Chương trình matlab làm gì? Matlab - gói chương trình ứng dụng giải các bài toán kỹ thuật tính toán - cài đặt và cấu hình

Hầu hết các nhà phát triển đều gặp khó khăn trong việc hiểu cả cú pháp và khả năng của nó. Vấn đề là ngôn ngữ này có liên quan trực tiếp đến một sản phẩm phần mềm phổ biến, giá thành của nó có thể đạt tới những giá trị đáng kinh ngạc. Vì vậy, câu hỏi chính là: bản thân ngôn ngữ Matlab có tốt không? Và nó có thể hữu ích cho bạn không?

Cách sử dụng

Hãy bắt đầu không phải bằng một chuyến tham quan thông thường vào lịch sử và thảo luận về ưu và nhược điểm của ngôn ngữ mà với môi trường phần mềm MATLAB/Simulink - nơi duy nhất mà nhân vật chính của văn bản này có thể hữu ích. Chỉ cần tưởng tượng một biên tập viên đồ họa trong đó bạn có thể hiện thực hóa bất kỳ ý tưởng nào của mình mà không cần có nhiều năm kinh nghiệm và trình độ học vấn phù hợp. Và sau khi tạo sơ đồ tương tác giữa các công cụ một lần, bạn sẽ có được một tập lệnh chất lượng cao để sử dụng nhiều lần.

MATLAB chính là một trình soạn thảo như vậy trong thế giới dữ liệu. Phạm vi ứng dụng của nó vô cùng rộng: IoT, tài chính, y học, không gian, tự động hóa, robot, hệ thống không dây và nhiều hơn thế nữa. Nhìn chung, khả năng thu thập và trực quan hóa dữ liệu cũng như dự báo gần như không giới hạn, nhưng chỉ khi bạn có cơ hội mua gói thích hợp.

Về giá cả, hầu như không có giới hạn trên, nhưng giới hạn dưới là khoảng 99 USD. Để có được một sản phẩm mạnh mẽ như vậy với số tiền tương đối ít, bạn phải là sinh viên đại học. Và tất nhiên bạn sẽ nhận được một sản phẩm khá hạn chế.

Đặc điểm của ngôn ngữ

Ngôn ngữ MATLAB là một công cụ cung cấp sự tương tác giữa người vận hành (thậm chí thường không phải là lập trình viên) với tất cả các khả năng sẵn có để phân tích, thu thập và trình bày dữ liệu. Nó có những ưu và nhược điểm rõ ràng, đặc trưng của một ngôn ngữ sống trong một hệ sinh thái khép kín.

Sai sót:

Một ngôn ngữ chậm và quá tải với các toán tử, lệnh và chức năng, mục đích chính là cải thiện nhận thức trực quan.

Tập trung hẹp. Không có nền tảng phần mềm nào khác mà MATLAB hữu ích.

Chi phí phần mềm cao. Nếu bạn không phải là sinh viên, hãy sẵn sàng rỗng túi hoặc vượt qua luật pháp. Và dù bạn là sinh viên thì giá cả cũng khá ổn.

Nhu cầu thấp. Mặc dù có sự quan tâm lớn đến MATLAB trong hầu hết mọi lĩnh vực nhưng chỉ có một số ít sử dụng nó một cách thực sự và hợp pháp.

Thuận lợi:

Ngôn ngữ này dễ học và có cú pháp đơn giản và dễ hiểu.

Cơ hội lớn. Nhưng đây đúng hơn là một lợi thế của sản phẩm nói chung.

Cập nhật thường xuyên, những chuyển đổi tích cực đáng chú ý thường xảy ra ít nhất một vài lần trong năm.

Môi trường phần mềm cho phép bạn chuyển đổi nó thành mã “nhanh” trong C, C++.

Các đối tượng mục tiêu

Tất nhiên, không phải ai cũng cần MATLAB. Mặc dù có nhiều ứng dụng nhưng thật khó để tưởng tượng rằng một nhà phát triển ứng dụng bình thường lại cần kiến thức về ngôn ngữ này. MATLAB cực kỳ hữu ích trong các lĩnh vực yêu cầu xử lý dữ liệu đặc biệt mạnh mẽ, chẳng hạn như hệ thống lái tự động trong ô tô hoặc hệ thống điện tử hàng không máy bay.

Nghĩa là, nếu bạn không phải là một lập trình viên chuyên nghiệp, nhưng bằng cách này hay cách khác, nghề nghiệp của bạn có liên quan đến nhu cầu xử lý dữ liệu theo chương trình, thì một sản phẩm MATLAB/Simulink với ngôn ngữ thích hợp có thể đơn giản hóa đáng kể công việc hàng ngày của bạn.

Văn học

Như mọi khi, chúng tôi kết thúc việc xem xét ngôn ngữ bằng một danh sách các tài liệu giáo dục. Tất nhiên, trong số đó bạn sẽ không tìm thấy những cuốn sách dành riêng cho ngôn ngữ này, nhưng điều này sẽ chỉ giúp việc nhận thức ngôn ngữ trở nên dễ dàng hơn:

Bạn có kinh nghiệm với MATLAB không? Và cái nào?

Dành cho những ai muốn trở thành lập trình viên - .

Những người làm việc với môn toán cao cấp biết rất rõ những “con quái vật” toán học mà đôi khi họ phải đối mặt. Ví dụ, bạn có thể dành rất nhiều thời gian, năng lượng tinh thần và các tế bào thần kinh không thể phục hồi để tính một tích phân ba khổng lồ nào đó. Tất nhiên, rất thú vị khi thách thức tích phân và giành được nó. Nhưng thay vào đó, điều gì sẽ xảy ra nếu tích phân đe dọa lấy bạn? Hoặc tệ hơn, tam thức bậc ba đã vượt khỏi tầm kiểm soát và trở nên điên loạn? Bạn sẽ không mong điều này xảy ra với kẻ thù của mình.

Trước đây, chỉ có hai lựa chọn: từ bỏ mọi thứ và đi dạo, hoặc tham gia vào trận chiến kéo dài nhiều giờ với tích phân. Chà, đối với một số người thì mất nhiều giờ, đối với những người khác thì mất nhiều phút - ai đã nghiên cứu cách thực hiện. Nhưng đó không phải là vấn đề. Thế kỷ XX và sự tiến bộ không ngừng chuyển động mang lại cho chúng ta một con đường thứ ba, cụ thể là, chúng cho phép chúng ta tính tích phân phức tạp nhất một cách “nhanh chóng”. Điều tương tự cũng áp dụng cho việc giải tất cả các loại phương trình, vẽ đồ thị của hàm số dưới dạng hyperboloid bậc ba, v.v.

Đối với những tình huống đặc biệt nhưng xảy ra định kỳ như vậy ở học sinh, có một vũ khí toán học mạnh mẽ. Dành cho những ai chưa biết, hãy tham khảo gói phần mềm MATLAB.

Matlab sẽ giải phương trình, tính gần đúng và xây dựng đồ thị của hàm số. Bạn có hiểu điều này có nghĩa gì không, thưa các bạn?

Điều này có nghĩa là nó là một trong những gói xử lý dữ liệu mạnh mẽ nhất hiện nay. Cái tên tượng trưng cho Ma trậnPhòng thí nghiệm. Phòng thí nghiệm ma trận, nếu bằng tiếng Nga . Khả năng của chương trình bao gồm hầu hết các lĩnh vực toán học. Vì vậy, bằng cách sử dụng Matlab, bạn có thể:

Thực hiện tất cả các loại phép tính trên ma trận, giải Các phương trình tuyến tính, làm việc với vectơ;
Tính toán gốc của đa thức ở bất kỳ mức độ nào, thực hiện các phép toán trên đa thức, vi phân, ngoại suy và nội suy các đường cong, xây dựng đồ thị của bất kỳ hàm số nào;
Tiến hành phân tích thống kê dữ liệu bằng cách sử dụng lọc kỹ thuật số, hồi quy thống kê;
Giải phương trình vi phân. Trong các đạo hàm riêng, tuyến tính, phi tuyến, có điều kiện biên - không thành vấn đề, Matlab sẽ giải quyết được mọi thứ;
Thực hiện các phép tính số học.

Ngoài tất cả những điều này, khả năng của MATLAB còn cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu, bao gồm xây dựng biểu đồ ba chiều và tạo video hoạt hình.

Tất nhiên, mô tả của chúng tôi về Matlab vẫn chưa hoàn chỉnh. Ngoài những khả năng và chức năng do nhà sản xuất cung cấp còn có số lượng lớn Các công cụ Matlab được viết đơn giản bởi những người đam mê hoặc các công ty khác.

MATLAB là ngôn ngữ lập trình

Nó cũng là ngôn ngữ lập trình được sử dụng trực tiếp khi làm việc với chương trình. Chúng ta sẽ không đi sâu vào chi tiết mà chỉ nói rằng các chương trình viết bằng MATLAB có hai loại: hàm và tập lệnh.

Tệp làm việc chính của chương trình là tệp M. Đây là một tệp văn bản vô tận và trong đó các phép tính được lập trình trực tiếp. Nhân tiện, đừng để từ này làm bạn sợ - để làm việc trong MATLAB, bạn không cần phải là một lập trình viên chuyên nghiệp.

Các tập tin M được chia thành

kịch bản M. Tập lệnh M là loại tệp M đơn giản nhất và không có đối số đầu vào hoặc đầu ra. Tệp này được sử dụng để tự động hóa các phép tính lặp đi lặp lại.
Hàm M. Hàm M là các tệp M chấp nhận các đối số đầu vào và đầu ra.

Để thể hiện rõ ràng công việc diễn ra như thế nào trong MATLAB, dưới đây chúng tôi đưa ra một ví dụ về cách tạo hàm trong Matlab. Chức năng này sẽ tính giá trị trung bình của vectơ.
f hàm y = trung bình(x)
% TRUNG BÌNH Giá trị trung bình của các phần tử vectơ.
% TRUNG BÌNH(X), trong đó X là một vectơ. Tính trung bình các phần tử của một vectơ.
% Nếu đối số đầu vào không phải là vectơ thì sẽ xảy ra lỗi.
= kích thước(x);
nếu (~((m == 1) | (n == 1)) | (m == 1 & n == 1))
error("Mảng đầu vào phải là một vectơ')
kết thúc
y = tổng(x)/độ dài(x); % Tính toán thực tế

Dòng định nghĩa hàm cho MATLAB biết rằng tệp là hàm M và cũng chỉ định danh sách các đối số đầu vào. Do đó, dòng định nghĩa cho hàm trung bình trông như sau:
hàm y = trung bình(x)
Ở đâu:

chức năng - từ khóa, xác định hàm M;
y - đối số đầu ra;
trung bình - tên hàm;
x là đối số đầu vào.

Vì vậy, để viết một hàm trong Matlab, bạn cần nhớ rằng mọi hàm trong hệ thống MATLAB đều có một dòng định nghĩa hàm tương tự như dòng dưới đây.

Tất nhiên, một gói mạnh mẽ như vậy là cần thiết không chỉ để giúp cuộc sống của sinh viên dễ dàng hơn. Hiện nay, MATLAB một mặt rất được các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật rất ưa chuộng. Mặt khác, khả năng làm việc với các ma trận lớn khiến MATLAB trở thành công cụ không thể thiếu đối với các nhà phân tích tài chính, cho phép họ giải quyết được nhiều vấn đề. nhiều nhiệm vụ hơn hơn, ví dụ, Excel nổi tiếng. Bạn có thể đọc thêm về điều này trong bài viết đánh giá.

Nhược điểm khi làm việc với MATLAB

Những khó khăn khi làm việc với MATLAB là gì? Có lẽ chỉ có một khó khăn. Nhưng cơ bản. Để phát huy hết khả năng của MATLAB và dễ dàng giải quyết các vấn đề nảy sinh trước mắt, bạn sẽ phải làm việc chăm chỉ và trước tiên phải hiểu rõ về Matlab (cách tạo tệp, cách tạo hàm, v.v.). Và điều này không đơn giản như vậy, bởi vì quyền lực và cơ hội rộng lớn đòi hỏi phải có sự hy sinh.

Ngay cả khi chúng ta muốn, chúng ta cũng không thể nói rằng MATLAB làchương trình đơn giản. Tuy nhiên, chúng tôi hy vọng rằng tất cả những điều trên sẽ là cơ sở đủ để tiếp tục phát triển nó.

Và cuối cùng. Nếu bạn không biết tại sao mọi thứ trong cuộc sống của bạn lại diễn ra theo cách này mà không phải theo cách khác, hãy hỏi Matlab về điều đó. Chỉ cần quay số dòng lệnh"tại sao tại sao). Anh ấy sẽ trả lời. Thử nó!

Bây giờ bạn đã biết các khả năng của Matlab. Trong lĩnh vực giáo dục, MATLAB thường được sử dụng trong giảng dạy các phương pháp số và đại số tuyến tính. Nhiều học sinh không thể thiếu nó khi xử lý kết quả của một thí nghiệm được thực hiện trong phòng thí nghiệm. Để nắm vững các khái niệm cơ bản khi làm việc với MATLAB một cách nhanh chóng và hiệu quả, bạn luôn có thể liên hệ với chúng tôi, chúng tôi sẵn sàng trả lời bất kỳ câu hỏi nào của bạn bất kỳ lúc nào.

Các tính năng chính của góiMatlab

Bộ công cụ trọn góiMatlab

Cấu trúc và cửa sổ làm việc của góiMatlab

Làm việc ở chế độ nhóm

Các thành phần cơ bản của ngôn ngữ lập trìnhMatlab

1. Tính năng chính của gói Matlab

MATLAB(viết tắt của “Matrix Laboratory”) là gói chương trình ứng dụng giải quyết các bài toán kỹ thuật tính toán và ngôn ngữ lập trình cùng tên được sử dụng trong gói này. MATLAB được hơn 1.000.000 kỹ sư và nhà khoa học sử dụng và chạy trên hầu hết các hệ điều hành hiện đại, bao gồm Linux, Mac OS, Solaris (Solaris không còn được hỗ trợ kể từ R2010b) và Microsoft Windows.

Câu chuyện. MATLAB là ngôn ngữ lập trình được Cleve Moler phát triển vào cuối những năm 1970 khi ông còn là trưởng khoa. khoa học máy tính tại Đại học New Mexico. Mục tiêu của sự phát triển là mang đến cho sinh viên của khoa cơ hội sử dụng thư viện phần mềm Linpack và EISPACK mà không cần phải nghiên cứu về Fortran. Ngôn ngữ mới này nhanh chóng lan rộng ra các trường đại học khác và được các nhà khoa học làm việc trong lĩnh vực toán ứng dụng đón nhận rất quan tâm. Phiên bản năm 1982 được viết bằng Fortran, được phân phối dưới dạng nguồn mở, vẫn có thể tìm thấy trên Internet. Kỹ sư John N. (Jack) Little được làm quen với ngôn ngữ này trong chuyến thăm của Cleve Mowler tới Đại học Stanford năm 1983. Nhận thấy ngôn ngữ mới này có tiềm năng thương mại rất lớn, ông hợp tác với Cleve Mowler và Steve Bangert. Họ cùng nhau viết lại MATLAB bằng C và thành lập công ty The MathWorks vào năm 1984 để phát triển hơn nữa. Những thư viện này, được viết lại bằng C, đã được biết đến từ lâu với cái tên JACKPAC. MATLAB ban đầu được dùng để thiết kế hệ thống điều khiển (chuyên môn của John Little), nhưng nhanh chóng trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật khác. Nó cũng đã được sử dụng rộng rãi trong giáo dục, đặc biệt là dạy đại số tuyến tính và các phương pháp số.

Mô tả ngôn ngữ MATLAB. Ngôn ngữ MATLAB ở cấp độ cao ngôn ngữ lập trình thông dịch, bao gồm cả những thứ dựa trên ma trận cấu trúc dữ liệu, nhiều chức năng, môi trường phát triển tích hợp, khả năng hướng đối tượng và giao diện cho các chương trình được viết bằng các ngôn ngữ lập trình khác.

Các chương trình viết bằng MATLAB có hai loại - chức năng Và kịch bản.

Các hàm có các đối số đầu vào và đầu ra cũng như không gian làm việc riêng để lưu trữ các biến và kết quả tính toán trung gian.

Các tập lệnh sử dụng một không gian làm việc chung. Cả tập lệnh và hàm đều không được biên dịch thành mã máy và được lưu dưới dạng tệp văn bản.

Cũng có thể lưu cái gọi là được phân tích trước chương trình - các hàm và tập lệnh được xử lý thành dạng thuận tiện cho việc thực thi của máy. TRONG trường hợp chung Các chương trình như vậy chạy nhanh hơn các chương trình thông thường, đặc biệt nếu hàm chứa các lệnh vẽ đồ thị.

Đặc điểm chính của ngôn ngữ MATLAB là khả năng làm việc với ma trận rộng rãi, điều mà những người sáng tạo ra ngôn ngữ này thể hiện bằng khẩu hiệu “suy nghĩ theo vectơ”. Nghĩ được vector hóa).

Ứng dụng MATLAB.

Toán học và tính toán. MATLAB cung cấp cho người dùng một số lượng lớn (vài trăm) hàm để phân tích dữ liệu, bao trùm hầu hết các lĩnh vực toán học, cụ thể:

Ma trận và đại số tuyến tính - đại số ma trận, phương trình tuyến tính, giá trị riêng và vectơ, điểm kỳ dị, hệ số hóa ma trận và các ma trận khác.

Đa thức và nội suy - nghiệm của đa thức, các phép toán trên đa thức và vi phân, nội suy và ngoại suy của các đường cong và các phép toán khác.

Thống kê toán học và phân tích dữ liệu - hàm thống kê, hồi quy thống kê, lọc kỹ thuật số, biến đổi Fourier nhanh và các thứ khác.

Xử lý dữ liệu - Tuyển dụng Chức năng đặc biệt, bao gồm vẽ đồ thị, tối ưu hóa, tìm số không, tích phân số (theo phương trình cầu phương) và các thứ khác.

Phương trình vi phân - giải các phương trình vi phân và đại số vi phân, phương trình vi phân trễ, phương trình ràng buộc, phương trình vi phân từng phần và các phương trình khác.

Ma trận thưa là một lớp dữ liệu đặc biệt của gói MATLAB được sử dụng trong các ứng dụng chuyên biệt.

Số học số nguyên - thực hiện các phép tính số học số nguyên trong MATLAB.

Phát triển các thuật toán. MATLAB cung cấp các công cụ thuận tiện để phát triển các thuật toán, bao gồm cả các thuật toán cấp cao, sử dụng các khái niệm lập trình hướng đối tượng. Nó có tất cả các công cụ cần thiết của một môi trường phát triển tích hợp, bao gồm trình gỡ lỗi và trình lược tả. Các chức năng làm việc với toàn bộ loại dữ liệu giúp bạn dễ dàng tạo thuật toán cho bộ vi điều khiển và các ứng dụng khác khi cần.

Trực quan hóa dữ liệu. Gói MATLAB có một số lượng lớn các chức năng để tạo biểu đồ, bao gồm cả biểu đồ ba chiều, phân tích dữ liệu trực quan và tạo video hoạt hình.

Môi trường phát triển nhúng cho phép bạn tạo giao diện người dùng đồ họa với nhiều điều khiển khác nhau như nút, trường nhập và các giao diện khác.

Ứng dụng độc lập. Các chương trình MATLAB, cả console và GUI, đều có thể được biên dịch bằng các thành phần Trình biên dịch MATLAB vào các ứng dụng thực thi hoặc thư viện động độc lập với MATLAB, tuy nhiên, yêu cầu cài đặt môi trường có thể phân phối lại tự do để chạy trên các máy tính khác Thời gian chạy trình biên dịch MATLAB(MCR).

Các giao diện bên ngoài. MATLAB bao gồm nhiều giao diện khác nhau để truy cập các quy trình bên ngoài được viết bằng các ngôn ngữ lập trình, dữ liệu, máy khách và máy chủ khác giao tiếp thông qua Mô hình đối tượng thành phần hoặc công nghệ Trao đổi dữ liệu động và các thiết bị ngoại vi giao tiếp trực tiếp với MATLAB. Nhiều khả năng trong số này được gọi là API MATLAB.

COM. MATLAB cung cấp quyền truy cập vào các chức năng cho phép bạn tạo, thao tác và xóa các đối tượng COM (cả máy khách và máy chủ). Công nghệ ActiveX cũng được hỗ trợ. Tất cả các đối tượng COM thuộc về một lớp COM đặc biệt của gói MATLAB. Tất cả các chương trình có chức năng điều khiển tự động hóa (tiếng Anh) Tự động hóa bộ điều khiển) có thể truy cập MATLAB như một máy chủ tự động hóa. Tự động hóa máy chủ).

.MẠNG LƯỚI. MATLAB trên Microsoft Windows cung cấp quyền truy cập vào .NET Framework. Có thể tải các tập hợp .NET và làm việc với các đối tượng lớp .NET từ môi trường MATLAB. MATLAB phiên bản 7.11 (R2010b) hỗ trợ .NET Phiên bản khung 2.0, 3.0, 3.5 và 4.0.

DDE. MATLAB chứa các chức năng cho phép nó truy cập vào các ứng dụng Windows khác và để các ứng dụng đó truy cập dữ liệu MATLAB, thông qua công nghệ Trao đổi dữ liệu động (DDE). Mỗi ứng dụng có thể là máy chủ DDE đều có tên nhận dạng duy nhất của riêng nó. Đối với MATLAB tên này là - Matlab.

Dịch vụ web. Trong MATLAB, có thể gọi các phương thức dịch vụ web. Hàm tùy chỉnh tạo một lớp dựa trên các phương thức API dịch vụ web.

MATLAB tương tác với máy khách dịch vụ web bằng cách chấp nhận các tin nhắn từ nó, xử lý chúng và gửi phản hồi. Các công nghệ sau được hỗ trợ: Giao thức truy cập đối tượng đơn giản (SOAP) và Ngôn ngữ mô tả dịch vụ web (WSDL).

cổng COM. Giao diện cổng nối tiếp của MATLAB cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào các thiết bị ngoại vi như modem, máy in và thiết bị khoa học kết nối với máy tính thông qua cổng nối tiếp (cổng COM). Giao diện hoạt động bằng cách tạo một đối tượng lớp đặc biệt cho cổng nối tiếp. Các phương thức có sẵn của lớp này cho phép bạn đọc và ghi dữ liệu vào cổng nối tiếp, sử dụng các sự kiện và trình xử lý sự kiện cũng như ghi thông tin vào đĩa máy tính trong thời gian thực. Điều này là cần thiết khi tiến hành thí nghiệm, mô phỏng hệ thống thời gian thực và cho các ứng dụng khác.

Các tệp MEX. Gói MATLAB bao gồm một giao diện để tương tác với ứng dụng bên ngoài, được viết bằng ngôn ngữ C và Fortran. Sự tương tác này được thực hiện thông qua các tập tin MEX. Có thể gọi các thủ tục được viết bằng C hoặc Fortran từ MATLAB như thể chúng là các hàm dựng sẵn của gói. Các tệp MEX là các thư viện liên kết động có thể được tải và thực thi bởi trình thông dịch được tích hợp trong MATLAB. Các thủ tục MEX cũng có khả năng gọi các lệnh MATLAB tích hợp.

DLL. Giao diện DLL chung của MATLAB cho phép bạn gọi các hàm có trong các thư viện liên kết động phổ biến trực tiếp từ MATLAB. Các chức năng này phải có giao diện C.

Ngoài ra, MATLAB có khả năng truy cập các chức năng tích hợp của nó thông qua giao diện C, cho phép sử dụng các chức năng của gói trong các ứng dụng bên ngoài được viết bằng C. Công nghệ này trong MATLAB được gọi là Động cơ C.

Các gói thay thế. tồn tại một số lượng lớn các gói phần mềm giải các bài toán phân tích số. Nhiều gói trong số này là phần mềm miễn phí.

Tương thích với MATLAB ở cấp độ ngôn ngữ lập trình:

Tương tự về chức năng:

APL và các hậu duệ của nó: ví dụ J

Python, khi được sử dụng với gói phần mềm Python(x,y), cũng như với các thư viện như NumPy, SciPy và matplotlib, sẽ triển khai các khả năng tương tự.

IDL(tiếng Anh) Tương tác Dữ liệu Ngôn ngữ, một ngôn ngữ mô tả dữ liệu tương tác), từng là đối thủ cạnh tranh thương mại của MATLAB, giờ đây vẫn là đối thủ nặng ký trong nhiều lĩnh vực ứng dụng, mặc dù thị phần của nó trong phần mềm phân tích số đã giảm mạnh.

Fortress, ngôn ngữ lập trình do Sun Microsystems tạo ra, là hậu duệ của Fortran, nhưng không tương thích với nó.

Nếu cần phát triển các dự án lớn để phân tích số, có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình đa năng hỗ trợ kiểu gõ tĩnh và cấu trúc mô-đun. Ví dụ bao gồm Modula-3, Haskell, Ada, Java. Trong trường hợp này, nên sử dụng các thư viện chuyên ngành được biết đến trong môi trường khoa học và kỹ thuật.

2. Hộp công cụ Matlab

Trong Matlab, một nhóm chương trình chuyên biệt có vai trò quan trọng được gọi là hộp công cụ. Hộp công cụ là một tập hợp toàn diện các hàm (m-file) được viết bằng MATLAB để giải quyết một loại vấn đề cụ thể. Mathworks cung cấp các bộ công cụ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

Xử lý tín hiệu, hình ảnh và dữ liệu số: Hộp công cụ DSP, Hộp công cụ xử lý hình ảnh, Hộp công cụ Wavelet, Hộp công cụ giao tiếp, Hộp công cụ thiết kế bộ lọc- bộ chức năng cho phép bạn giải quyết nhiều vấn đề xử lý tín hiệu, hình ảnh, thiết kế bộ lọc kỹ thuật số và hệ thống truyền thông.

Hệ thống điều khiển: Hộp công cụ hệ thống điều khiển, µ-Hộp công cụ phân tích và tổng hợp, Hộp công cụ kiểm soát mạnh mẽ, Hộp công cụ nhận dạng hệ thống, Hộp công cụ điều khiển LMI, Hộp công cụ điều khiển dự đoán mô hình, Hộp công cụ hiệu chuẩn dựa trên mô hình- bộ chức năng hỗ trợ việc phân tích và tổng hợp các hệ thống động, thiết kế, mô hình hóa và nhận dạng các hệ thống điều khiển, bao gồm các thuật toán điều khiển hiện đại, chẳng hạn như điều khiển mạnh mẽ, điều khiển H∞, tổng hợp LMN, tổng hợp µ và các thuật toán khác.

Phân tích tài chính: Hộp công cụ GARCH, Hộp công cụ thu nhập cố định, Hộp công cụ chuỗi thời gian tài chính, Hộp công cụ phái sinh tài chính, Hộp công cụ tài chính, Hộp công cụ nguồn cấp dữ liệu- bộ chức năng cho phép bạn thu thập, xử lý và truyền tải các thông tin tài chính khác nhau một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Phân tích và tổng hợp các bản đồ địa lý, bao gồm cả bản đồ ba chiều: Hộp công cụ lập bản đồ.

Thu thập và phân tích dữ liệu thực nghiệm: Hộp công cụ thu thập dữ liệu, Hộp công cụ thu nhận hình ảnh, Hộp công cụ điều khiển thiết bị, Liên kết cho Code Composer Studio- bộ chức năng cho phép bạn lưu và xử lý dữ liệu thu được trong quá trình thử nghiệm, kể cả trong thời gian thực. Một loạt các thiết bị đo lường khoa học và kỹ thuật được hỗ trợ.

Trực quan hóa và trình bày dữ liệu: Hộp công cụ thực tế ảo- cho phép bạn tạo thế giới tương tác và trực quan hóa thông tin khoa học bằng công nghệ thực tế ảo và ngôn ngữ VRML.

Công cụ phát triển: Trình tạo MATLAB cho COM, Trình tạo MATLAB cho Excel, Trình tạo MATLAB cho NET, Trình biên dịch MATLAB, Thiết kế bộ lọc Bộ mã hóa HDL- bộ hàm cho phép bạn tạo các ứng dụng độc lập từ môi trường MATLAB.

Tương tác với các sản phẩm phần mềm bên ngoài: Trình tạo báo cáo MATLAB, Liên kết Excel, Hộp công cụ cơ sở dữ liệu, Máy chủ web MATLAB, Liên kết cho ModelSim- bộ chức năng cho phép bạn lưu dữ liệu theo cách mà các chương trình khác có thể hoạt động với nó.

Cơ sở dữ liệu: Hộp công cụ cơ sở dữ liệu- Công cụ làm việc với cơ sở dữ liệu.

Gói Khoa học và Toán học: Hộp công cụ tin sinh học, Hộp công cụ lắp đường cong, Hộp công cụ điểm cố định, Hộp công cụ logic mờ, Thuật toán di truyền và hộp công cụ tìm kiếm trực tiếp, Hộp công cụ OPC, Hộp công cụ tối ưu hóa, Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần, Hộp công cụ Spline, Hộp công cụ thống kê, Hộp công cụ RF- tập hợp các hàm toán học chuyên biệt cho phép giải quyết nhiều vấn đề khoa học và kỹ thuật, bao gồm phát triển thuật toán di truyền, giải các bài toán đạo hàm riêng, bài toán số nguyên, tối ưu hóa hệ thống và các bài toán khác.

Mạng lưới thần kinh: Hộp công cụ mạng thần kinh- công cụ tổng hợp và phân tích mạng lưới thần kinh.

Lập luận mờ: Lập luận mờ Hộp công cụ- Công cụ xây dựng và phân tích tập mờ.

Tính toán tượng trưng: Hộp công cụ toán học tượng trưng- công cụ tính toán biểu tượng với khả năng tương tác với bộ xử lý biểu tượng của chương trình Maple.

Ngoài những bộ công cụ trên, còn có hàng nghìn bộ công cụ MATLAB khác được viết bởi các công ty và những người đam mê khác.

1. Bài 23. Giới thiệu các gói mở rộng MATLAB

Bài học số 23.

Giới thiệu về gói mở rộng MATLAB

Liệt kê các gói mở rộng

Simulinc cho Windows

Gói toán tượng trưng

Gói toán học

Gói phân tích, tổng hợp hệ thống điều khiển

Gói nhận dạng hệ thống

Công cụ Simulinc bổ sung

Gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Các gói ứng dụng khác

Trong bài học này, chúng ta sẽ làm quen ngắn gọn với các phương tiện chính để mở rộng chuyên môn của hệ thống và sự thích ứng của nó để giải quyết một số loại vấn đề toán học, khoa học và kỹ thuật nhất định - với các gói mở rộng cho hệ thống MATLAB. Chắc chắn rằng ít nhất một phần của các gói này nên được dành cho một khóa đào tạo hoặc sách tham khảo riêng biệt, có thể nhiều hơn một. Các cuốn sách riêng biệt đã được xuất bản ở nước ngoài về hầu hết các phần mở rộng này và khối lượng tài liệu về chúng lên tới hàng trăm megabyte. Thật không may, phạm vi của cuốn sách này chỉ cho phép xem qua các gói mở rộng một cách ngắn gọn để cung cấp cho người đọc ý tưởng về các hướng mà hệ thống đang phát triển.

2. Danh sách các gói mở rộng

Liệt kê các gói mở rộng

Thành phần hoàn chỉnh của hệ thống MATLAB 6.0 chứa một số thành phần, tên, số phiên bản và ngày tạo của chúng có thể được hiển thị bằng lệnh ver:

MATLAB Phiên bản 6.0.0.88 (R12) trên PCWIN Số giấy phép MATLAB: 0

Hộp công cụ MATLAB	Phiên bản 6.0	06-0ct-2000
	Phiên bản 4.0
	Phiên bản 4.0	04-0ct-2000
Bộ mã hóa dòng trạng thái	Phiên bản 4.0	04-0ct-2000
Hội thảo thời gian thực	Phiên bản 4.0
Bộ khối tham chiếu COMA	Phiên bản 1.0.2
Khối truyền thông	Phiên bản 2.0
Hộp công cụ truyền thông	Phiên bản 2.0
Hộp công cụ hệ thống điều khiển	Phiên bản 5.0
Khối DSP	Phiên bản 4.0
Hộp công cụ thu thập dữ liệu	Phiên bản 2.0	05-0ct-2000
Hộp công cụ cơ sở dữ liệu	Phiên bản 2.1
Hộp công cụ nguồn cấp dữ liệu	Phiên bản 1.2
Bộ khối quay số & đồng hồ đo	Phiên bản 1.1
Hộp công cụ thiết kế bộ lọc	Phiên bản 2.0
Hộp công cụ phái sinh tài chính	Phiên bản 1.0
Hộp công cụ chuỗi thời gian tài chính	Phiên bản 1.0
Hộp công cụ tài chính	Phiên bản 2.1.2
Khối điểm cố định	Phiên bản 3.0
Hộp công cụ logic mờ	Phiên bản 2.1
Hộp công cụ GARCH	Phiên bản 1.0
Hộp công cụ xử lý hình ảnh	Phiên bản 2.2.2

Hộp công cụ điều khiển thiết bị	Phiên bản 1.0
Hộp công cụ điều khiển LMI	Phiên bản 1.0.6
Trình biên dịch MATLAB	Phiên bản 2.1
Trình tạo báo cáo MATLAB	Phiên bản 1.1
Hộp công cụ lập bản đồ	Phiên bản 1.2
	Phiên bản 1.0.5
Bộ công cụ dành cho nhà phát triển DSP của Motorola	Phiên bản 1.1	Ol-Tháng 9-2000
Hộp công cụ phân tích và tổng hợp Mi	Phiên bản 3.0.5
Hộp công cụ mạng thần kinh	Phiên bản 4.0
Bộ khối thiết kế điều khiển phi tuyến	Phiên bản 1.1.4
Hộp công cụ tối ưu hóa	Phiên bản 2.1
Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần	Phiên bản 1.0.3
Khối hệ thống điện	Phiên bản 2.1
Hội thảo thời gian thực Ada Coder	Phiên bản 4.0
Bộ mã hóa nhúng hội thảo thời gian thực	Phiên bản 1.0
Giao diện quản lý yêu cầu	Phiên bản 1.0.1
Hộp công cụ kiểm soát mạnh mẽ	Phiên bản 2.0.7
SB2SL (chuyển đổi SystemBuild sang Simu	Phiên bản 2.1
Hộp công cụ xử lý tín hiệu	Phiên bản 5.0
Trình tăng tốc Simulink	Phiên bản 1.0
Phân biệt mô hình cho Simulink và...	Phiên bản 1.0
Công cụ bao phủ mô hình Simulink	Phiên bản 1.0
Trình tạo báo cáo Simulink	Phiên bản 1.1
Hộp công cụ Spline	Phiên bản 3.0
Hộp công cụ thống kê	Phiên bản 3.0
Hộp công cụ toán học tượng trưng	Phiên bản 2.1.2
	Phiên bản 5.0
Hộp công cụ Wavelet	Phiên bản 2.0
	Phiên bản 1.1
Tùy chọn nhúng mục tiêu xPC	Phiên bản 1.1

Xin lưu ý rằng hầu hết tất cả các gói mở rộng trong MATLAB 6.0 đều được cập nhật từ năm 2000. Mô tả của họ đã được mở rộng đáng kể, ở định dạng PDF đã chiếm hơn mười nghìn trang. Dưới đây là mô tả ngắn gọn về các gói mở rộng chính

3. Simulink cho Windows

Simulink cho Windows

Gói mở rộng Simulink được sử dụng để mô phỏng mô hình các mô hình bao gồm các khối đồ họa với các thuộc tính (tham số) được chỉ định. Các thành phần mô hình lần lượt là các khối đồ họa và mô hình được chứa trong một số thư viện và có thể được chuyển đến cửa sổ chính bằng chuột và kết nối với nhau bằng các kết nối cần thiết. Các mô hình có thể bao gồm nhiều loại nguồn tín hiệu, công cụ ghi ảo và công cụ hoạt hình đồ họa. Nhấp đúp vào khối mô hình sẽ hiển thị một cửa sổ có danh sách các tham số mà người dùng có thể thay đổi. Chạy mô phỏng cung cấp mô hình toán học của mô hình được xây dựng với hình ảnh trực quan đại diện trực quan kết quả. Gói này dựa trên việc xây dựng sơ đồ khối bằng cách chuyển các khối từ thư viện thành phần vào cửa sổ chỉnh sửa của mô hình do người dùng tạo. Sau đó mô hình được đưa ra. Trong bộ lễ phục. Hình 23.1 thể hiện quá trình mô hình hóa một hệ thống đơn giản - xi lanh thủy lực. Việc giám sát được thực hiện bằng máy hiện sóng ảo - trong Hình. Hình 23.1 cho thấy màn hình của hai máy hiện sóng như vậy và cửa sổ của một hệ thống con đơn giản của mô hình. Có thể mô hình hóa các hệ thống phức tạp bao gồm nhiều hệ thống con.

Simulink biên dịch và giải các phương trình trạng thái của mô hình và cho phép bạn kết nối nhiều loại dụng cụ đo ảo đến các điểm mong muốn. Sự rõ ràng trong việc trình bày các kết quả mô phỏng thật đáng kinh ngạc. Một số ví dụ về cách sử dụng gói Simulink đã được đưa ra trong Bài 4. Phiên bản trước của gói này được mô tả đầy đủ chi tiết trong sách. Sự đổi mới chính là việc xử lý tín hiệu ma trận. Đã thêm các gói hiệu suất Simulink riêng biệt, chẳng hạn như Bộ tăng tốc Simulink để biên dịch mã mô hình, trình lược tả Simulink để phân tích mã, v.v.

Cơm. 23.1. Ví dụ mô hình hệ thống xi lanh thủy lực sử dụng phần mở rộng Simulink

1.gif

Hình ảnh:

1b.gif

Hình ảnh:

4. Hội thảo và mục tiêu Windows thời gian thực

Hội thảo và mục tiêu Windows thời gian thực

Một hệ thống con mô phỏng thời gian thực mạnh mẽ được kết nối với Simulink (với phần cứng bổ sung dưới dạng thẻ mở rộng máy tính), được đại diện bởi gói mở rộng Real Time Windows Target và Workshop, là một công cụ mạnh mẽ để quản lý các đối tượng và hệ thống thực. Ngoài ra, các tiện ích mở rộng này cho phép bạn tạo mã mô hình thực thi được. Cơm. Hình 4.21 trong Bài 4 cho thấy một ví dụ về mô hình hóa như vậy cho một hệ thống được mô tả bằng các phương trình vi phân phi tuyến van der Pol. Ưu điểm của mô hình như vậy là tính rõ ràng về mặt toán học và vật lý. Trong các thành phần mô hình Simulink, bạn có thể chỉ định không chỉ các tham số cố định mà còn cả các mối quan hệ toán học mô tả hành vi của các mô hình.

5. Trình tạo báo cáo cho MATLAB và Simulink

Trình tạo báo cáo cho MATLAB và Simulink

Trình tạo báo cáo, một công cụ được giới thiệu trong MATLAB 5.3.1, cung cấp thông tin về hoạt động của hệ thống MATLAB và gói mở rộng Simulink. Công cụ này rất hữu ích khi gỡ lỗi các thuật toán tính toán phức tạp hoặc khi mô phỏng các hệ thống phức tạp. Trình tạo báo cáo được khởi chạy bằng lệnh Báo cáo. Báo cáo có thể được trình bày dưới dạng chương trình và chỉnh sửa.

Trình tạo báo cáo có thể chạy các lệnh và đoạn chương trình có trong báo cáo và cho phép bạn theo dõi hoạt động của các phép tính phức tạp.

6. Hộp công cụ mạng thần kinh

Hộp công cụ mạng thần kinh

Một gói các chương trình ứng dụng chứa các công cụ để xây dựng mạng lưới thần kinh dựa trên hành vi tương tự toán học của một nơron. Gói này cung cấp hỗ trợ hiệu quả cho việc thiết kế, đào tạo và mô phỏng nhiều mô hình mạng nổi tiếng, từ các mô hình perceptron cơ bản đến các mạng liên kết và tự tổ chức hiện đại nhất. Gói này có thể được sử dụng để khám phá và áp dụng mạng lưới thần kinh cho các vấn đề như xử lý tín hiệu, điều khiển phi tuyến và mô hình tài chính. Khả năng tạo mã C di động bằng Hội thảo thời gian thực được cung cấp.

Gói này bao gồm hơn 15 loại mạng và quy tắc đào tạo đã biết, cho phép người dùng chọn mô hình phù hợp nhất cho một ứng dụng hoặc vấn đề nghiên cứu cụ thể. Đối với mỗi loại kiến trúc và quy tắc học tập, có các chức năng khởi tạo, huấn luyện, thích ứng, tạo và mô phỏng, trình diễn và ứng dụng mạng ví dụ.

Đối với các mạng được giám sát, bạn có thể chọn kiến trúc chuyển tiếp hoặc lặp lại bằng cách sử dụng nhiều quy tắc học tập và kỹ thuật thiết kế khác nhau như perceptron, lan truyền ngược, lan truyền ngược Levenberg, mạng cơ sở xuyên tâm và mạng hồi quy. Bạn có thể dễ dàng thay đổi bất kỳ kiến trúc, quy tắc học tập hoặc chức năng chuyển tiếp nào hoặc thêm những kiến trúc mới - tất cả mà không cần viết một dòng C hoặc FORTRAN. Ví dụ về việc sử dụng gói để nhận dạng hình ảnh chữ cái đã được đưa ra trong Bài học 4. Bạn có thể tìm thấy mô tả chi tiết về phiên bản trước của gói trong cuốn sách.

7. Hộp công cụ logic mờ

Hộp công cụ logic mờ

Gói ứng dụng Logic Mờ liên quan đến lý thuyết tập mờ (mờ). Cung cấp hỗ trợ cho các phương pháp phân cụm mờ hiện đại và mạng nơ ron mờ thích ứng. Các công cụ đồ họa của gói cho phép bạn giám sát tương tác hoạt động của hệ thống.

Các tính năng chính của gói:

định nghĩa các biến, luật mờ và hàm thành viên;
xem tương tác suy luận logic mờ;
phương pháp hiện đại: suy luận mờ thích ứng sử dụng mạng nơ-ron, phân cụm mờ;
mô phỏng động tương tác trong Simulink;

tạo mã C di động bằng Hội thảo thời gian thực.

Ví dụ này cho thấy rõ sự khác biệt trong hành vi của mô hình khi tính đến logic mờ và không tính đến sự xem xét đó.

8. Hộp công cụ toán học tượng trưng

Hộp công cụ toán học tượng trưng

Một gói các chương trình ứng dụng cung cấp cho hệ thống MATLAB những khả năng mới về cơ bản - khả năng giải quyết các vấn đề ở dạng ký hiệu (phân tích), bao gồm việc thực hiện số học chính xác với độ sâu bit tùy ý. Gói này dựa trên việc sử dụng nhân toán học biểu tượng của một trong những hệ thống đại số máy tính mạnh nhất - Maple V R4. Cung cấp sự phân biệt và tích phân biểu tượng, tính tổng và tích, khai triển chuỗi Taylor và Maclaurin, các phép toán với đa thức lũy thừa (đa thức), tính nghiệm nghiệm của đa thức, giải phương trình phi tuyến ở dạng phân tích, tất cả các loại biến đổi biểu tượng, thay thế và nhiều hơn. Có các lệnh để truy cập trực tiếp vào kernel hệ thống Maple V.

Gói này cho phép bạn chuẩn bị các thủ tục với cú pháp của ngôn ngữ lập trình hệ thống Maple V R4 và cài đặt chúng vào hệ thống MATLAB. Thật không may, gói này kém hơn nhiều về khả năng toán học tượng trưng hệ thống chuyên dụngđại số máy tính, chẳng hạn như các phiên bản mới nhất của Maple và Mathematica.

9. Gói toán học

Gói toán học

MATLAB bao gồm nhiều gói mở rộng giúp nâng cao khả năng toán học của hệ thống, tăng tốc độ, hiệu quả và độ chính xác của phép tính.

10. Hộp công cụ nền tảng NAG

Hộp công cụ nền tảng NAG

Một trong những thư viện hàm toán học mạnh mẽ nhất, được tạo bởi một nhóm đặc biệt của The Numerical Algorithms Group, Ltd. Gói này chứa hàng trăm tính năng mới. Tên của các hàm và cú pháp gọi chúng được mượn từ Thư viện NAG Foundation nổi tiếng. Do đó, người dùng NAG FORTRAN có kinh nghiệm có thể dễ dàng làm việc với gói NAG trong MATLAB. Thư viện NAG Foundation cung cấp các chức năng của nó dưới dạng mã đối tượng và m-file tương ứng để gọi chúng. Người dùng có thể dễ dàng sửa đổi các tệp MEX này ở cấp mã nguồn.

Gói này cung cấp các tính năng sau:

nghiệm của đa thức và phương pháp sửa đổi Laguerra;

tính tổng của một chuỗi: biến đổi Fourier rời rạc và Hermitian-rời rạc;

phương trình vi phân thông thường: phương pháp Adams và Runge-Kutta;

phương trình vi phân từng phần;

nội suy;

tính toán giá trị riêng và vectơ, số ít, hỗ trợ ma trận phức và ma trận thực;

xấp xỉ các đường cong và bề mặt: đa thức, spline bậc ba, đa thức Chebyshev;

tối thiểu hóa và tối đa hóa các hàm: quy hoạch tuyến tính và bậc hai, cực trị của hàm nhiều biến;

phân hủy ma trận;

giải hệ phương trình tuyến tính;

phương trình tuyến tính (LAPACK);

tính toán thống kê, bao gồm thống kê mô tả và phân bố xác suất;

phân tích tương quan và hồi quy: tuyến tính, đa biến và tổng quát mô hình tuyến tính;

phương pháp đa chiều: thành phần chính, phép quay trực giao;

thế hệ Số ngẫu nhiên: phân phối chuẩn, phân phối Poisson, Weibull và Koschi;

thống kê phi tham số: Friedman, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney; Về chuỗi thời gian: đơn biến và đa biến;

xấp xỉ của các hàm đặc biệt: hàm mũ tích phân, hàm gamma, hàm Bessel và Hankel.

Cuối cùng, gói này cho phép người dùng tạo các chương trình FORTRAN liên kết động với MATLAB.

11. Hộp công cụ Spline

Gói ứng dụng để làm việc với spline. Hỗ trợ phép nội suy và xấp xỉ spline một chiều, hai chiều và đa chiều. Cung cấp trình bày và hiển thị dữ liệu phức tạp và hỗ trợ đồ họa.

Gói này cho phép bạn thực hiện nội suy, xấp xỉ và chuyển đổi các spline từ dạng B sang đa thức từng phần, nội suy với spline bậc ba và làm mịn, thực hiện các phép toán trên spline: tính đạo hàm, tích phân và hiển thị.

Gói Spline được trang bị các chương trình làm việc với B-splines, được mô tả trong tác phẩm “Hướng dẫn thực hành về Spline” của Karl DeBoer, người tạo ra splines và là tác giả của gói Spline. Các hàm gói kết hợp với ngôn ngữ MATLAB và hướng dẫn chi tiết giúp người dùng hiểu spline dễ dàng hơn và áp dụng chúng một cách hiệu quả để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.

Gói này bao gồm các chương trình để làm việc với hai dạng biểu diễn spline được sử dụng rộng rãi nhất: dạng B và dạng đa thức từng đoạn. Dạng B thuận tiện ở giai đoạn xây dựng đường trục, trong khi dạng đa thức từng phần hiệu quả hơn trong quá trình xây dựng công việc lâu dài với đường cong. Gói này bao gồm các chức năng tạo, hiển thị, nội suy, xấp xỉ và xử lý các đường trục ở dạng B và dưới dạng các phân đoạn đa thức.

12. Hộp công cụ thống kê

Hộp công cụ thống kê

Gói ứng dụng thống kê giúp mở rộng đáng kể khả năng của hệ thống MATLAB trong việc thực hiện các phép tính thống kê và xử lý dữ liệu thống kê. Chứa một bộ công cụ rất tiêu biểu để tạo số, vectơ, ma trận và mảng ngẫu nhiên với nhiều luật phân phối khác nhau cũng như nhiều chức năng thống kê. Cần lưu ý rằng các hàm thống kê phổ biến nhất đều có trong cốt lõi của hệ thống MATLAB (bao gồm các hàm tạo dữ liệu ngẫu nhiên có phân phối chuẩn và đều). Các tính năng chính của gói:

thống kê mô tả;

phân bố xác suất;

ước lượng tham số và xấp xỉ;

kiểm tra giả thuyết;

hồi quy đa biến;

hồi quy từng bước tương tác;

mô phỏng Monte Carlo;

xấp xỉ trên các khoảng;

kiểm soát quá trình thống kê;

lập kế hoạch thí nghiệm;

mô hình bề mặt đáp ứng;

xấp xỉ mô hình phi tuyến;

phân tích thành phần chính;

đồ thị thống kê;

Giao diện đồ họa người dùng.

Gói này bao gồm 20 phân bố xác suất khác nhau, bao gồm t (của Học sinh), F và Chi bình phương. Lựa chọn tham số, hiển thị đồ họa của phân phối và phương pháp tính toán gần đúng tốt nhất được cung cấp cho tất cả các loại phân phối. Có nhiều công cụ tương tác để trực quan hóa và phân tích dữ liệu động. Có các giao diện chuyên dụng để mô hình hóa bề mặt phản hồi, trực quan hóa các phân bố, tạo số ngẫu nhiên và đường mức.

13. Hộp công cụ tối ưu hóa

Hộp công cụ tối ưu hóa

Gói bài toán ứng dụng - giải các bài toán tối ưu và hệ phương trình phi tuyến. Hỗ trợ các phương pháp cơ bản để tối ưu hóa chức năng của một số biến:

tối ưu hóa vô điều kiện các hàm phi tuyến;

phương pháp bình phương tối thiểu và nội suy phi tuyến;

giải các phương trình phi tuyến;

lập trình tuyến tính;

lập trình bậc hai;

giảm thiểu có điều kiện của các hàm phi tuyến;

phương pháp minimax;

tối ưu hóa đa tiêu chí.

Nhiều ví dụ khác nhau chứng minh việc sử dụng hiệu quả các chức năng của gói. Với sự giúp đỡ của họ, bạn cũng có thể so sánh cách giải quyết cùng một vấn đề bằng các phương pháp khác nhau.

14. Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần

Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần

Một gói ứng dụng rất quan trọng chứa nhiều hàm để giải hệ phương trình vi phân từng phần. Cung cấp các phương tiện hiệu quả để giải các hệ phương trình như vậy, bao gồm cả các phương trình cứng nhắc. Gói sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn. Các lệnh và giao diện đồ họa của gói có thể được sử dụng để mô hình hóa toán học các phương trình vi phân từng phần cho nhiều ứng dụng khoa học và kỹ thuật, bao gồm các vấn đề về độ bền của vật liệu, tính toán thiết bị điện từ, các vấn đề truyền nhiệt và khối lượng cũng như các vấn đề khuếch tán. Các tính năng chính của gói:

một giao diện đồ họa hoàn chỉnh để xử lý các phương trình vi phân từng phần bậc hai;

lựa chọn lưới tự động và thích ứng;

thiết lập các điều kiện biên: Dirichlet, Neumann và hỗn hợp;

xây dựng bài toán linh hoạt bằng cú pháp MATLAB;

chia lưới hoàn toàn tự động và lựa chọn kích thước phần tử hữu hạn;

đề án thiết kế phi tuyến và thích ứng;

khả năng trực quan hóa các trường chứa các tham số và chức năng khác nhau của giải pháp, thể hiện các hiệu ứng hoạt ảnh và phân vùng được chấp nhận.

Gói này tuân theo sáu bước giải PDE một cách trực quan bằng phương pháp phần tử hữu hạn. Các bước này và các chế độ tương ứng của gói như sau: xác định hình học (chế độ vẽ), thiết lập các điều kiện biên (chế độ điều kiện biên), chọn các hệ số xác định bài toán (chế độ PDE), rời rạc hóa các phần tử hữu hạn (chế độ lưới). ), thiết lập các điều kiện ban đầu và giải phương trình (chế độ giải), xử lý giải pháp tiếp theo (chế độ đồ thị).

15. Gói phân tích, tổng hợp hệ thống điều khiển

Gói phân tích, tổng hợp hệ thống điều khiển

Hộp công cụ hệ thống điều khiển

Gói Hệ thống điều khiển được thiết kế để mô hình hóa, phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển tự động- Liên tục và rời rạc. Các hàm gói thực hiện các phương thức hàm truyền truyền thống và các phương pháp không gian trạng thái hiện đại. Đáp ứng tần số và thời gian, sơ đồ cực 0 có thể được tính toán nhanh chóng và hiển thị trên màn hình. Gói này bao gồm:

một bộ công cụ hoàn chỉnh để phân tích hệ thống MIMO (nhiều đầu vào, nhiều đầu ra);

đặc điểm thời gian: hàm truyền và chuyển tiếp, phản ứng với ảnh hưởng tùy ý;

đặc tính tần số: sơ đồ Bode, Nichols, Nyquist, v.v.;

phát triển nhận xét;

thiết kế bộ điều khiển LQR/LQE;

đặc điểm của mô hình: khả năng điều khiển, khả năng quan sát, hạ thấp thứ tự của mô hình;

hỗ trợ cho các hệ thống có độ trễ.

Các tính năng xây dựng mô hình bổ sung cho phép bạn xây dựng các mô hình phức tạp hơn. Đáp ứng thời gian có thể được tính toán cho đầu vào xung, đầu vào một bước hoặc tín hiệu đầu vào ngẫu nhiên. Ngoài ra còn có các chức năng để phân tích số ít.

Một môi trường tương tác để so sánh đáp ứng thời gian và tần số của hệ thống cung cấp cho người dùng các điều khiển đồ họa để hiển thị và chuyển đổi đồng thời giữa các phản hồi. Có thể tính toán các đặc tính đáp ứng khác nhau như thời gian tăng tốc và thời gian tăng tốc.

Gói Hệ thống điều khiển chứa các công cụ để chọn tham số phản hồi. Các phương pháp truyền thống bao gồm: phân tích các điểm kỳ dị, xác định hệ số khuếch đại và suy giảm. Trong số các phương pháp hiện đại: điều khiển tuyến tính bậc hai, v.v. Gói Hệ thống điều khiển bao gồm một số lượng lớn các thuật toán để thiết kế và phân tích các hệ thống điều khiển. Ngoài ra, nó còn có một môi trường có thể tùy chỉnh và cho phép bạn tạo các tệp m của riêng mình.

16. Hộp công cụ thiết kế điều khiển phi tuyến

Hộp công cụ thiết kế điều khiển phi tuyến

Blockset Thiết kế điều khiển phi tuyến tính (NCD) thực hiện phương pháp tối ưu hóa động để thiết kế hệ thống điều khiển. Được thiết kế để sử dụng với Simulink, công cụ này tự động điều chỉnh các tham số hệ thống dựa trên các ràng buộc về thời gian do người dùng xác định.

Gói sử dụng thao tác kéo chuột để thay đổi các giới hạn thời gian trực tiếp trên biểu đồ, cho phép bạn dễ dàng thiết lập các biến và chỉ định các tham số không xác định, cung cấp tối ưu hóa tương tác, thực hiện mô phỏng Monte Carlo, hỗ trợ thiết kế SISO (một đầu vào - một đầu ra) và điều khiển MIMO hệ thống, cho phép mô hình hóa việc ngăn chặn nhiễu, theo dõi và các loại phản hồi khác, hỗ trợ lặp lại các vấn đề tham số và các vấn đề điều khiển hệ thống có độ trễ và cho phép lựa chọn giữa các ràng buộc thỏa mãn và không thể đạt được.

17. Hộp công cụ kiểm soát mạnh mẽ

Hộp công cụ kiểm soát mạnh mẽ

Gói Robust Control bao gồm các công cụ để thiết kế và phân tích các hệ thống điều khiển mạnh mẽ đa biến. Đây là những hệ thống có lỗi mô hình hóa, động lực học của chúng chưa được biết đầy đủ hoặc các tham số của chúng có thể thay đổi trong quá trình mô hình hóa. Các thuật toán mạnh mẽ của gói cho phép bạn thực hiện các phép tính phức tạp có tính đến những thay đổi ở nhiều tham số. Tính năng gói:

tổng hợp các bộ điều khiển LQG dựa trên việc giảm thiểu các chỉ tiêu thống nhất và tích hợp;

đáp ứng tần số đa thông số;

xây dựng mô hình không gian trạng thái;

chuyển đổi mô hình dựa trên các giá trị số ít;

hạ thấp thứ tự của mô hình;

hệ số quang phổ.

Gói Điều khiển Mạnh mẽ được xây dựng dựa trên chức năng của gói Hệ thống Điều khiển đồng thời cung cấp một bộ thuật toán nâng cao để thiết kế hệ thống điều khiển. Gói này cung cấp cầu nối giữa lý thuyết điều khiển hiện đại và các ứng dụng thực tế. Nó có nhiều chức năng thực hiện các phương pháp hiện đại để thiết kế và phân tích các bộ điều khiển mạnh mẽ đa biến.

Các biểu hiện của sự không chắc chắn vi phạm tính ổn định của hệ thống rất đa dạng - nhiễu và nhiễu tín hiệu, độ chính xác của mô hình hàm truyền, động lực học phi tuyến không được mô hình hóa. Gói Kiểm soát mạnh mẽ cho phép bạn ước tính giới hạn ổn định đa thông số trong các điều kiện không chắc chắn khác nhau. Trong số các phương pháp được sử dụng: thuật toán Perron, phân tích các tính năng của hàm truyền, v.v.

Gói Robust Control cung cấp nhiều phương pháp thiết kế phản hồi khác nhau, bao gồm: LQR, LQG, LQG/LTR, v.v. Nhu cầu hạ thấp thứ tự mô hình phát sinh trong một số trường hợp: hạ thấp thứ tự của một đối tượng, hạ thấp thứ tự của bộ điều khiển, hạ thấp thứ tự mô hình hệ thống. Một quy trình định tính để giảm bậc của một mô hình phải ổn định về mặt số lượng. Các quy trình có trong gói Kiểm soát mạnh mẽ sẽ giải quyết thành công nhiệm vụ này.

18. Hộp công cụ điều khiển dự đoán mô hình

Hộp công cụ điều khiển dự đoán mô hình

Gói Kiểm soát dự đoán mô hình chứa một bộ công cụ hoàn chỉnh để thực hiện chiến lược kiểm soát dự đoán (chủ động). Chiến lược này được phát triển để giải quyết các vấn đề thực tế trong việc kiểm soát các quy trình đa kênh phức tạp với các ràng buộc về các biến trạng thái và điều khiển. Các phương pháp kiểm soát dự đoán được sử dụng trong ngành hóa chất và kiểm soát các quá trình liên tục khác. Gói này cung cấp:

mô hình hóa, nhận dạng và chẩn đoán hệ thống;

hỗ trợ MISO (nhiều đầu vào - một đầu ra), MIMO, đặc tính nhất thời, mô hình không gian trạng thái;

phân tích hệ thống;

chuyển đổi mô hình thành các dạng biểu diễn khác nhau (không gian trạng thái, hàm truyền);

cung cấp các hướng dẫn và demo.

Phương pháp dự đoán để kiểm soát các vấn đề sử dụng mô hình động tuyến tính rõ ràng của nhà máy để dự đoán tác động của những thay đổi trong tương lai của các biến kiểm soát đối với hoạt động của nhà máy. Bài toán tối ưu hóa được xây dựng dưới dạng bài toán quy hoạch bậc hai với các ràng buộc, được giải một lần nữa ở mỗi bước mô phỏng. Gói này cho phép bạn tạo và kiểm tra bộ điều khiển cho cả đối tượng đơn giản và phức tạp.

Gói này chứa hơn 50 chức năng chuyên dụng để thiết kế, phân tích và mô hình hóa các hệ thống động sử dụng điều khiển dự đoán. Anh ấy ủng hộ các loại sau hệ thống: xung, liên tục và rời rạc theo thời gian, không gian trạng thái. Nhiều loại nhiễu loạn khác nhau được xử lý. Ngoài ra, các ràng buộc về các biến đầu vào và đầu ra có thể được đưa vào mô hình một cách rõ ràng.

Các công cụ mô phỏng cho phép theo dõi và ổn định. Các công cụ phân tích bao gồm tính toán các cực của vòng kín, đáp ứng tần số và các đặc tính khác của hệ thống điều khiển. Để xác định mô hình, gói có chức năng tương tác với gói Nhận dạng hệ thống. Gói này cũng bao gồm hai chức năng Simulink cho phép bạn kiểm tra các mô hình phi tuyến.

19. mu - Phân tích và tổng hợp

(Mu)-Phân tích và tổng hợp

Gói phân tích và tổng hợp p chứa các chức năng thiết kế hệ thống điều khiển mạnh mẽ. Gói này sử dụng định mức thống nhất và tối ưu hóa tham số số ít và. Gói này bao gồm giao diện đồ họa để đơn giản hóa thao tác khối khi thiết kế bộ điều khiển tối ưu. Thuộc tính gói:

thiết kế các bộ điều chỉnh tối ưu về các chỉ tiêu thống nhất và tích hợp;
ước tính tham số số thực và số phức mu;

Lặp lại D-K cho xấp xỉ mu-tổng hợp;

GUI để phân tích phản hồi vòng kín;

phương tiện giảm thứ tự mô hình;

kết nối trực tiếp các khối riêng lẻ của hệ thống lớn.

Một mô hình không gian trạng thái có thể được tạo và phân tích dựa trên ma trận hệ thống. Gói hỗ trợ làm việc với các mô hình liên tục và rời rạc. Gói này có giao diện đồ họa đầy đủ, bao gồm: khả năng thiết lập phạm vi dữ liệu đầu vào, một cửa sổ đặc biệt để chỉnh sửa các thuộc tính Lặp lại D-K và biểu diễn đồ họa của các đặc tính tần số. Có chức năng cộng ma trận, nhân, biến đổi khác nhau và các phép toán khác trên ma trận. Cung cấp khả năng hạ thấp thứ tự của các mô hình.

20.Dòng chảy trạng thái

Stateflow là gói mô hình hóa các hệ thống hướng sự kiện dựa trên lý thuyết về máy trạng thái hữu hạn. Gói này được thiết kế để sử dụng với gói mô hình hóa hệ thống động Simulink. Bạn có thể chèn sơ đồ Stateflow (hoặc sơ đồ SF) vào bất kỳ mô hình Simulink nào, sơ đồ này sẽ phản ánh hành vi của các thành phần của đối tượng mô hình hóa (hoặc hệ thống). Sơ đồ SF có hình ảnh động. Sử dụng các khối và kết nối được mã hóa màu, bạn có thể theo dõi tất cả các giai đoạn hoạt động của hệ thống hoặc thiết bị mô phỏng và làm cho hoạt động của nó phụ thuộc vào các sự kiện nhất định. Cơm. Hình 23.6 minh họa mô hình hóa hành vi của ô tô khi xảy ra trường hợp khẩn cấp trên đường. Sơ đồ SF (chính xác hơn là một khung hoạt động của nó) hiển thị dưới mô hình ô tô.

Để tạo sơ đồ SF, gói này có trình chỉnh sửa tiện lợi và đơn giản cũng như các công cụ giao diện người dùng.

21. Hộp công cụ lý thuyết phản hồi định lượng

Hộp công cụ lý thuyết phản hồi định lượng

Gói này chứa các chức năng tạo ra các hệ thống mạnh mẽ (ổn định) có phản hồi. QFT (Lý thuyết phản hồi định lượng) là một phương pháp kỹ thuật sử dụng các mô hình biểu diễn tần số để đáp ứng các yêu cầu chất lượng khác nhau khi có các đặc điểm không chắc chắn của nhà máy. Phương pháp này dựa trên quan sát rằng phản hồi là cần thiết trong trường hợp một số đặc tính của đối tượng không chắc chắn và/hoặc nhiễu loạn chưa xác định được áp dụng cho đầu vào của nó. Tính năng gói:

đánh giá các giới hạn tần số của độ không đảm bảo vốn có trong phản hồi;

giao diện người dùng đồ họa cho phép bạn tối ưu hóa quá trình tìm kiếm các thông số phản hồi cần thiết;

các chức năng xác định ảnh hưởng của các khối khác nhau được đưa vào mô hình (bộ ghép kênh, bộ cộng, vòng phản hồi) khi có sự không chắc chắn;

hỗ trợ mô hình hóa các vòng phản hồi tương tự và kỹ thuật số, các tầng và mạch đa vòng;

giải quyết sự không chắc chắn trong các thông số của nhà máy bằng cách sử dụng các mô hình tham số và phi tham số hoặc kết hợp các loại mô hình này.

Lý thuyết phản hồi là sự mở rộng tự nhiên của phương pháp thiết kế tần số cổ điển. Mục tiêu chính của nó là thiết kế các bộ điều khiển đơn giản, bậc nhỏ với băng thông tối thiểu đáp ứng các đặc tính hiệu suất khi có sự không chắc chắn.

Gói này cho phép bạn tính toán thông số khác nhau phản hồi, bộ lọc, kiểm tra bộ điều chỉnh cả trong không gian liên tục và riêng biệt. Nó có giao diện đồ họa tiện lợi cho phép bạn tạo các bộ điều khiển đơn giản đáp ứng yêu cầu của người dùng.

QFT cho phép bạn thiết kế các bộ điều khiển đáp ứng các yêu cầu khác nhau, bất chấp những thay đổi về tham số mô hình. Dữ liệu đo được có thể được sử dụng trực tiếp để thiết kế bộ điều khiển mà không cần xác định phản ứng hệ thống phức tạp.

22. Hộp công cụ điều khiển LMI

Hộp công cụ điều khiển LMI

Gói điều khiển LMI (Bất đẳng thức ma trận tuyến tính) cung cấp một môi trường tích hợp để đặt ra và giải quyết các vấn đề lập trình tuyến tính. Gói này, ban đầu được thiết kế để thiết kế hệ thống điều khiển, cho phép bạn giải quyết mọi vấn đề lập trình tuyến tính trong hầu hết mọi lĩnh vực hoạt động khi phát sinh các vấn đề như vậy. Các tính năng chính của gói:

giải bài toán quy hoạch tuyến tính: bài toán tương thích ràng buộc, tối thiểu hóa mục tiêu tuyến tính khi có ràng buộc tuyến tính, giảm thiểu giá trị riêng;

nghiên cứu các bài toán quy hoạch tuyến tính;

trình soạn thảo đồ họa cho các bài toán quy hoạch tuyến tính;

thiết lập các hạn chế ở dạng tượng trưng;

thiết kế đa tiêu chí của bộ điều chỉnh;

kiểm tra độ ổn định: độ ổn định bậc hai hệ thống tuyến tính, Độ ổn định Lyapunov, kiểm chứng tiêu chuẩn Popov cho hệ phi tuyến.

Gói điều khiển LMI chứa các thuật toán đơn giản hiện đại để giải các bài toán quy hoạch tuyến tính. Sử dụng biểu diễn có cấu trúc của các ràng buộc tuyến tính, giúp cải thiện hiệu quả và giảm thiểu yêu cầu về bộ nhớ. Gói này có các công cụ chuyên dụng để phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển dựa trên lập trình tuyến tính.

Bộ giải quy hoạch tuyến tính có thể dễ dàng kiểm tra tính ổn định của hệ thống động và hệ thống có thành phần phi tuyến. Trước đây, loại phân tích này được coi là quá phức tạp để thực hiện. Gói này thậm chí còn cho phép kết hợp các tiêu chí mà trước đây được coi là quá phức tạp và chỉ có thể giải quyết được với sự trợ giúp của các phương pháp heuristic.

Gói LMI Control là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa lồi phát sinh trong các lĩnh vực như điều khiển, nhận dạng, lọc, thiết kế cấu trúc, lý thuyết đồ thị, nội suy và đại số tuyến tính. Editor) và giao diện Magshape. LMI Editor cho phép bạn đặt các hạn chế ở dạng tượng trưng và Magshape cung cấp cho người dùng các công cụ thuận tiện để làm việc với gói.

23. Gói nhận dạng hệ thống

Gói nhận dạng hệ thống

Hộp công cụ nhận dạng hệ thống

Gói Nhận dạng Hệ thống chứa các công cụ để tạo mô hình toán học của hệ thống động dựa trên dữ liệu đầu vào và đầu ra được quan sát. Nó có giao diện đồ họa linh hoạt giúp bạn sắp xếp dữ liệu và tạo mô hình. Các phương pháp nhận dạng có trong gói này có thể áp dụng cho nhiều vấn đề, từ thiết kế hệ thống điều khiển và xử lý tín hiệu đến phân tích chuỗi thời gian và độ rung. Các thuộc tính chính của gói:

giao diện đơn giản và linh hoạt;

xử lý trước dữ liệu, bao gồm lọc trước, loại bỏ các xu hướng và thành kiến; О lựa chọn phạm vi dữ liệu để phân tích;

phân tích đáp ứng trong miền thời gian và tần số;

hiển thị các số 0 và cực của hàm truyền hệ thống;

phân tích phần dư khi kiểm định mô hình;

xây dựng các sơ đồ phức tạp, chẳng hạn như sơ đồ Nyquist, v.v.

Giao diện đồ họa giúp đơn giản hóa quá trình tiền xử lý dữ liệu cũng như quá trình nhận dạng mô hình tương tác. Cũng có thể làm việc với gói ở chế độ lệnh và sử dụng phần mở rộng Simulink. Các thao tác tải và lưu dữ liệu, chọn phạm vi, xóa độ lệch và xu hướng được thực hiện bằng với nỗ lực tối thiểu và nằm trong menu chính.

Việc trình bày dữ liệu và các mô hình đã xác định được tổ chức bằng đồ họa sao cho trong quá trình nhận dạng tương tác, người dùng có thể dễ dàng quay lại bước công việc trước đó. Đối với người mới bắt đầu, có thể xem phần sau các bước có thể. Các công cụ đồ họa cho phép chuyên gia tìm thấy bất kỳ mô hình nào thu được trước đó và đánh giá chất lượng của nó so với các mô hình khác.

Bằng cách bắt đầu bằng việc đo đầu ra và đầu vào, bạn có thể tạo mô hình tham số của hệ thống mô tả hành vi của nó theo thời gian. Gói này hỗ trợ tất cả các cấu trúc mô hình truyền thống, bao gồm tự hồi quy, Box-Jenkins, v.v. Nó hỗ trợ các mô hình không gian trạng thái tuyến tính, có thể được xác định trong cả không gian rời rạc và liên tục. Những mô hình này có thể bao gồm số lượng đầu vào và đầu ra tùy ý. Gói này bao gồm các chức năng có thể được sử dụng làm dữ liệu thử nghiệm cho các mô hình đã xác định. Nhận dạng mô hình tuyến tính được sử dụng rộng rãi trong thiết kế hệ thống điều khiển khi cần tạo mô hình của một đối tượng. Trong các bài toán xử lý tín hiệu, các mô hình có thể được sử dụng để xử lý tín hiệu thích ứng. Phương pháp nhận dạng cũng đã được áp dụng thành công cho các ứng dụng tài chính.

24. Hộp công cụ nhận dạng hệ thống miền tần số

Hộp công cụ nhận dạng hệ thống miền tần số

Gói Nhận dạng Hệ thống Miền Tần số cung cấp các công cụ chuyên dụng để xác định các hệ thống động tuyến tính theo đáp ứng thời gian hoặc tần số của chúng. Các phương pháp dựa trên tần số nhằm mục đích xác định các hệ thống liên tục, cung cấp sự bổ sung mạnh mẽ cho kỹ thuật rời rạc truyền thống hơn. Các phương pháp của gói này có thể được áp dụng cho các vấn đề như mô hình hóa điện, cơ khí và hệ thống loa. Thuộc tính gói:

nhiễu loạn định kỳ, hệ số đỉnh, phổ tối ưu, chuỗi nhị phân giả ngẫu nhiên và rời rạc;

tính toán khoảng tin cậy cho biên độ và pha, số không và cực;

xác định liên tục và hệ thống rời rạc với độ trễ không xác định;

chẩn đoán mô hình, bao gồm mô hình hóa và tính toán phần dư;

chuyển đổi mô hình sang định dạng Hộp công cụ nhận dạng hệ thống và ngược lại.

Bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận miền tần số, có thể đạt được mô hình tốt nhất trong miền tần số; tránh lỗi lấy mẫu; dễ dàng cách ly thành phần DC của tín hiệu; cải thiện đáng kể tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm. Để thu được các tín hiệu nhiễu, gói này cung cấp các chức năng tạo chuỗi nhị phân, giảm thiểu cường độ cực đại và cải thiện các đặc tính quang phổ. Gói này cung cấp khả năng nhận dạng các hệ thống tĩnh tuyến tính liên tục và rời rạc, tự động tạo tín hiệu đầu vào cũng như biểu diễn đồ họa của các điểm 0 và cực của hàm truyền của hệ thống thu được. Các chức năng để kiểm tra mô hình bao gồm tính toán phần dư, hàm truyền, số 0 và cực và chạy mô hình bằng dữ liệu thử nghiệm.

25. Các gói mở rộng MATLAB bổ sung

Các gói mở rộng MATLAB bổ sung

Hộp công cụ truyền thông

Gói chương trình ứng dụng để xây dựng và mô hình hóa các thiết bị viễn thông khác nhau: dòng kỹ thuật số thông tin liên lạc, modem, bộ chuyển đổi tín hiệu, v.v. Có một bộ mô hình phong phú nhất nhiều thiết bị khác nhau thông tin liên lạc và viễn thông. Chứa một số ví dụ thú vị mô hình hóa các công cụ truyền thông, ví dụ, một modem hoạt động bằng giao thức v34, bộ điều biến để cung cấp điều chế dải biên đơn, v.v.

26. Bộ khối xử lý tín hiệu số (DSP)

Bộ xử lý tín hiệu số (DSP)

Gói chương trình ứng dụng để thiết kế các thiết bị sử dụng bộ xử lý tín hiệu số. Trước hết, đây là những bộ lọc kỹ thuật số hiệu quả cao với đáp ứng tần số (đáp ứng tần số) được chỉ định hoặc điều chỉnh phù hợp với các thông số của tín hiệu. Kết quả mô phỏng và thiết kế thiết bị kỹ thuật số việc sử dụng gói này có thể được sử dụng để xây dựng các bộ lọc kỹ thuật số hiệu quả cao trên các bộ vi xử lý tín hiệu số hiện đại.

27. Khối điểm cố định

Khối điểm cố định

Cái này hành lý đặc biệt tập trung vào mô hình hóa các hệ thống điều khiển kỹ thuật số và bộ lọc kỹ thuật số như một phần của gói Simulink. Bộ đặc biệt cho phép bạn nhanh chóng chuyển đổi giữa các phép tính điểm cố định và dấu phẩy động (điểm). Bạn có thể chỉ định độ dài từ 8, 16 hoặc 32 bit. Gói này có một số thuộc tính hữu ích:

sử dụng số học không dấu hoặc nhị phân;

người dùng lựa chọn vị trí điểm nhị phân;

tự động thiết lập vị trí của điểm nhị phân;

xem phạm vi tối đa và tối thiểu của tín hiệu mô hình;

chuyển đổi giữa các phép tính dấu phẩy động và cố định;

hiệu chỉnh tràn và tính sẵn có của các thành phần chính cho hoạt động điểm cố định; toán tử logic, bảng tra cứu một và hai chiều.

28. Gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Hộp công cụ xử lý tín hiệu

Một gói mạnh mẽ để phân tích, mô hình hóa và thiết kế các thiết bị xử lý tất cả các loại tín hiệu, cung cấp khả năng lọc và nhiều phép biến đổi.

Gói Xử lý Tín hiệu cung cấp khả năng cực kỳ toàn diện để tạo các chương trình xử lý tín hiệu cho các ứng dụng khoa học và kỹ thuật hiện đại. Gói này sử dụng nhiều kỹ thuật lọc và thuật toán phân tích quang phổ mới nhất. Gói này chứa các mô-đun để phát triển hệ thống tuyến tính và phân tích chuỗi thời gian. Gói này sẽ đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như xử lý thông tin âm thanh và video, viễn thông, địa vật lý, các tác vụ điều khiển trong chế độ thực thời gian, kinh tế, tài chính và y học. Các thuộc tính chính của gói:

mô hình hóa tín hiệu và hệ thống tuyến tính;

thiết kế, phân tích và triển khai các bộ lọc kỹ thuật số và analog;

biến đổi Fourier nhanh, cosine rời rạc và các biến đổi khác;

đánh giá quang phổ và xử lý thống kê tín hiệu;

xử lý tham số của chuỗi thời gian;

tạo ra các tín hiệu có hình dạng khác nhau.

Gói Xử lý Tín hiệu là một lớp vỏ lý tưởng để phân tích và xử lý tín hiệu. Nó sử dụng các thuật toán đã được thử nghiệm thực tế được chọn lọc để mang lại hiệu quả và độ tin cậy tối đa. Gói này chứa một loạt các thuật toán để biểu diễn tín hiệu và mô hình tuyến tính. Bộ này cho phép người dùng tiếp cận khá linh hoạt để tạo tập lệnh xử lý tín hiệu. Gói này bao gồm các thuật toán để chuyển đổi mô hình từ biểu diễn này sang biểu diễn khác.

Gói Xử lý Tín hiệu bao gồm một bộ kỹ thuật hoàn chỉnh để tạo các bộ lọc kỹ thuật số với nhiều đặc điểm khác nhau. Nó cho phép bạn nhanh chóng phát triển các bộ lọc thông cao và thông thấp, bộ lọc thông dải và thông dừng, bộ lọc nhiều băng tần, bao gồm Chebyshev, Yule-Walker, bộ lọc hình elip, v.v.

Giao diện đồ họa cho phép bạn thiết kế các bộ lọc bằng cách chỉ định các yêu cầu đối với chúng ở chế độ kéo đối tượng bằng chuột. Gói này bao gồm các phương pháp thiết kế bộ lọc mới sau:

Phương pháp Chebyshev tổng quát để tạo các bộ lọc có đáp ứng pha phi tuyến, hệ số phức hoặc đáp ứng tùy ý. Thuật toán được phát triển bởi McLennan và Karam vào năm 1995;

bình phương tối thiểu bị ràng buộc cho phép người dùng kiểm soát rõ ràng lỗi tối đa (làm mịn);

phương pháp tính thứ tự tối thiểu của bộ lọc với cửa sổ Kaiser;

một phương pháp Butterworth tổng quát để thiết kế các bộ lọc thông thấp với băng thông và độ suy giảm đồng đều tối đa.

Dựa trên thuật toán Biến đổi Fourier nhanh tối ưu, Xử lý tín hiệu mang lại hiệu suất vượt trội để phân tích tần số và ước tính quang phổ. Gói này bao gồm các chức năng tính toán biến đổi Fourier rời rạc, biến đổi cosin rời rạc, biến đổi Hilbert và các biến đổi khác thường được sử dụng để phân tích, mã hóa và lọc. Gói này triển khai các phương pháp phân tích quang phổ như phương pháp Welch, phương pháp entropy cực đại, v.v.

Giao diện đồ họa mới cho phép bạn xem và đánh giá trực quan các đặc tính tín hiệu, thiết kế và áp dụng các bộ lọc, thực hiện phân tích quang phổ, khám phá ảnh hưởng của các phương pháp khác nhau và các thông số của chúng đến kết quả thu được. Giao diện đồ họa đặc biệt hữu ích để hiển thị chuỗi thời gian, đặc điểm quang phổ, thời gian và tần số cũng như vị trí của các điểm 0 và cực của các hàm truyền của hệ thống.

Gói Xử lý tín hiệu là cơ sở để giải quyết nhiều vấn đề khác. Ví dụ: bằng cách kết hợp nó với gói Xử lý hình ảnh, tín hiệu và hình ảnh 2D có thể được xử lý và phân tích. Khi được ghép nối với gói Nhận dạng hệ thống, gói Xử lý tín hiệu sẽ cho phép lập mô hình miền thời gian tham số của các hệ thống. Khi kết hợp với các gói Mạng thần kinh và Logic mờ, nhiều công cụ khác nhau có thể được tạo ra để xử lý dữ liệu hoặc trích xuất tính năng phân loại. Công cụ tạo tín hiệu cho phép bạn tạo tín hiệu xung có nhiều hình dạng khác nhau.

29. Hộp công cụ phân tích quang phổ bậc cao

Hộp công cụ phân tích quang phổ bậc cao

Gói Phân tích quang phổ bậc cao chứa các thuật toán đặc biệt để phân tích tín hiệu sử dụng các khoảnh khắc bậc cao hơn. Gói này cung cấp nhiều cơ hội để phân tích các tín hiệu không phải Gaussian, vì nó chứa các thuật toán cho các phương pháp phân tích và xử lý tín hiệu tiên tiến nhất. Các tính năng chính của gói:

đánh giá quang phổ bậc cao;

cách tiếp cận truyền thống hoặc tham số;

phục hồi biên độ và pha;

dự báo tuyến tính thích ứng;

phục hồi hài hòa;

ước tính độ trễ;

xử lý tín hiệu khối

Gói Phân tích quang phổ bậc cao cho phép bạn phân tích các tín hiệu bị hỏng do nhiễu phi Gaussian và các quá trình xảy ra trong các hệ thống phi tuyến. Phổ bậc cao, được xác định theo mômen bậc cao của tín hiệu, chứa thông tin bổ sung không thể thu được bằng cách chỉ sử dụng phương pháp tự tương quan hoặc phân tích phổ công suất tín hiệu. Phổ bậc cao cho phép:

triệt tiêu nhiễu Gaussian màu phụ gia;

xác định tín hiệu pha không tối thiểu;

làm nổi bật thông tin do tính chất phi Gaussian của nhiễu;

phát hiện và phân tích các đặc tính phi tuyến của tín hiệu.

Các ứng dụng có thể có của phân tích quang phổ bậc cao bao gồm âm học, y sinh, kinh tế lượng, địa chấn, hải dương học, vật lý plasma, radar và radar. Các chức năng cốt lõi của gói hỗ trợ phổ bậc cao, ước tính phổ chéo, mô hình dự đoán tuyến tính và ước tính độ trễ.

30. Hộp công cụ xử lý ảnh

Hộp công cụ xử lý hình ảnh

Xử lý hình ảnh cung cấp cho các nhà khoa học, kỹ sư và thậm chí cả nghệ sĩ nhiều loại công cụ để xử lý và phân tích hình ảnh kỹ thuật số. Được kết hợp chặt chẽ với môi trường phát triển ứng dụng MATLAB, Hộp công cụ xử lý hình ảnh giúp bạn thoát khỏi việc mã hóa và gỡ lỗi các thuật toán tốn nhiều thời gian, cho phép bạn tập trung vào giải quyết vấn đề khoa học hoặc thực tiễn chính. Các thuộc tính chính của gói:

phục hồi và làm nổi bật các chi tiết hình ảnh;

làm việc với vùng hình ảnh đã chọn;

Phân tích hình ảnh;

lọc tuyến tính;

chuyển đổi hình ảnh;

các phép biến đổi hình học;

tăng độ tương phản của các chi tiết quan trọng;

các phép biến đổi nhị phân;

xử lý và thống kê hình ảnh;

biến đổi màu sắc;

thay đổi bảng màu;

chuyển đổi loại hình ảnh.

Gói Xử lý Hình ảnh cung cấp khả năng mở rộng để tạo và phân tích Hình ảnh đồ hoạ trong môi trường MATLAB. Gói này cung cấp một giao diện cực kỳ linh hoạt cho phép bạn thao tác với hình ảnh, phát triển hình ảnh đồ họa một cách tương tác, trực quan hóa tập dữ liệu và chú thích kết quả cho mô tả kỹ thuật, báo cáo và ấn phẩm. Tính linh hoạt, sự kết hợp giữa các thuật toán của gói với tính năng MATLAB như mô tả vectơ ma trận làm cho gói rất phù hợp để giải quyết hầu hết mọi vấn đề trong việc phát triển và trình bày đồ họa. Ví dụ về việc sử dụng gói này trong môi trường MATLAB đã được đưa ra trong Bài 7. MATLAB bao gồm các quy trình được thiết kế đặc biệt để nâng cao hiệu quả vỏ đồ họa. Đặc biệt, có thể lưu ý các tính năng sau:

gỡ lỗi tương tác khi phát triển đồ họa;

trình lược tả để tối ưu hóa thời gian thực hiện thuật toán;

các công cụ xây dựng giao diện người dùng đồ họa tương tác (GUI Builder) để tăng tốc độ phát triển các mẫu GUI, cho phép bạn tùy chỉnh nó theo nhiệm vụ của người dùng.

Gói này cho phép người dùng dành ít thời gian và công sức hơn đáng kể để tạo đồ họa tiêu chuẩn và do đó tập trung nỗ lực vào các chi tiết và tính năng quan trọng của hình ảnh.

MATLAB và gói Xử lý ảnh được điều chỉnh tối đa cho việc phát triển và triển khai các ý tưởng và phương pháp mới của người dùng. Với mục đích này, có một tập hợp các gói liên quan nhằm giải quyết tất cả các loại vấn đề và vấn đề cụ thể trong một môi trường độc đáo.

Xử lý hình ảnh hiện đang được sử dụng rộng rãi bởi hơn 4.000 công ty và trường đại học trên khắp thế giới. Đồng thời, có rất nhiều vấn đề mà người dùng giải quyết với sự trợ giúp của gói này, chẳng hạn như nghiên cứu vũ trụ, phát triển quân sự, thiên văn học, y học, sinh học, robot, khoa học vật liệu, di truyền, v.v.

31. Hộp công cụ Wavelet

Gói Wavelet cung cấp cho người dùng một bộ chương trình hoàn chỉnh để nghiên cứu các hiện tượng không cố định đa chiều bằng cách sử dụng wavelet (gói sóng ngắn). Các phương thức được tạo tương đối gần đây trong gói Wavelet sẽ mở rộng khả năng của người dùng trong những lĩnh vực thường sử dụng kỹ thuật phân rã Fourier. Gói này có thể hữu ích cho các ứng dụng như xử lý giọng nói và âm thanh, viễn thông, địa vật lý, tài chính và y học. Các thuộc tính chính của gói:

đồ họa nâng cao giao diện người dùng bộ lệnh phân tích, tổng hợp, lọc tín hiệu, hình ảnh;

chuyển đổi tín hiệu liên tục đa chiều;

chuyển đổi tín hiệu rời rạc;

phân hủy và phân tích tín hiệu và hình ảnh;

một loạt các chức năng cơ bản, bao gồm hiệu chỉnh các hiệu ứng biên;

xử lý hàng loạt tín hiệu và hình ảnh;

phân tích gói dựa trên entropy;

lọc với khả năng đặt ngưỡng cứng và mềm;

nén tín hiệu tối ưu.

Sử dụng gói này, bạn có thể phân tích các tính năng mà các phương pháp phân tích tín hiệu khác bỏ sót, tức là xu hướng, ngoại lệ, điểm dừng trong các đạo hàm bậc cao. Gói này cho phép bạn nén và lọc tín hiệu mà không bị tổn thất rõ ràng, ngay cả trong trường hợp bạn cần bảo toàn cả thành phần tần số cao và tần số thấp của tín hiệu. Có các thuật toán nén và lọc để xử lý tín hiệu hàng loạt. Các chương trình nén chọn số hệ số tối thiểu thể hiện thông tin gốc một cách chính xác nhất, điều này rất quan trọng cho các giai đoạn tiếp theo của hệ thống nén. Gói này bao gồm các bộ cơ sở wavelet sau: biorthogonal, Haar, Mexican Hat, Mayer, v.v. Bạn cũng có thể thêm các cơ sở của riêng mình vào gói.

Hướng dẫn sử dụng mở rộng giải thích cách làm việc với các phương pháp của gói, kèm theo nhiều ví dụ và phần tham khảo đầy đủ.

32. Các gói ứng dụng khác

Các gói ứng dụng khác

Hộp công cụ tài chính

Một gói chương trình ứng dụng tính toán tài chính và kinh tế khá phù hợp với thời kỳ cải cách thị trường của chúng ta. Chứa nhiều chức năng tính lãi kép, giao dịch tiền gửi ngân hàng, tính toán lợi nhuận và nhiều chức năng khác. Thật không may, do có nhiều khác biệt (mặc dù nói chung là không cơ bản lắm) trong các công thức tài chính và kinh tế, nên việc sử dụng nó trong điều kiện của chúng ta không phải lúc nào cũng hợp lý - có rất nhiều chương trình trong nướcđối với các phép tính như vậy, - ví dụ: “Kế toán 1C”. Nhưng nếu bạn muốn kết nối với cơ sở dữ liệu của các hãng tin tài chính - Bloom-berg, IDC thông qua gói MATLAB Datafeed Toolbox, thì tất nhiên, hãy đảm bảo sử dụng các gói mở rộng tài chính MATLAB.

Gói Tài chính là cơ sở để giải quyết nhiều vấn đề tài chính khác nhau trong MATLAB, từ các phép tính đơn giản đến các ứng dụng phân tán ở quy mô đầy đủ. Gói Tài chính có thể được sử dụng để tính toán lãi suất và lợi nhuận, phân tích thu nhập phái sinh và tiền gửi cũng như tối ưu hóa danh mục đầu tư. Các tính năng chính của gói:

xử lí dữ liệu;

phân tích phương sai hiệu quả danh mục đầu tư;

phân tích chuỗi thời gian;

tính toán lợi suất chứng khoán và đánh giá tỷ giá;

phân tích thống kê và độ nhạy thị trường;

tính toán thu nhập hàng năm và tính toán dòng tiền;

phương pháp tính khấu hao và khấu trừ.

Do tầm quan trọng của ngày của một giao dịch tài chính cụ thể, gói Tài chính bao gồm một số chức năng để thao tác ngày và giờ ở nhiều định dạng khác nhau. Gói Tài chính cho phép bạn tính toán giá và lợi nhuận cho các khoản đầu tư trái phiếu. Người dùng có cơ hội thiết lập các lịch trình không chuẩn, bao gồm lịch trình không thường xuyên và không nhất quán cho các giao dịch ghi nợ và tín dụng cũng như quyết toán cuối cùng khi thanh toán hóa đơn. Các hàm độ nhạy kinh tế có thể được tính toán có tính đến các kỳ hạn khác nhau.

Các thuật toán của Gói tài chính để tính toán các chỉ số dòng tiền và dữ liệu khác được phản ánh trong tài khoản tài chính cho phép bạn tính toán, đặc biệt là lãi suất cho vay và tín dụng, tỷ suất sinh lời, biên lai cho vay và tổng dồn tích, đánh giá và dự báo giá trị của danh mục đầu tư , và tính toán các chỉ số khấu hao, v.v. Các chức năng của gói có thể được sử dụng có tính đến các dòng tiền dương và âm (dòng tiền) (phần vượt quá số tiền nhận được so với các khoản thanh toán hoặc số tiền thanh toán bằng tiền mặt tương ứng so với các khoản thu).

Gói Tài chính chứa các thuật toán cho phép bạn phân tích danh mục đầu tư, động lực và các yếu tố nhạy cảm về kinh tế. Đặc biệt, khi xác định hiệu quả đầu tư, các chức năng của gói cho phép bạn tạo danh mục đầu tư thỏa mãn bài toán cổ điển của G. Markowitz. Người dùng có thể kết hợp các thuật toán của gói để tính tỷ lệ Sharpe và tỷ suất lợi nhuận. Phân tích động lực và các yếu tố nhạy cảm về kinh tế cho phép người dùng xác định vị thế cho các giao dịch khung, phòng ngừa rủi ro và giao dịch lãi suất cố định. Gói Tài chính cũng cung cấp khả năng mở rộng để trình bày và trình bày dữ liệu, kết quả dưới dạng đồ thị và biểu đồ truyền thống cho các lĩnh vực kinh tế và tài chính. Tiền mặt có thể được hiển thị ở định dạng thập phân, ngân hàng và tỷ lệ phần trăm theo ý của người dùng.

33. Hộp công cụ lập bản đồ

Gói Bản đồ cung cấp giao diện đồ họa và dòng lệnh để phân tích dữ liệu địa lý, hiển thị bản đồ và truy cập các nguồn dữ liệu địa lý bên ngoài. Ngoài ra, gói này phù hợp để làm việc với nhiều tập bản đồ nổi tiếng. Tất cả những công cụ này, kết hợp với MATLAB, cung cấp cho người dùng tất cả các điều kiện để làm việc hiệu quả với dữ liệu địa lý khoa học. Các tính năng chính của gói:

trực quan hóa, xử lý và phân tích dữ liệu đồ họa và khoa học;

hơn 60 phép chiếu bản đồ (trực tiếp và nghịch đảo);

thiết kế và hiển thị các bản đồ vector, ma trận và tổ hợp;

giao diện đồ họa để xây dựng và xử lý bản đồ, dữ liệu;

bản đồ dữ liệu toàn cầu và khu vực và giao diện với dữ liệu chính phủ có độ phân giải cao;

thống kê địa lý và chức năng điều hướng;

biểu diễn ba chiều của bản đồ với tính năng đánh dấu và tô bóng tích hợp;

bộ chuyển đổi cho các định dạng dữ liệu địa lý phổ biến: DCW, TIGER, ETOPO5.

Gói Bản đồ bao gồm hơn 60 phép chiếu được biết đến rộng rãi nhất, bao gồm hình trụ, giả hình trụ, hình nón, đa hình và giả hình nón, phương vị và giả phương vị. Có thể chiếu tiến và lùi, cũng như các loại chiếu không chuẩn do người dùng chỉ định.

Trong gói Bản đồ bằng thẻ là bất kỳ biến hoặc tập hợp biến nào đại diện hoặc gán một giá trị số cho một điểm hoặc khu vực địa lý. Gói này cho phép bạn làm việc với các bản đồ dữ liệu vectơ, ma trận và hỗn hợp. Giao diện đồ họa mạnh mẽ cung cấp công việc tương tác với bản đồ, chẳng hạn như khả năng di chuyển con trỏ đến một đối tượng và nhấp vào nó để lấy thông tin. Giao diện đồ họa MAPTOOL là một môi trường phát triển ứng dụng hoàn chỉnh để làm việc với bản đồ.

Các tập bản đồ thiên văn được biết đến rộng rãi nhất trên thế giới, Hoa Kỳ và các tập bản đồ thiên văn đều được bao gồm trong gói này. Cấu trúc dữ liệu địa lý giúp đơn giản hóa việc trích xuất và xử lý dữ liệu từ tập bản đồ và bản đồ. Cấu trúc dữ liệu địa lý và chức năng tương tác với dữ liệu địa lý bên ngoài của dạng biểu đồ số thế giới(DCW), TIGER, TBASE và ETOPO5 được kết hợp với nhau để cung cấp một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để truy cập cơ sở dữ liệu địa lý hiện tại và tương lai. Việc phân tích cẩn thận dữ liệu địa lý thường đòi hỏi các phương pháp toán học hoạt động trong hệ tọa độ cầu. Gói Bản đồ cung cấp một tập hợp con các chức năng địa lý, thống kê và điều hướng để phân tích dữ liệu địa lý. Các tính năng điều hướng cung cấp khả năng mạnh mẽ để thực hiện các nhiệm vụ di chuyển như định vị và lập kế hoạch tuyến đường.

34. Khối hệ thống điện

Hộp công cụ thu thập dữ liệu và hộp công cụ điều khiển thiết bị

Hộp công cụ thu thập dữ liệu là gói mở rộng liên quan đến lĩnh vực thu thập dữ liệu thông qua các khối kết nối với bus bên trong của máy tính, bộ tạo hàm, máy phân tích phổ - tóm lại là các công cụ được sử dụng rộng rãi cho mục đích nghiên cứu để lấy dữ liệu. Chúng được hỗ trợ bởi một cơ sở tính toán thích hợp. Khối mới Hộp công cụ điều khiển thiết bị cho phép bạn kết nối các thiết bị và thiết bị với giao diện nối tiếp cũng như với giao diện Kênh công cộng và VXI.

36. Hộp công cụ cơ sở dữ liệu và Hộp công cụ thực tế ảo

Hộp công cụ cơ sở dữ liệu và Hộp công cụ thực tế ảo

Tốc độ của hộp công cụ Cơ sở dữ liệu đã được tăng hơn 100 lần, nhờ đó thông tin được trao đổi với một số hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu thông qua trình điều khiển ODBC hoặc JDBC:

Truy cập 95 hoặc 97 Microsoft;

Microsoft Máy chủ SQL 6,5 hoặc 7,0;

Máy chủ thích ứng Sybase 11;

Sybase (trước đây là Watcom) SQL Server Anywhere 5.0;

IBM DB2 phổ thông 5.0;
Computer Associates Ingres (tất cả các phiên bản).

Tất cả dữ liệu được chuyển đổi trước thành mảng ô trong MATLAB 6.0. Trong MATLAB 6.1 bạn cũng có thể sử dụng một loạt các cấu trúc. Trình tạo truy vấn trực quan cho phép bạn tạo các truy vấn phức tạp tùy ý bằng các phương ngữ SQL của các cơ sở dữ liệu này, ngay cả khi không có kiến thức về SQL. Nhiều cơ sở dữ liệu không đồng nhất có thể được mở trong một phiên.

Hộp công cụ thực tế ảo có sẵn bắt đầu với MATLAB 6.1. Cho phép bạn thực hiện hoạt ảnh và hoạt ảnh ba chiều, bao gồm cả mô hình Simulink. Ngôn ngữ lập trình - VRML - ngôn ngữ mô hình hóa thực tế ảo(Ngôn ngữ mô hình hóa thực tế ảo). Có thể xem hoạt ảnh từ bất kỳ máy tính nào được trang bị trình duyệt hỗ trợ VRML. Khẳng định rằng toán học là môn khoa học về các mối quan hệ định lượng và các dạng không gian của bất kỳ thế giới thực hoặc ảo nào.

37. Liên kết Excel

Cho phép bạn sử dụng Microsoft Excel 97 dưới dạng bộ xử lý I/O MATLAB. Để thực hiện việc này, chỉ cần cài đặt tệp excllinkxla do Math Works cung cấp dưới dạng hàm bổ trợ trong Excel. Trong Excel bạn cần gõ Dịch vụ > Tiện ích bổ sung > Duyệt qua, chọn tệp trong thư mục \matlabrl2\toolbox\exlink và cài đặt nó. Bây giờ, mỗi khi khởi động Excel, cửa sổ lệnh MATLAB sẽ xuất hiện, bảng điều khiển Excel sẽ được bổ sung thêm các nút getmatrix, putmatrix, evalstring. Để đóng MATLAB từ Excel, chỉ cần nhập =MLC1ose() vào bất kỳ ô Excel nào. Để mở sau khi thực hiện lệnh này, bạn cần nhấp vào một trong các nút getmatrix, putmatrix, evalstring hoặc nhập vào Công cụ Excel > Macro > Thực thi mat! tôi biết rồi. Chọn phạm vi bằng chuột Ô Excel, bạn có thể nhấp vào getmatrix và nhập tên biến MATLAB. Ma trận sẽ xuất hiện trong Excel. Khi bạn đã điền số vào một phạm vi ô Excel, bạn có thể đánh dấu phạm vi đó, nhấp vào putmatrix và nhập tên biến MATLAB. Do đó, hoạt động rất trực quan. Không giống như MATLAB, Excel Link không phân biệt chữ hoa chữ thường: I và i, J và j tương đương nhau.

Gọi demo các gói mở rộng.

Gói MatLab được Math Works tạo ra hơn mười năm trước. Công việc của hàng trăm nhà khoa học và lập trình viên là nhằm mục đích không ngừng mở rộng khả năng của nó và cải thiện các thuật toán cơ bản. Hiện tại MatLab rất mạnh mẽ và phương thuốc phổ quát giải quyết các vấn đề phát sinh trong các lĩnh vực hoạt động khác nhau của con người.
Môi trường làm việc MatLab 6.x, MatLab 7 có giao diện thuận tiện cho việc truy cập nhiều phần tử phụ trợ của MatLab.
Khi khởi động MatLab 6.x, màn hình sẽ xuất hiện môi trường làm việc , thể hiện trong hình. 1.

Cơm. 1. Môi trường làm việc của gói MatLab 6.x

Bài học này dạy những kiến thức cơ bản về cách làm việc (giới thiệu) trong matlab.

Môi trường làm việc bao gồm các yếu tố sau:

Thực đơn;
- thanh công cụ với các nút và danh sách thả xuống;
- cửa sổ có tab Phóng Tập giấy Và Không gian làm việc từ đó bạn có thể dễ dàng truy cập mô-đun khác nhau ToolBox và nội dung của môi trường làm việc;
- cửa sổ có tab Yêu cầu Lịch sử Và Hiện hành Danh mục, nhằm mục đích xem và gọi lại các lệnh đã nhập trước đó, cũng như để thiết lập thư mục hiện tại;
- cửa sổ lệnh Yêu cầu Cửa sổ với dòng lệnh chứa con trỏ nhấp nháy;
- thanh trạng thái.

Tất cả các lệnh được mô tả trong bài thực hành này phải được gõ tại dấu nhắc lệnh. Bản thân biểu tượng, biểu thị dấu nhắc dòng lệnh, được đưa ra trong các ví dụ, không cần phải gõ. Xem khu vực làm việc thuận tiện sử dụng thanh cuộn hoặc phím , để di chuyển sang trái hoặc phải và , Để di chuyển lên hoặc xuống. Về việc sử dụng phím , , , sẽ được nói thêm. Nếu đột nhiên sau khi di chuyển xung quanh vùng làm việc của cửa sổ lệnh, dòng lệnh có con trỏ nhấp nháy biến mất, bạn chỉ cần nhấp vào .
Điều quan trọng cần nhớ là việc gõ bất kỳ lệnh hoặc biểu thức nào đều phải kết thúc bằng một lần nhấn phím để chương trình MatLab thực thi lệnh này hoặc đánh giá biểu thức.

Lưu ý 1

Nếu ở môi trường làm việc MatLab 6.x thiếu một số cửa sổ được mô tả, thì nó sẽ có trong menu Xem chọn các mục thích hợp: Cửa sổ lệnh, Lịch sử lệnh, Thư mục hiện tại, Không gian làm việc, Bảng khởi chạy.

2.1. Tính toán số học

Các hàm toán học tích hợp của MatLab cho phép bạn tìm ý nghĩa của nhiều biểu thức khác nhau. MatLab cung cấp khả năng kiểm soát định dạng đầu ra của kết quả. Các lệnh đánh giá biểu thức có đặc điểm hình thức của tất cả các ngôn ngữ lập trình cấp cao.

2.1.1. Tính toán đơn giản

Gõ 1+2 vào dòng lệnh và nhấn . Kết quả cửa sổ lệnh MatLab hiển thị như sau:

» 1+2
trả lời =
3
» |

Chương trình MatLab đã làm gì? Đầu tiên, cô tính tổng 1+2, sau đó ghi kết quả vào một biến đặc biệt ans và hiển thị giá trị của nó bằng 3 trong cửa sổ lệnh. Bên dưới phản hồi là dòng lệnh có con trỏ nhấp nháy, cho biết MatLab đã sẵn sàng cho các phép tính tiếp theo. Bạn có thể gõ các biểu thức mới trên dòng lệnh và tìm ý nghĩa của chúng.

Nếu bạn cần tiếp tục làm việc với biểu thức trước đó, chẳng hạn như tính (1+2)/4.5, thì cách dễ nhất là sử dụng kết quả hiện có, được lưu trong biến ans. Nhập ans/4.5 vào dòng lệnh (dấu chấm được sử dụng khi nhập số thập phân) và nhấn , hóa ra là:

» trả lời/4.5
trả lời =
0.6667
» |

Lưu ý 2

Hình thức xuất ra kết quả tính toán phụ thuộc vào định dạng đầu ra được thiết lập trong MatLab. Phần sau đây giải thích cách đặt các định dạng đầu ra cơ bản.

2.1.2. Định dạng đầu ra kết quả tính toán

Định dạng đầu ra cần thiết của kết quả được người dùng xác định từ menu MatLab. Chọn từ trình đơn Tài liệuđoạn văn Sở thích Một hộp thoại sẽ xuất hiện trên màn hình Sở thíchĐể đặt định dạng đầu ra, hãy đảm bảo rằng mục đó được chọn trong danh sách ở bảng bên trái Yêu cầu Cửa sổ. Định dạng được đặt từ danh sách thả xuống Số định dạng tấm Chữ trưng bày.
Hiện tại, chúng tôi sẽ chỉ phân tích các định dạng được sử dụng phổ biến nhất. Lựa chọn ngắn trong danh sách thả xuống Số định dạng trong MatLab 6.x. Đóng hộp thoại bằng cách nhấn OK. Định dạng dấu phẩy động ngắn để xuất kết quả tính toán hiện được đặt thành ngắn, chỉ hiển thị bốn chữ số sau dấu thập phân trên màn hình. Gõ 100/3 vào dòng lệnh và nhấn .
Kết quả là đầu ra ở định dạng ngắn:

» 100/3
trả lời =
33.3333

Định dạng đầu ra này sẽ được giữ lại cho tất cả các phép tính tiếp theo trừ khi định dạng khác được đặt. Xin lưu ý rằng trong MatLab có thể khi hiển thị một số quá lớn hoặc quá nhỏ thì kết quả không vừa với dạng ngắn. Tính 100000/3, kết quả in ra dưới dạng hàm mũ:

» 100000/3
trả lời =
Z.ZZZZe+004

Điều tương tự sẽ xảy ra khi tìm 1/3000:

» 1/3000
trả lời =
Z.ZZZZe-004

Tuy nhiên, cài đặt định dạng ban đầu được giữ lại trong các phép tính tiếp theo; đối với các số nhỏ, kết quả sẽ lại xuất ra ở định dạng ngắn.

Trong ví dụ trước, gói MatLab xuất kết quả tính toán dưới dạng dạng hàm mũ. Mục nhập 3.3333e-004 có nghĩa là 3.3333*10-4 hoặc 0,00033333. Tương tự, bạn có thể gõ số vào biểu thức. Ví dụ: gõ 10e9 hoặc l.0e10 dễ hơn 1000000000 và kết quả sẽ giống nhau. Không được phép có khoảng cách giữa các số và ký hiệu e khi nhập vì điều này sẽ dẫn đến một thông báo lỗi:

» 10 e9
??? 10 e9

Nếu muốn kết quả tính toán chính xác hơn, bạn nên chọn từ danh sách thả xuống dài. Kết quả sẽ được hiển thị ở định dạng dấu phẩy động dài với mười bốn chữ số sau dấu thập phân. Định dạng ngắn e Và dài eđược thiết kế để hiển thị kết quả ở dạng hàm mũ với bốn và mười lăm chữ số sau dấu thập phân tương ứng. Thông tin về các định dạng có thể thu được bằng cách gõ trợ giúp vào dòng lệnh với đối số định dạng:

Mô tả của từng định dạng sẽ xuất hiện trong cửa sổ lệnh.

Bạn có thể đặt định dạng đầu ra trực tiếp từ dòng lệnh bằng lệnh định dạng. Ví dụ: để đặt định dạng dấu phẩy động dài để xuất kết quả tính toán, hãy nhập lệnh định dạng e dài trên dòng lệnh:

» định dạng dài
» 1.25/3.11
trả lời =
4.019292604501608е-001

Xin lưu ý rằng lệnh định dạng trợ giúp hiển thị tên của các định dạng bằng chữ in hoa. Tuy nhiên, lệnh phải được nhập bao gồm các chữ cái viết thường. Tính năng trợ giúp tích hợp này cần một chút thời gian để làm quen. MatLab phân biệt chữ hoa và chữ thường. Cố gắng gõ lệnh bằng chữ in hoa sẽ dẫn đến lỗi:

» ĐỊNH DẠNG DÀI E
??? ĐỊNH DẠNG DÀI.
Thiếu toán tử, dấu phẩy hoặc dấu chấm phẩy.

Để dễ dàng nhận biết kết quả, MatLab hiển thị kết quả tính toán một dòng sau biểu thức được tính toán. Tuy nhiên, đôi khi việc đặt nhiều dòng trên màn hình sẽ thuận tiện hơn, bạn nên chọn nút radio nhỏ gọn (Tệp, Số trưng bày) từ danh sách thả xuống. Thêm dòng trống được cung cấp bằng cách chọn lỏng lẻo từ danh sách thả xuống Số trưng bày.

Lưu ý 3

MatLab thực hiện tất cả các phép tính trung gian với độ chính xác gấp đôi, bất kể định dạng đầu ra nào được đặt.

2.2. Sử dụng các hàm cơ bản

Giả sử bạn muốn đánh giá biểu thức sau:

Nhập biểu thức này vào dòng lệnh theo quy tắc MatLab và nhấn :

» exp(-2.5)*log(11.3)^0.3-sqrt((sin(2.45*pi)+cos(3.78*pi))/tan(3.3))

Phản hồi được hiển thị trong cửa sổ lệnh:

trả lời =
-3.2105

Khi nhập biểu thức, các hàm MatLab tích hợp được sử dụng để tính số mũ, logarit tự nhiên, căn bậc hai và hàm lượng giác. Những hàm cơ bản tích hợp nào có thể được sử dụng và cách gọi chúng? Nhập lệnh help eifun trên dòng lệnh và danh sách tất cả các hàm cơ bản tích hợp cùng với chúng. mô tả ngắn gọn. Các đối số của hàm được đặt trong dấu ngoặc đơn và tên hàm được nhập bằng chữ thường. Để nhập một số tôi chỉ cần gõ pi trên dòng lệnh.

Các phép tính số học trong MatLab được thực hiện theo thứ tự thông thường của hầu hết các ngôn ngữ lập trình:

Lũy thừa ^;
- phép nhân và chia *, /;
- phép cộng và phép trừ +, -.

Để thay đổi thứ tự thực hiện các toán tử số học, hãy sử dụng dấu ngoặc đơn.
Ví dụ: nếu bây giờ bạn muốn đánh giá giá trị của một biểu thức tương tự như biểu thức trước đó

thì không cần thiết phải gõ lại trên dòng lệnh. Bạn có thể tận dụng lợi thế của việc MatLab ghi nhớ tất cả các lệnh đã nhập. Để nhập lại chúng vào dòng lệnh, hãy sử dụng các phím , . Đánh giá biểu thức này bằng cách sử dụng các bước sau.

1. Bấm phím<>và biểu thức đã nhập trước đó sẽ xuất hiện trên dòng lệnh.
2. Thực hiện những thay đổi cần thiết đối với nó, thay dấu trừ bằng dấu cộng và căn bậc hai bằng bình phương (để di chuyển dọc theo dòng có biểu thức, hãy sử dụng các phím , , , ).
3. Đánh giá biểu thức đã sửa đổi bằng cách nhấp vào .

Hóa ra

»exp(-2.5)*log(11.3)^0.3+((sin(2.45*pi)+cos(3.78*pi))/tan(3.3))^2
trả lời =
121.2446

Nếu cần kết quả chính xác hơn bạn nên chạy lệnh format long e rồi nhấn phím<>cho đến khi biểu thức được yêu cầu xuất hiện trên dòng lệnh và tính toán nó bằng cách nhấn .

» định dạng dài
» exp(-2.5)*log(11.3)^0.3+((sin.(2.45*pi)+cos(3.78*pi))/tan(3.3))^2
trả lời =
1.212446016556763e+002

Bạn có thể xuất kết quả của biểu thức tìm thấy cuối cùng ở định dạng khác mà không cần tính toán lại. Bạn nên thay đổi định dạng bằng lệnh ngắn, sau đó xem giá trị của biến ans bằng cách nhập nó vào dòng lệnh và nhấn :

» định dạng ngắn
» trả lời
trả lời =
121.2446

Trong môi trường làm việc MatLab 6.x, bạn có thể gọi các lệnh đã nhập trước đó công cụ tiện lợi- cửa sổ Yêu cầu Lịch sử với lịch sử của đội. Lịch sử lệnh chứa ngày và giờ của mỗi phiên làm việc với MatLab 6.x. Để kích hoạt một cửa sổ Yêu cầu Lịch sử Bạn phải chọn tab có cùng tên. Lệnh hiện tại trong cửa sổ được hiển thị trên nền màu xanh lam. Nếu bạn bấm vào bất kỳ lệnh nào trong cửa sổ bằng nút chuột trái, thì lệnh này sẽ trở thành lệnh hiện tại. Để thực thi nó trong MatLab, bạn cần nhấp đúp chuột hoặc chọn dòng có lệnh bằng các phím , và nhấn phím . Một đội bổ sung có thể được gỡ bỏ khỏi cửa sổ. Để thực hiện việc này, bạn cần cập nhật nó và xóa nó bằng phím . Bạn có thể chọn một số lệnh liên tiếp bằng phím tắt +, +và thực hiện chúng bằng cách sử dụng hoặc xóa bằng phím . Việc chọn các lệnh tuần tự có thể được thực hiện bằng nút chuột trái đồng thời giữ phím . Nếu các lệnh không nối tiếp nhau thì để chọn chúng bạn dùng chuột trái đồng thời giữ phím .

Khi bạn nhấp chuột phải vào vùng cửa sổ Yêu cầu Lịch sử Một menu bật lên xuất hiện. Chọn một mục Sora khiến lệnh được sao chép vào bộ đệm Windows. Với sự giúp đỡ Đánh giá Lựa chọn bạn có thể thực hiện nhóm lệnh được đánh dấu. Để xóa lệnh hiện tại, hãy sử dụng mục Xóa bỏ Lựa chọn. DĐể xóa tất cả các lệnh trước lệnh hiện tại - Xóa bỏ ĐẾN lựa chọn,để xóa tất cả các lệnh - Xóa bỏ Toàn bộ Lịch sử.

Có thể có một số ngoại lệ trong tính toán, chẳng hạn như chia cho 0, trong hầu hết các ngôn ngữ lập trình đều dẫn đến lỗi. Khi chia một số dương cho 0 trong MatLab, kết quả là inf (vô cực), và khi chia số âm cho 0 kết quả là -inf (trừ vô cực) và cảnh báo được đưa ra:

» 1/0
Cảnh báo: Chia cho số 0.
trả lời =
thông tin

Chia 0 cho 0 dẫn đến NaN (không phải số) và cũng tạo ra cảnh báo:

» 0/0
Cảnh báo: Chia cho số 0.
trả lời =
NaN

Khi tính toán, ví dụ sqrt(-1) , không có lỗi hoặc cảnh báo xảy ra. MatLab tự động chuyển sang miền số phức:

»sqrt(-1.0)
trả lời =
0 + l.0000i

Làm thế nào để bạn biết những hàm nguyên thủy tích hợp nào có thể được sử dụng và cách gọi chúng? Gõ lệnh trên dòng lệnh giúp với và danh sách tất cả các hàm cơ bản tích hợp cùng với mô tả ngắn gọn của chúng sẽ được hiển thị trong cửa sổ lệnh.