。赋值时只要输入参数前面的字母就行了。

    optimset函数没有输入输出变量时,将显示一张完整的带有有效值的参数列表。

    options = optimset (with no input arguments) 创建一个选项结构options,其中所有的元素被设置为[]。

    options = optimset(optimfun) 创建一个含有所有参数名和与优化函数optimfun相关的缺省值的选项结构options。

    options = optimset(oldopts,’param1’,value1,…) 创建一个oldopts的拷贝,用指定的数值修改参数。

    options = optimset(oldopts,newopts) 将已经存在的选项结构oldopts与新的选项结构newopts进行合并。newopts参数中的所有元素将覆盖oldopts参数中的所有对应元素。

    举例:

    ​ 1.下面的语句创建一个称为options的优化选项结构,其中显示参数设为’iter’,TolFun参数设置为1e-8:

    ​ options = optimset(‘Display’,’iter’,’TolFun’,1e-8)

    ​ 2.下面的语句创建一个称为options的优化结构的拷贝,改变TolX参数的值,将新值保存到optnew参数中:

    ​ optnew = optimset(options,’TolX’,1e-4);

    ​ 3.下面的语句返回options优化结构,其中包含所有的参数名和与fminbnd函数相关的缺省值:

    ​ options = optimset(‘fminbnd’)

    ​ 4.若只希望看到fminbnd函数的缺省值,只需要简单地键入下面的语句就行了:

    ​ optimset fminbnd

    ​ 或者输入下面的命令,其效果与上面的相同:

    ​ optimset(‘fminbnd’)

    参见:

    optimget

    模型输入时需要注意的问题

    使用优化工具箱时,由于优化函数要求目标函数和约束条件满足一定的格式,所以需要用户在进行模型输入时注意以下几个问题:

    1.目标函数最小化

    优化函数fminbnd、fminsearch、fminunc、fmincon、fgoalattain、fminmax和lsqnonlin都要求目标函数最小化,如果优化问题要求目标函数最大化,可以通过使该目标函数的负值最小化即-f(x)最小化来实现。近似地,对于quadprog函数提供-H和-f,对于linprog函数提供-f。

    2.约束非正

    优化工具箱要求非线性不等式约束的形式为Ci(x)≤0,通过对不等式取负可以达到使大于零的约束形式变为小于零的不等式约束形式的目的,如Ci(x)≥0形式的约束等价于- Ci(x)≤0;Ci(x)≥b形式的约束等价于- Ci(x)+b≤0。

    3.避免使用全局变量

    @(函数句柄)函数

    ​ [email protected]@函数返回指定MATLAB函数的句柄,其调用格式为:

    ​ handle = @function

    利用@函数进行函数调用有下面几点好处:

    ● 用句柄将一个函数传递给另一个函数;

    ● 减少定义函数的文档个数;

    ● 改进重复操作;

    ● 保证函数计算的可靠性。

    下面的例子为humps函数创建一个函数句柄,并将它指定为fhandle变量。

    ​ fhandle = @humps;

    同样传递句柄给另一个函数,也将传递所有变量。本例将刚刚创建的函数句柄传递给fminbnd函数,然后在区间[0.3,1]上进行最小化。

    x = fminbnd (@humps, 0.3, 1)

    x =

    ​ 0.6370

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  • 机器人工具箱10.1版,有例子可以学习,希望对大家有所帮助!
  • 首先介绍一下常用工具箱的调用命令,这部分持续更新,遇到再补充,也欢迎大家在评论区补充。 1.优化工具箱:optimtool 2.系统辨识工具箱:ident 3.数字信号处理工具箱:sptool 4.神经网络工具箱:nnstart ...

    首先介绍一下常用工具箱的调用命令,这部分持续更新,遇到再补充,也欢迎大家在评论区补充。

    1.优化工具箱:optimtool

    2.系统辨识工具箱 :ident

    3.数字信号处理工具箱:sptool

    4.神经网络工具箱:nnstart

    5. 滤波器设计工具箱:fdatool

    未完待续... 

    其次介绍MATLAB中的各种工具箱,如下。 

    一.科学计算以及数据分析系列工具箱

    二.基于模型设计的系统仿真平台 

     三.MATLAB/Simulink平台共同工具箱

    四.行业应用工具箱

     参考文献:

    1.http://www.ilovematlab.cn/thread-436414-1-1.html

    2.http://blog.sina.com.cn/s/blog_86186c970102va9g.html

     

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