Matlab仿真软件 matlab仿真

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一、MATLAB简介

MATLAB 产品家族是美国MathWorks公司开发的用于概念设计,算法开发,建模仿真,实时实现的理想的集成环境。由于其完整的专业体系和先进的设计开发思路,使得MATLAB 在多种领域都有广阔的应用空间,特别是在 MATLAB 的主要应用方向 —科学计算、建模仿真以及信息工程系统的设计开发上已经成为行业内的首选设计工具,全球现有超过五十万的企业用户和上千万的个人用户,广泛的分布在航空航天,金融财务,机械化工,电信,教育等各个行业。

在MATLAB产品家族中,MATLAB工具箱是整个体系的基座,它是一个语言编程型(M语言)开发平台,提供了体系中其他工具所需要的集成环境(比如M语言的解释器)。同时由于MATLAB对矩阵和线性代数的支持使得工具箱本身也具有强大的数学计算能力。MATLAB产品体系的演化历程中最重要的一个体系变更是引入了Simulink,用来对动态系统建模仿真。其框图化的设计方式和良好的交互性,对工程人员本身计算机操作与编程的熟练程度的要求降到了最低,工程人员可以把更多的精力放到理论和技术的创新上去。

针对控制逻辑的开发,协议栈的仿真等要求,MathWorks公司在Simulink平台上还提供了用于描述复杂事件驱动系统的逻辑行为的建模仿真工具—Stateflow,通过Stateflow,用户可以用图形化的方式描述事件驱动系统的逻辑行为,并无缝的结合到Simulink的动态系统仿真中。

在MATLAB/Simulink基本环境之上,MathWorks公司为用户提供了丰富的扩展资源,这就是大量的Toolbox和Blockset。从1985年推出第一个版本以后的近二十年发展过程中,MATLAB已经从单纯的Fortran数学函数库演变为多学科,多领域的函数包,模块库的提供者。用户在这样的平台上进行系统设计开发就相当于已经站在了巨人的肩膀上,众多行业中的专家、精英们的智慧结晶可以信手拈来。

同时,MATLAB开放的体系结构允许用户在平台上进行自由扩展,目前在全世界范围内已经有大量的商业的或者免费的MATLAB二次开发产品发布(比如FEMLAB和PSS)。换句话说,用户购买一套MATLAB,获得的是世界范围的专家支持。而对于用户自己开发的算法包,MATLAB也提供了包括Compiler应用发布和Web网络发布在内的众多方式的发布途径,使得用户一方面能够充分地利用MATLAB的算法资源形成技术成果,同时又可以有效的保护自己的知识产权。

在这样一个产品体系中,我们可以看到,由于MATLAB及其丰富的Toolbox资源的支持,使得用户可以方便的进行具有开创性的建模与算法开发工作,并通过MATLAB强大的图形和可视化能力反映算法的性能和指标。所得到的算法则可以在Simulink环境中以模块化的方式实现,通过全系统建模,进行全系统的动态仿真以得到算法在系统中的动态验证。

但是这样一个开发流程总是欠缺和工程实现的有效连接,系统级的设计产物无法和硬件产品直接挂钩。工程师无法直接应用MATLAB/Simulink 的宝贵资源。为了改善设计流程中的这一缺陷, MATLAB 产品体系中加入了连接工程实现的桥梁 —实时代码生成工具 Real-Time Workshop ( RTW )。 RTW 使用户可以直接将 Simulink框图模型转化为实时标准 C 代码,进而为快速原型系统、半物理仿真系统或者产品提供设计输入。 RTW 的主要特点有:

·开放的,可扩充的结构,可以完全定制代码生成过程,满足不同用户对实时目标的不同要求

·支持连续/离散/混合系统及异步系统仿真

·支持定点和浮点目标机,代码具有很强的工程实用性

·支持在线监控和调参

·高度优化的代码效率

有了 RTW 的支持,就可以应用 MATLAB 平台以全新的开发思路解决我们的问题:

·真正自顶向下的设计流程

·统一的开发平台

·减小系统开发的人为错误因素

·压缩产品研发周期,加快产品面市时间

另外随着 MATLAB 在行业内影响力的快速扩大,与 MathWorks公司形成战略联合的公司和寻求与 MATLAB进行接口的软硬件产品的也日益增多。目前 MATLAB所支持的第三方产品已经有三百余种,分布在科学计算、机械动力学设计、化工、信息工程,汽车、金融财务等各个学科领域,接口方式包括联合建模、数据共享、开发流程拼接等等。

从 MATLAB 的产品体系可以看到,应用 MATLAB作为统一的集成开发平台结合第三方软硬件工具,可以实现从算法开发到系统仿真优化再到硬件实现的完整过程。这一平台在工业领域的典型应用有:

·控制器及控制对象的设计开发 — 快速控制原型及硬件在回路仿真(比如结合 dSPACE硬件仿真机系统)

·信号处理系统的设计开发 — 全系统仿真及快速原型验证(比如结合 TIDSP )

·通信系统设计开发 — Bit True 和 Cycle True 的算法验证(比如结合RadioLab3G和Candence)

·机电液一体化设计开发 — 全系统联合仿真(比如结合 Easy5和 Adams)

总之,MathWorks致力于为工程师,科研工作者提供最好的语言,最好的工具和环境,扩大工程师的视野,提高生产率,增进学习能力,进行开创性的研究工作。今天,MATLAB 已经成为广大科研人员的最值得信赖的助手和朋友!

而且,matlab在现代通信系统中,越来越显现出重要的作用。

码间干扰和噪声是影响数字基带通信系统性能的两个重要因素。码间干扰问题与系统的发送滤波器、信道特性、接收滤波器特性等因素有关,当系统总的特性为理想低通时,可以完全消除码间干扰,但是理想低通滤波器在现实的通信系统中是无法实现的。因此在现实的通信系统中码间干扰是一定存在的,设计者只能让系统函数逼近理想低通来提高系统的性能,降低误码率。为了让学生对由码间干扰所引起的误码率有一个直观的认识,观察眼图是一个很好的方法。眼图可以借助于通信原理实验箱来观察,也可以借助于MATLAB的系统仿真功能来实现。


MATLAB的语言特点

一种语言之所以能如此迅速地普及,显示出如此旺盛的生命力,是由于它有着不同于其他语言的特点,正如同FORTRAN和C等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进行操作一样,被称作为第四代计算机语言的MATLAB,利用其丰富的函数资源,使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来MATLAB最突出的特点就是简洁MATLAB用更直观的,符合人们思维习惯的代码,代替了C和FORTRAN语言的冗长代码MATLAB给用户带来的是最直观,最简洁的程序开发环境以下简单介绍一下MATLAB的主要特点

1)语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富MATLAB程序书写形式自由,利用起丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务,压缩了一切不必要的编程工作由于库函数都由本领域的专家编写,用户不必担心函数的可靠性可以说,用MATLAB进行科技开发是站在专家的肩膀上

具有FORTRAN和C等高级语言知识的读者可能已经注意到,如果用FORTRAN或C语言去编写程序,尤其当涉及矩阵运算和画图时,编程会很麻烦例如,如果用户想求解一个线性代数方程,就得编写一个程序块读入数据,然后再使用一种求解线性方程的算法(例如追赶法)编写一个程序块来求解方程,最后再输出计算结果在求解过程中,最麻烦的要算第二部分解线性方程的麻烦在于要对矩阵的元素作循环,选择稳定的算法以及代码的调试动不容易即使有部分源代码,用户也会感到麻烦,且不能保证运算的稳定性解线性方程的程序用FORTRAN和C这样的高级语言编写,至少需要四百多行,调试这种几百行的计算程序可以说很困难
MATLAB的程序极其简短更为难能可贵的是,MATLAB甚至具有一定的智能水平,比如上面的解方程,MATLAB会根据矩阵的特性选择方程的求解方法,所以用户根本不用怀疑MATLAB的准确性

2)运算符丰富由于MATLAB是用C语言编写的,MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符,灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短

3)MATLAB既具有结构化的控制语句(如for循环,while循环,break语句和if语句),又有面向对象编程的特性

4)程序限制不严格,程序设计自由度大例如,在MATLAB里,用户无需对矩阵预定义就可使用

5)程序的可移植性很好,基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行

6)MATLAB的图形功能强大在FORTRAN和C语言里,绘图都很不容易,但在MATLAB里,数据的可视化非常简单MATLAB还具有较强的编辑图形界面的能力

7)MATLAB的缺点是,它和其他高级程序相比,程序的执行速度较慢由于MATLAB的程序不用编译等预处理,也不生成可执行文件,程序为解释执行,所以速度较慢

8)功能强大的工具箱是MATLAB的另一特色MATLAB包含两个部分:核心部分和各种可选的工具箱核心部分中有数百个核心内部函数其工具箱又分为两类:功能性工具箱和学科性工具箱功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能,图示建模仿真功能,文字处理功能以及与硬件实时交互功能功能性工具箱用于多种学科而学科性工具箱是专业性比较强的,如control,toolbox,signl proceessingtoolbox,commumnicationtoolbox等这些工具箱都是由该领域内学术水平很高的专家编写的,所以用户无需编写自己学科范围内的基础程序,而直接进行高,精,尖的研究

9)源程序的开放性开放性也许是MATLAB最受人们欢迎的特点除内部函数以外,所有MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可读可改的源文件,用户可通过对源文件的修改以及加入自己的文件构成新 的工具箱

  

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