Predavanje 3. Programiranje u MATLAB okruženju. | |
1. M-fajlovi. ................................................... ................................................... ................................................ | |
1.1. Rad u uredniku M-fajlovi. ................................................... ................................................... ... | |
1.2. Vrste M-fajlova. Programski fajl. ................................................... ................................................ | |
1.3. Funkcije datoteka. ................................................... ................................................... .............................. | |
Funkcije datoteka sa jednim ulaznim argumentom....................................................................................... | |
Funkcije datoteka sa višestrukim ulaznim argumentima........................................................................ | |
Funkcije datoteka sa više izlaznih argumenata..................................................................... | |
1.4. Podfunkcije. ................................................... ................................................... ................................... | |
2. Kontrolne konstrukcije programskog jezika.................................................................... | |
2.1. Operatori petlje.............................................................................................................................. | |
Za petlju. ................................................... ................................................... ................................................ | |
while petlja. ................................................... ................................................... ........................................ | |
2.2. Operateri grananja.................................................................................................................... | |
Uslovni operator ako. ................................................... ................................................... ........................ | |
Switch izjava. ................................................... ................................................... ................................ | |
2.3. Izjave o prekidu, nastavku i povratku. ................................................... ................................... | |
2.4. O tehnikama racionalnog programiranja u MATLAB-u........................................................ |
Mnogi matematički sistemi su stvoreni pod pretpostavkom da će korisnik riješiti svoje probleme uz malo ili nimalo programiranja. Međutim, to je bilo jasno od početka sličan put ima nedostatke i uglavnom zlobni. Mnogi zadaci zahtijevaju napredne alate za programiranje koji pojednostavljuju pisanje njihovih algoritama i ponekad otvaraju nove metode za kreiranje potonjih.
S jedne strane, MATLAB sadrži ogroman broj ugrađenih operatora i funkcija (približava se hiljadu) koji uspješno rješavaju mnoge praktične probleme, za koje je ranije bilo potrebno pripremiti prilično složene programe. Na primjer, to su funkcije za invertiranje ili transponiranje matrica, izračunavanje vrijednosti derivacije ili integrala, itd., itd. Broj takvih funkcija, uzimajući u obzir pakete proširenja sistema, već dostiže mnogo hiljada i iznosi stalno raste. Ali, s druge strane, MATLAB sistem je od svog nastanka kreiran kao moćan matematički orijentisan programski jezik za tehničke proračune. visoki nivo. I mnogi su to sasvim opravdano smatrali važnom prednošću sistema, što ukazuje na mogućnost njegove primjene za rješavanje novih, najsloženijih matematičkih problema.
MATLAB ima jezik unosa koji liči na BASIC (sa dozom Fortrana i Pascala). Pisanje programa u sistemu je tradicionalno i stoga poznato većini korisnika računara. Osim toga, sistem omogućava uređivanje programa pomoću bilo kojeg uređivača teksta poznatog korisniku. Takođe ima sopstveni uređivač sa debagerom. MATLAB sistemski jezik u smislu programiranja matematičkih proračuna mnogo je bogatiji od bilo kojeg univerzalni jezik programiranje na visokom nivou. Implementira gotovo sve poznate alate za programiranje, uključujući objektno orijentirano i vizualno programiranje. Ovo iskusnim programerima pruža ogromne mogućnosti za samoizražavanje.
1. M-fajlovi.
V U prethodnim predavanjima smo pogledali prilično jednostavne primjere, za koje je potrebno ukucati nekoliko naredbi u komandnu liniju. Za više teški zadaci broj komandi se povećava, a rad na komandnoj liniji postaje neproduktivan. Koristeći istoriju komandi,
čuvanje varijabli radnog okruženja ili vođenje dnevnika sa dnevnikom je zanemarljivo
povećati produktivnost rada. Efikasno rješenje je dizajn vlastitih algoritama u obliku programa (M-fajlova) koji se mogu pokrenuti iz radnog okruženja ili iz editora. Ugrađeni M-file editor u MATLAB-u omogućava vam ne samo da otkucate tekst programa i pokrenete ga u celini ili u delovima, već i da otklonite greške u algoritmu. Detaljna klasifikacija M-fajla je data u nastavku.
1.1. Rad u uredniku M-fajlova.
Poseban uređivač više prozora koristi se za pripremu, uređivanje i otklanjanje grešaka u m-datotekama. Dizajniran je kao tipična Windows aplikacija. Editor se može pozvati naredbom edit iz komandne linije ili naredbom glavnog menija File | Novo | M-fajl. Nakon toga, u prozoru uređivača, možete kreirati vlastitu datoteku, koristiti alate za otklanjanje grešaka i pokretanje. Prije pokretanja datoteke, ona mora biti zapisana na disk pomoću naredbe File | Sačuvajte kao u meniju urednika.
Slika 1 prikazuje prozor editora/debuggera. Pripremljeni tekst datoteke (ovo je najjednostavniji i naš prvi program u MATLAB programskom jeziku) može se zapisati na disk. Da biste to učinili, koristite naredbu Save As, koja koristi standardni prozor Windows za pisanje datoteke dato ime... Treba napomenuti da ime M-datoteke mora biti jedinstveno, a zahtjev za ime datoteke je isti kao i za nazive varijable okruženja MATLAB. Nakon što je datoteka zapisana na disk, možete pokrenuti naredbu Pokreni sa alatne trake ili menija Debug, ili jednostavno kliknite
Na prvi pogled može izgledati da je editor/debugger samo dodatna karika u lancu korisnik-MATLAB. Zaista, tekst datoteke se može unijeti u sistemski prozor i dobiti isti rezultat. U stvarnosti, međutim, editor/debugger igra važnu ulogu. Omogućava vam da kreirate m-datoteku (program) bez te brojne "ljuske" koja prati rad u komandni režim... Tekst takve datoteke podvrgava se temeljnoj sintaksnoj provjeri, tokom koje se identifikuju i eliminišu mnoge korisničke greške. Dakle, uređivač omogućava sintaksičku kontrolu datoteke.
Editor ima druge važne alate za otklanjanje grešaka - omogućava vam da postavite posebne oznake u tekstu datoteke, koje se nazivaju tačke prekida. Kada se dođu do njih, proračuni se pauziraju, a korisnik može procijeniti međurezultate proračuna (na primjer, vrijednosti varijabli), provjeriti ispravnost petlji, itd. Na kraju, uređivač vam omogućava da pišete datoteku u tekstualnom formatu i ovekovečite svoj rad u sistemu datoteka MATLAB.
Radi praktičnosti rada s uređivačem / debagerom, programske linije u njemu numerirane su uzastopnim redoslijedom. Editor ima više prozora. Prozor svakog programa je dizajniran kao kartica. Editor za otklanjanje pogrešaka olakšava pregled vrijednosti varijabli. Da biste to učinili, samo pomaknite kursor miša na naziv varijable i držite ga - pojavit će se alatka s nazivom varijable i njenom vrijednošću.
Vrlo zgodna karakteristika M-file editora je izvršavanje nekih naredbi. Da biste to učinili, koristite naredbu Evaluate Selection iz kontekstnog izbornika ili glavnog izbornika teksta ili samo funkcijsku tipku
Rice. 1. Prozor urednika M-fajlova.
1.2. Vrste M-fajlova. Programski fajl.
Postoje dvije vrste M-fajlova u MATLAB-u: skriptni M-datoteci, koji sadrže niz naredbi, i M-fajlovi funkcije, koji opisuju funkcije koje definira korisnik.
Datotečni programi su najjednostavniji tip M-fajlova. Oni nemaju ulazne ili izlazne argumente i rade na varijablama koje postoje u proizvodnom okruženju, ili mogu kreirati nove varijable. Napisali ste mydemo programski fajl kada ste čitali prethodni odeljak. Sve varijable deklarirane u programskoj datoteci postaju dostupne u proizvodnom okruženju nakon njegovog izvršenja. Pokrenite programsku datoteku mydemo prikazanu na listi na slici 1. Idite na prozor Workspace i uvjerite se da se sve varijable unesene u M-datoteku pojavljuju u radnom prostoru. Sve varijable kreirane tokom izvršavanja M-fajla ostaju u radnom okruženju nakon njegovog završetka i mogu se koristiti u drugim fajl programima i u komandama koje se izvršavaju iz komandne linije.
Datotečni program se može pokrenuti na dva načina.
1. Iz M-file editora kao što je gore opisano.
2. Iz komandne linije ili nekog drugog file-program, u ovom slučaju ime M-datoteke (bez ekstenzije) se koristi kao naredba. Upotreba druge metode je mnogo praktičnija, posebno ako će se kreirana programska datoteka kasnije više puta koristiti. U stvari, generisani M-fajl postaje komanda koju MATLAB razume.
Zatvorite sve grafičke prozore i upišite mydemo u komandnu liniju, pojaviće se grafički prozor koji odgovara komandama u programskoj datoteci mydemo.m. Nakon unosa naredbe mydemo MATLAB izvodi sljedeće radnje.
1. Provjerava da li je unesena komanda ime bilo koja od definisanih varijabli
v radno okruženje. Ako se unese varijabla, tada se prikazuje njena vrijednost.
2. Ako se unese nepromenljiva, onda MATLAB traži unešenu komandu među ugrađenim funkcijama. Ako se pokaže da je naredba ugrađena funkcija, onda se izvršava.
3. Ako se unese nepromjenjiva i neugrađena funkcija, tada MATLAB počinje tražiti M-datoteka sa imenom naredbe i ekstenzijom m. Pretraga počinje sa trenutni imenik(Trenutni imenik); ako M-datoteka nije pronađena u njoj, MATLAB pretražuje direktorijume navedene u stazi za pretraživanje (Put). (Da biste postavili trenutni direktorij, možete koristiti prozor za odabir sa istim imenom na alatnoj traci ili naredbu cd. Putanja pretraživanja se postavljaju pomoću
korišćenjem komande Postavi putanju u meniju Datoteka ili korišćenjem naredbe addpath).
Ako nijedna od gore navedenih radnji nije dovela do uspjeha, tada se u komandnom prozoru prikazuje poruka, na primjer, ako pogriješite.
Slijed pretraživanja MATLAB-a sugerira da je vrlo važno pravilno imenovati svoj vlastiti programski fajl kada ga pohranjujete u M-datoteku. Prvo, njeno ime ne smije biti isto kao ime postojećih funkcija u MATLAB-u. Možete saznati da li je neko ime uzeto ili ne koristeći postojeću funkciju.
Drugo, ime datoteke ne smije početi cifrom, znakovima "+" ili "-" ili u jednoj riječi onim znakovima koje MATLAB može protumačiti kao grešku prilikom unosa izraza. Na primjer, ako M-datoteci nazovete programsku datoteku 5prog.m, onda kada je pokrenete iz menija uređivača ili pomoću
Imajte na umu da ako pokrenete označene komande (sve komande mogu biti istaknute) M-datoteke s netačnim imenom koristeći
Još jedna greška je vrlo česta pri određivanju imena fajl-programa, što na prvi pogled ima neobjašnjive posledice: program se pokreće samo jednom. Ponovo pokreni ne izvršava program. Pogledajmo ovu situaciju koristeći primjer fajl programa iz Listinga 5.1, koji ste sačuvali u datoteci mydemo.m. Preimenujte datoteku u x.m, a zatim uklonite sve varijable radnog prostora iz prozora preglednika varijabli radnog prostora ili iz komandne linije:
>> očisti sve
Pokrenite programsku datoteku, na primjer, iz editora pritiskom na
1.3. Funkcije datoteka.
Gornji programi datoteka su niz MATLAB naredbi; oni nemaju ulazne i izlazne argumente. Da biste riješili računske probleme i napisali vlastite aplikacije u MATLAB-u, često trebate programirati funkcije datoteka koje izvode potrebne radnje s ulaznim argumentima i vraćaju rezultat u izlaznim argumentima. Broj ulaznih i izlaznih argumenata ovisi o problemu koji se rješava - može postojati samo jedan ulazni i jedan izlazni argument, nekoliko oba ili samo ulazni argumenti.
Moguće je da nema ulaznih i izlaznih argumenata. Ovaj odjeljak sadrži nekoliko jednostavnih primjera koji će vam pomoći da shvatite kako raditi s funkcijama datoteka. Funkcije datoteka, poput programa datoteka, kreiraju se u uređivaču M-datoteka.
Funkcije datoteke s jednim ulaznim argumentom.
Pretpostavimo da često trebate koristiti vrijednost funkcije u proračunima:
- xx 2 | ||||
Ima smisla jednom napisati funkciju datoteke, a zatim je pozvati gdje god je potrebno za izračunavanje ove funkcije za dati argument. Da biste to učinili, morate otvoriti u uređivaču M-datoteke novi fajl i ukucaj tekst:
funkcija f = myfun (x)
Riječ funkcija u prvom redu to specificira ovaj fajl sadrži funkcijsku datoteku. Prvi red je zaglavlje funkcije, koji sadrži ime funkcije i liste ulaznih i izlaznih argumenata. Ulazni argumenti se pišu u zagradama iza naziva funkcije. U našem primjeru postoji samo jedan ulazni argument, x. Izlazni argument f pojavljuje se lijevo od znaka jednakosti u zaglavlju funkcije. Prilikom odabira imena funkcije datoteke treba voditi računa o izbjegavanju sukoba sa zauzetim imenima u MATLAB-u. Gore smo raspravljali o sličnom pitanju: kako sačuvati programsku datoteku u datoteci s jedinstvenim imenom. Možete koristiti isti pristup, zasnovan na pozivu postojeće funkcije, da navedete ime funkcije datoteke.
Nakon zaglavlja postavlja se tijelo funkcije datoteke - jedan ili više operatora (može ih biti dosta), koji implementiraju algoritam za dobivanje vrijednosti izlaznih varijabli iz ulaznih. U našem primjeru, algoritam je jednostavan - za dati x izračunava se aritmetički izraz i rezultat se upisuje u f.
Sada trebate spremiti datoteku u svoj radni direktorij ili neku drugu lokaciju poznatu MATLAB-u. Kada izaberete stavke Sačuvaj ili Sačuvaj kao ... u meniju Datoteka, podrazumevano ime datoteke je isto kao i naziv funkcije myfun. Morate sačuvati datoteku funkcije sa ovim predloženim imenom. Sada se kreirana funkcija može koristiti na isti način kao i ugrađene sin, cos i druge, na primjer, iz komandne linije:
>> y = myfun (1.3) y =
Prilikom kreiranja funkcije datoteke myfun, potisnuli smo izlaz f u komandni prozor tako što smo naredbu o dodjeli završili tačkom i zarezom. Ako se to ne uradi, biće prikazano kada se pozove y = myfun (1.3). U pravilu je bolje izbjeći izlaz međurezultata proračuna u komandni prozor unutar funkcije datoteke.
Funkcija datoteke prikazana u prethodnom primjeru ima jedan veliki nedostatak. Pokušaj izračunavanja vrijednosti funkcije iz niza rezultira greškom, a ne nizom vrijednosti kao što je to slučaj sa ugrađenim funkcijama.
>> x =;
>> y = moja zabava (x)
??? Greška u korištenju ==> ^ Matrica mora biti kvadratna.
Greška u ==> C: \ MATLAB6p5 \ work \ myfun.m
Na liniji 2 ==> f = exp (-x) * sqrt ((x ^ 2 + 1) / (x ^ 4 + 0.1));
Očigledno, da biste izbjegli ovu grešku, morate koristiti operacije po elementima. Konkretno, za ispravan rad naše funkcije, tekst funkcije mora biti prepisan u sljedećem obliku:
funkcija f = myfun (x)
f = exp (-x). * sqrt ((x. ^ 2 + 1) ./ (x. ^ 4 + 0.1));
Sada argument funkcije myfun može biti ili broj ili vektor ili matrica vrijednosti, na primjer:
>> x =;
>> y = moja zabava (x)
Varijabla y, u koju je upisan rezultat poziva funkcije myfun, automatski postaje vektor tražene veličine.
Pogledajmo primjer korištenja funkcija. Funkciju myfun iscrtavamo na segment pomoću programa za datoteke ili iz komandne linije:
>> x = 0: 0,5: 4;
>> y = myfun (x);
>> parcela (x, y)
Rešavanje računarskih problema pomoću MATLAB-a zahtevaće od vas da budete u stanju da programirate funkcije datoteke koje odgovaraju zadatku (na primer, desna strana sistema diferencijalne jednadžbe ili integrand).
Sada ćemo pogledati samo jedan jednostavan primjer kako korištenje funkcija datoteka olakšava vizualizaciju matematičkih funkcija. Upravo smo nacrtali plot koristeći plot. Imajte na umu da za izračunavanje vektora y nije bilo potrebno pozvati myfun - možete odmah napisati izraz za njega, a zatim odrediti par x i y inplot. Datotečna funkcija myfun koja nam je na raspolaganju omogućava nam da pozovemo specijalnu funkciju fplot, koja treba navesti ime naše funkcije datoteke (u apostrofima) ili pokazivač na nju (sa @ operatorom ispred naziva funkcije) i granice segmenta za crtanje grafa (u vektoru od dva elementa)
>> fplot ("myfun",)
>> fplot (@myfun,)
Potrebno je dodati algoritam da fplot funkcija automatski bira korak argumenta, smanjujući ga u područjima brze promjene funkcije koja se proučava, što korisniku daje dobar prikaz podataka.
Funkcije datoteke s višestrukim ulaznim argumentima.
Pisanje funkcija datoteke sa nekoliko ulaznih argumenata je praktično isto kao i u slučaju jednog argumenta. Svi ulazni argumenti se stavljaju u listu razdvojenu zarezima. Sljedeći primjer sadrži funkciju datoteke koja izračunava dužinu vektora radijusa točke u trodimenzionalnoj
razmaci x 2 + y 2 + z 2.
funkcija r = radijus3 (x, y, z) r = sqrt (x. ^ 2 + y. ^ 2 + z. ^ 2);
>> R = radijus3 (1, 1, 1)
Pored funkcija s više argumenata, MATLAB vam omogućava da kreirate funkcije koje vraćaju više vrijednosti, odnosno imaju više izlaznih argumenata.
Funkcije datoteke s više izlaznih argumenata.
Funkcije datoteke s više izlaznih argumenata korisne su za evaluaciju funkcija koje vraćaju više vrijednosti (u matematici se zovu vektorske funkcije). Izlazni argumenti se dodaju listi izlaznih argumenata, odvojeni zarezima, a sama lista je zatvorena u uglastim zagradama. Sljedeći primjer pruža funkciju hms datoteke za pretvaranje vremena navedenog u sekundama u sate, minute i sekunde:
funkcija = hms (sek) sat = pod (sec / 3600);
Prilikom pozivanja funkcija datoteke s nekoliko izlaznih argumenata, rezultat bi trebao biti zapisan u vektor odgovarajuće dužine:
>> = hms (10000) H =
Ako eksplicitno ne navedete izlazne parametre kada koristite ovu funkciju, tada će rezultat poziva funkcije biti samo prvi izlazni argument:
>> hms (10000) ans =
Ako je lista izlaznih argumenata prazna, tj. zaglavlje izgleda ovako: funkcija myfun (a, b) ili funkcija = myfun (a, b),
tada funkcija datoteke neće vratiti nikakve vrijednosti. Ove funkcije su ponekad i korisne.
Još jedna korisna karakteristika MATLAB funkcija je mogućnost dobijanja informacija o njima pomoću naredbe help, na primjer, help fplot. Prilagođene funkcije datoteke također se mogu obezbijediti sa ovim svojstvom pomoću reda za komentare. Svi redovi komentara iza zaglavlja i prije tijela funkcije ili prazne linije prikazuju se u komandnom prozoru pomoću naredbe help. Na primjer, za našu funkciju možete kreirati nagovještaj:
funkcija = hms (sek) % hms - pretvoriti sekunde u sate, minute i sekunde
% Funkcija hms služi za prevođenje sekundi
% u satima minutama i sekundama.
% = hms (sek)
sat = sprat (sec / 3600);
minuta = sprat ((sec - sat * 3600) / 60); sekunda = sek - sat * 3600 - minuta * 60;
1.4. Podfunkcije.
Razmotrimo drugu vrstu funkcija - podfunkcije. Upotreba podfunkcija zasniva se na odvajanju dijela algoritma u nezavisnu funkciju, čiji se tekst nalazi u istoj datoteci kao i glavna funkcija. Pogledajmo primjer.
funkcija jednostavna;
% Osnovna funkcija a = 2 * pi;
fl = f (1.1, 2.1) f2 = f (3.1, 4.2) -a f3 = f (-2.8, 0.7) + a
funkcija z = f (x, y)% Podfunkcija
z = x ^ 3 - 2 * y ^ 3 - x * y + 9;
Prva jednostavna funkcija je glavna funkcija u simple.m, njegove izjave se izvršavaju ako korisnik pozove simple, na primjer iz komandne linije. Svaki poziv podfunkcije f u glavnoj funkciji vodi do prijelaza na iskaze smještene u podfunkciju, a zatim do povratka na glavnu funkciju.
Funkcijska datoteka može sadržavati jednu ili više podfunkcija s vlastitim ulaznim i izlaznim parametrima, ali može postojati samo jedna glavna funkcija. Naslov nove podfunkcije je također znak kraja prethodne. Glavna funkcija komunicira s podfunkcijama samo koristeći ulazne i izlazne parametre. Varijable definirane u podfunkcijama i u glavnoj funkciji su lokalne, dostupne su unutar svoje funkcije.
Jedan od moguće opcije Upotreba varijabli, koje su zajedničke za sve funkcije u M-datoteci, je da se ove varijable na početku glavne funkcije i podfunkcije deklariraju kao globalne, koristeći globalnu listu imena varijabli razdvojenih razmakom.
2. Kontrolne konstrukcije programskog jezika.
Funkcije datoteka i programi datoteka koje ste kreirali u prethodna dva poglavlja su najjednostavniji primjeri programa. Sve MATLAB komande sadržane u njima se izvršavaju dosljedno. Za rješavanje mnogih ozbiljnijih problema potrebni su programi u kojima se radnje ciklično ponavljaju, a ovisno o određenim uvjetima izvršavaju se različiti dijelovi programa. Ovo poglavlje opisuje kontrolne konstrukcije programskog jezika MATLAB, koji se mogu koristiti prilikom pisanja i fajl-programa i fajl-funkcija.
2.1. Operatori petlje.
Slične radnje koje se ponavljaju izvode se pomoću izraza for i while petlje. Petlja for je dizajnirana da izvrši određeni broj ponavljajućih radnji, neko vrijeme - za radnje, čiji broj nije unaprijed poznat, ali je poznat uvjet za nastavak petlje.
Za petlju.
Upotreba for se vrši na sljedeći način:
za count = početak: korak: konačni
MATLAB komande
Ovdje je count varijabla petlje, start je njena početna vrijednost, final je konačna vrijednost, astep je korak za koji se broj povećava sa svakim sljedećim ulaskom u petlju. Petlja se završava čim broj postane veći od konačnog. Varijabla petlje može uzeti ne samo vrijednosti cijelih brojeva, već i realne vrijednosti bilo kojeg predznaka. Dajemo primjer korištenja for petlje. Neka je potrebno prikazati grafove porodice krivulja za x, što
dato funkcijom y (x, a) = e - ax sinx, u zavisnosti od parametra a, za vrednosti parametra a od -0,1 do
0,1 sa korakom od 0,02. Možete, naravno, uzastopno izračunati y (x, a) i nacrtati njegove grafikone za različite vrijednosti a, ali je mnogo zgodnije koristiti for petlju. Tekst programske datoteke:
figure% kreirati grafički prozor
x = 0: pi / 30: 2 * pi; % izračunati vektor vrijednosti argumenata
% ponavljanje vrijednosti parametara u petlji za a = -0,1: 0,02: 0,1
% izračunavanje vektora vrijednosti funkcije za trenutnu vrijednost ...
parametar
y = exp (-a * x). * sin (x); % dodaj graf funkcije držite
ploca (x, y) kraj
Kao rezultat izvršavanja ovog fajl-programa, pojavit će se grafički prozor, prikazan na Sl. 2, koji sadrži traženu familiju krivulja.
Rice. 2. Porodica krivulja.
For petlje mogu biti ugniježđene jedna unutar druge, dok varijable ugniježđenih petlji moraju biti različite. Ugniježđene petlje su zgodne za popunjavanje matrica. Primjer kreiranja Hilbertove matrice:
a = nule (n); za i = 1: n
za j = 1: n
a (i, j) = 1 / (i + j-1);
Da zaključimo ovaj odeljak, napominjemo još jednu karakteristiku for petlje, koja, zajedno sa mogućnošću postavljanja pravog brojača petlje sa konstantnim korakom, čini for petlju prilično univerzalnom. Niz vrijednosti se može koristiti kao vrijednosti za varijablu petlje:
za broj = A
MATLAB komande
Ako je A vektor reda, onda count sekvencijalno uzima vrijednost svojih elemenata svaki put kada se uđe u petlju. U slučaju dvodimenzionalnog niza A, na i-tom koraku petlje, count sadrži kolonu A (:, i). Naravno, ako je A vektor kolone, onda će se petlja izvršiti samo jednom sa brojem A.
Petlja for je korisna za konačan broj stvari. Postoje algoritmi s nepoznatim brojem ponavljanja koji se mogu implementirati u fleksibilnijoj while petlji.
while petlja.
Dok petlja služi za organizovanje ponavljanja iste vrste radnji u slučaju kada je broj ponavljanja unapred nepoznat i određen je ispunjenjem određenog uslova. Razmotrimo primjer širenja sin (x):
x 2k + 1 |
|||
S (x) = ∑ (- 1) | |||
(2k + 1)! |
|||
k = 0 | |||
Naravno, neće biti moguće zbrajati do beskonačnosti, ali možete akumulirati iznos sa datom tačnošću, na primjer, 10-10. Očigledno je da je broj članova serije u ovom slučaju nepoznat, pa je upotreba operatora for nemoguća. Izlaz je korištenje while petlje, koja radi sve dok se uvjet petlje izvršava:
uvjet ponavljanja petlje while
MATLAB komande
V U ovom primjeru, uvjet za ponavljanje ciklusa je da je modul trenutnog člana
x 2 k + 1 (2k + 1)! više od 10-10. Tekst funkcije mysin datoteke koja izračunava zbir niza na osnovu
odnos recidiva:
k - 1 |
||||||
2k (2k + 1) |
||||||
funkcija s = mysin (x)
% Izračunavanje sinusa proširenjem serije
% Upotreba: y = mysin (x),-pi< х < pi
% izračunavanje prvog člana sume za k = O k = 0;
% izračunavanje pomoćne varijable
dok je abs (u)> 1.0e-10 k = k + 1;
u = -u * x2 / (2 * k) / (2 * k + 1); s = s + u;
Ovaj prozor je glavni u MatLAB-u. Prikazuje komandne simbole koje je korisnik ukucao na displeju, prikazuje rezultate izvršenja ovih komandi, tekst izvršnog programa i informacije o greškama u izvršavanju programa koje sistem prepoznaje.
Znak da je MatLAB spreman da percipira i izvrši sljedeću naredbu je pojavljivanje u posljednjem redu tekstualni okvir polje sa znakom ">>" praćeno treperećom vertikalnom trakom.
U gornjem dijelu prozora (ispod naslova) nalazi se traka menija koja sadrži menije File, Edit, View, Windows, Help. Da biste otvorili bilo koji meni, postavite pokazivač miša na njega i pritisnite njegovo lijevo dugme. Funkcije komandi menija će biti detaljnije opisane kasnije, u odeljku „MatLab interfejs i komande opće namjene... Pisanje M-knjiga".
Ovdje samo to primjećujemo za izlazak iz okoline MatLAB, dovoljno je otvoriti meni File i izabrati komandu Exit MATLAB u njemu ili jednostavno zatvoriti komandni prozor pritiskom na lijevu tipku miša kada je kursor miša pozicioniran na sliku gornjeg desnog dugmeta ovog prozora (sa oznaka kosog krsta).
1.2. Operacije sa brojevima
1.2.1. Unos realnih brojeva
Unos brojeva sa tastature vrši se prema opštim pravilima usvojenim za programske jezike visokog nivoa:
za odvajanje razlomka mantise broja koristi se decimalni zarez (umjesto zareza u normalnoj notaciji);
decimalni eksponent broja zapisuje se kao cijeli broj nakon prethodnog pisanja znaka "e";
između oznake mantise broja i znaka "e"(koji odvaja mantisu od eksponenta) ne bi trebalo biti znakova, uključujući simbol za preskakanje.
Ako, na primjer, unesete red u MatLAB komandni prozor
zatim nakon pritiska na tipku<Еnter>u ovom prozoru će se pojaviti unos:
Treba napomenuti da se rezultat izlazi u obliku (formatu), koji je određen unaprijed određenim formatom za predstavljanje brojeva. Ovaj format se može postaviti pomoću naredbe Preferences meni File(sl. 1.3). Nakon što ga pozovete, na ekranu će se pojaviti prozor sa istim imenom (slika 1.4). Jedan od dijelova ovog prozora je imenovan Numeric Format... Dizajniran je za postavljanje i promjenu formata za predstavljanje brojeva koji se prikazuju u komandnom prozoru tokom izračunavanja. Dostupni su sljedeći formati:
Kratko (podrazumevano) - kratka notacija (koristi se podrazumevano);
Duga - duga ploča;
Hex - notacija kao heksadecimalni broj;
Banka - snimanje do stotinke;
Plus - snima se samo znak broja;
Short E - kratki zapis u formatu s pomičnim zarezom;
Long E - dugačak zapis u formatu s pomičnim zarezom;
Kratki G - drugi oblik kratka napomena u formatu s pomičnim zarezom;
Long G - drugi oblik dugog zapisa u formatu s pomičnim zarezom;
Racionalno je zapis racionalnog razlomka.
Biranje mišem željeni pogled predstavljanje brojeva, moguće je u ovom obliku obezbijediti dalji izlaz brojeva u komandnom prozoru.
Kao što se vidi sa sl. 1.2, broj prikazan na ekranu ne odgovara unesenom. To je zato što je zadani format broja ( Kratko) ne dozvoljava vam da povučete više od 6 značajne cifre... U stvari, uneseni broj je pohranjen u MatLAB-u sa svim unesenim ciframa. Na primjer, ako mišem odaberete Dugme radio dugme E(tj. postavite navedeni format za predstavljanje brojeva), a zatim, ponavljajući iste radnje, dobijamo:
gde su već svi brojevi ispravno prikazani (slika 1.5).
Zapamtite:
- uneseni broj i rezultate svih proračuna u sistemu Ma tLAB pohranjen u memoriji računara sa relativnom greškom od oko 2,10-16(tj. sa tačnim vrijednostima na 15 decimalnih mjesta):
- raspon reprezentacije modula realnih brojeva leži u rasponu između 10-308 i 10 + 308.
1.2.2. Najjednostavnije aritmetičke operacije
U aritmetičkim izrazima jezika MatLAB koriste se sljedeći znakovi aritmetičkih operacija:
+ - zbrajanje;
- - oduzimanje;
* - množenje;
/ - podjela s lijeva na desno;
\ - podjela s desna na lijevo;
^ - eksponencijacija.
Korišćenje MatLAB-a u režimu kalkulatora može se uraditi jednostavnim upisivanjem komandna linija nizovi aritmetičkih operacija sa brojevima, odnosno uobičajeni aritmetički izraz, na primjer: 4,5 ^ 2 * 7,23 - 3,14 * 10,4.
Ako nakon unosa ovog niza s tastature, pritisnite
Općenito, izlaz međuinformacija u komandni prozor podliježe sljedećim pravilima:
- ako se zapis operatora ne završava znakom";", rezultat akcije ovog operatora se odmah prikazuje u komandnom prozoru;
- ako operator završava sa";", rezultat njegove akcije nije prikazan u komandnom prozoru;
- ako operator ne sadrži znak dodjele(= ), to jest, to je jednostavno zapis određenog niza akcija na brojeve i varijable, vrijednost rezultata se dodjeljuje posebnoj sistemskoj varijabli po imenu ans;
- rezultirajuća vrijednost varijable ans može se koristiti u sljedećim računskim izjavama koristeći ovo ime ans; treba imati na umu da je vrijednost sistemske varijable ans mijenja se nakon akcije sljedećeg nepotpisanog operatora;
- u opštem slučaju, oblik prezentacije rezultata u komandnom prozoru je:
<Имя переменной> = <результат>.
Primjer. Pretpostavimo da trebate izračunati izraz (25 + 17) * 7. To se može uraditi na ovaj način. Prvo ukucamo niz 25 + 17 i pritisnemo
Koristeći MatLAB kao kalkulator, možete koristiti imena varijabli za pisanje međurezultata u memoriju računara. Za to se koristi operacija dodjeljivanja, koja se uvodi znakom jednakosti "=" u skladu sa shemom:<Имя переменной> = <выражение>[;]
Ime varijable može imati do 30 znakova i ne smije se podudarati s imenima funkcija, sistemskih procedura i sistemskih varijabli. U ovom slučaju, sistem razlikuje velika i mala slova u varijablama. Dakle, nazivi "amenu", "Amenu", "aMenu" u MatLAB-u označavaju različite varijable.
Izraz desno od znaka dodjeljivanja može biti samo broj, aritmetički izraz, niz znakova (u tom slučaju ovi znakovi moraju biti zatvoreni u apostrofe) ili karakterni izraz. Ako se izraz ne završava sa ";", nakon pritiska na tipku<Еnter>u komandnom prozoru, rezultat izvršenja će se pojaviti u obliku:
<Ime varijable> = <rezultat>.
Rice. 1.7. Rice. 1.8.
Na primjer, ako unesete red " X= 25 + 17 ", na ekranu će se pojaviti zapis (slika 1.9).
MatLAB sistem ima nekoliko imena varijabli koje koristi sam sistem i dio su rezerviranih:
i, j - imaginarna jedinica (kvadratni korijen od –1); pi - broj p (pohranjen kao 3.141592653589793); inf - oznaka beskonačnosti mašine; Na - oznaka nedefiniranog rezultata (na primjer, kao što je 0/0 ili inf / inf); eps - greška operacija sa brojevima s pomičnim zarezom; ans - rezultat posljednje nepotpisane operacije dodjele; realmax i realmin su maksimalne i minimalne moguće vrijednosti broja koji se mogu koristiti.
Ove varijable se mogu koristiti u matematičkim izrazima.
1.2.3. Unos kompleksnih brojeva
Sistemski jezik MatLAB, za razliku od mnogih programskih jezika visokog nivoa, sadrži ugrađenu aritmetiku za kompleksne brojeve vrlo laku za upotrebu. Većina elementarnih matematičkih funkcija prihvata kompleksne brojeve kao argumente, a rezultati se generišu kao kompleksni brojevi. Ova karakteristika jezika čini ga veoma pogodnim i korisnim za inženjere i naučnike.
Za označavanje imaginarne jedinice u jeziku MatLAB, rezervisana su dva imena i i j. Unos vrijednosti kompleksnog broja sa tastature vrši se upisivanjem u komandni prozor reda oblika:
<ime kompleksne varijable> = <DC vrijednost> + i[j] * <MCH vrijednost>,
gdje je DČ pravi dio kompleksnog broja, MČ je imaginarni dio. Na primjer:
Iz datog primjera možete vidjeti u kom obliku sistem prikazuje kompleksne brojeve na ekranu (i ispisuje).
1.2.4. Elementarne matematičke funkcije
Opšti oblik upotrebe funkcije u MatLAB-u je sljedeći:
<naziv rezultata> = <naziv funkcije>(<lista argumenata ili njihovih vrijednosti>).
MatLAB jezik pruža sljedeće elementarne aritmetičke funkcije.
Trigonometrijske i hiperboličke funkcije
grijeh (z) je sinus broja z;
sinh(z) - hiperbolički sinus;
kao u (z) - arcsin (u radijanima, u rasponu od do );
asinh(z) - inverzni hiperbolički sinus;
sas(z) - kosinus;
sosh (z) - hiperbolički kosinus;
acos (z) - inverzni kosinus (u rasponu od 0 do str);
ASOsh(z) - inverzni hiperbolički kosinus;
tan (z) je tangenta;
tanh (z) - hiperbolički tangent;
atan (z) - arktangens (u rasponu od do );
atan2 (X, Y) - četverokvadrantni arktangens (ugao u rasponu od - str do + str između horizontalne desne zrake i zraka koja prolazi kroz tačku sa koordinatama X i Y);
atanh (z) - inverzni hiperbolički tangent;
sec (z) - sekansa;
sech (z) - hiperbolički sekans;
asec (z) - arcsecant;
asech (z) - obrnuti hiperbolički sekans;
csc (z) - kosekans;
csch (z) - hiperbolički kosekans;
acsc (z) - arcsecant;
acsch (z) - inverzni hiperbolički kosekans;
cot (z) - kotangens;
coth (z) - hiperbolički kotangens;
acot (z) - kotangens luka;
akoth (z) - inverzni hiperbolički kotangens
Eksponencijalne funkcije
exp (z) - eksponent broja z;
log(z) - prirodni logaritam;
log10 (z) - decimalni logaritam;
sqrt(z) je kvadratni korijen broja z;
abs (z) je modul broja z.
Cjelobrojne funkcije
fix (z) - zaokruživanje na najbliži cijeli broj prema nuli;
kat (z) - zaokružiti na najbliži cijeli broj prema negativnoj beskonačnosti;
ceil (z) - zaokružiti na najbliži cijeli broj prema pozitivnoj beskonačnosti;
round (z) - normalno zaokruživanje z na najbliži cijeli broj;
mod (X, Y) - cjelobrojna podjela X sa Y;
rem(X, Y) - izračunavanje ostatka dijeljenja X sa Y;
sign(z) - izračunavanje signum funkcije broja z
(0 na z = 0, –1 na z< 0, 1 при z > 0)
1.2.5. Specijalne matematičke funkcije
Pored osnovnih, MatLAB nudi niz posebnih matematičkih funkcija. Ispod je lista i sažetak ovih funkcija. Korisnik može pronaći pravila za njihovo pristupanje i korištenje u opisima ovih funkcija, koji se prikazuju na ekranu upisivanjem naredbe help i navođenjem naziva funkcije u istom redu.
Funkcije transformacije koordinata
kolica2 sph- transformacija kartezijanskih koordinata u sferne;
kolica2 pol- transformacija kartezijanskih koordinata u polarne;
pol2 kolica- konverzija polarnih koordinata u kartezijanske;
sph2 kolica- transformacija sfernih koordinata u kartezijanske.
Beselove funkcije
besselj- Beselova funkcija prve vrste;
bessely- Beselova funkcija druge vrste;
besseli- modificirana Besselova funkcija prve vrste;
besselk Je modificirana Besselova funkcija druge vrste.
Beta funkcije
beta- beta funkcija;
betainc- nepotpuna beta funkcija;
betaln Je logaritam beta funkcije.
Gama funkcije
gama- gama funkcija;
gammainc- nepotpuna gama funkcija;
gammaln Je logaritam gama funkcije.
Eliptičke funkcije i integrali
ellipj- Jacobijeve eliptičke funkcije;
ellipke- potpuni eliptički integral;
expint Je eksponencijalna integralna funkcija.
Funkcije greške
erf- funkcija greške;
erfc- dodatna funkcija greške;
erfcx- skalirana dodatna funkcija greške;
erflnv- inverzna funkcija greške.
Ostale funkcije
gcd- najveći zajednički faktor;
lern- najmanji zajednički višekratnik;
legendre- generalizirana Legendreova funkcija;
log2- osnova logaritma 2;
pow2- podizanje 2 na navedenu snagu;
pacov- predstavljanje broja u obliku racionalnog razlomka;
pacovi- predstavljanje brojeva u obliku racionalnog razlomka.
1.2.6. Elementarne radnje sa kompleksni brojevi
Najjednostavnije operacije sa složenim brojevima - sabiranje, oduzimanje, množenje, dijeljenje i stepenovanje - izvode se pomoću uobičajenih aritmetičkih znakova +, -, *, /, \ i ^, redom.
Primjeri upotrebe prikazani su na sl. 1.11.
Bilješka. Gornji isječak koristi funkciju disp (od riječi "prikaz"), koji također prikazuje rezultate proračuna ili neki tekst u komandnom prozoru. U ovom slučaju, numerički rezultat je, kao što vidite, već prikazan bez navođenja imena varijable, ili ans.
1.2.7. Kompleksne argumentske funkcije
Skoro sve elementarne matematičke funkcije dato u tački 1.2.4, izračunato za kompleksne vrijednosti argumenta i kao rezultat dobivaju se složene vrijednosti rezultata.
Zbog toga, na primjer, funkcija sqrt izračunava, za razliku od drugih programskih jezika, kvadratni korijen negativnog argumenta i funkciju abs ako je argument kompleksan, izračunava modul kompleksnog broja. Primjeri su prikazani na sl. 1.12.
MatLAB ima nekoliko dodatnih funkcija dizajniranih samo za složeni argument:
pravi (z) - odabire pravi dio kompleksnog argumenta z;
і mag (z) - izdvaja imaginarni dio složenog argumenta;
ugao (z) - izračunava vrijednost argumenta kompleksnog broja z (u radijanima u rasponu od –p do + p);
conj (z) - Daje kompleksni konjugat od z.
Primjeri su prikazani na sl. 1.13.
Rice. 1.12. Rice. 1.3.
Osim toga, MatLAB ima posebnu funkciju cplxpair (V) koja sortira dati vektor V sa kompleksnim elementima na način da se kompleksno-konjugirani parovi ovih elemenata nalaze u vektoru rezultata u rastućem redoslijedu njihovih realnih dijelova, dok element sa negativnim imaginarnim dijelom uvijek je na prvom mjestu. Realni elementi su upotpunjeni konjugiranim kompleksnim parovima. Na primjer, u dalje u primjerima naredbi koje se kucaju sa tastature, biće napisano podebljanim slovima, a rezultat njihovog izvođenja je u regularnom fontu):
>> v = [-1, -1 + 2i, -5,4,5i, -1-2i, -5i]
Kolone od 1 do 4
1,0000 -1,0000 + 2,0000i -5,0000 4,0000
Kolone od 5 do 7
0 + 5.0000i -1.0000-2.0000i 0 - 5.0000i
>> disp (cplxpair (v))
Kolone od 1 do 4
1.0000 - 2.0000i -1.0000 + 2.0000i 0 - 5.0000i 0 + 5.0000i
Kolone od 5 do 7
5.0000 -1.0000 4.0000
Prilagodljivost većine MatLAB funkcija za rad sa kompleksnim brojevima čini mnogo lakšom izgradnju proračuna sa realnim brojevima, čiji je rezultat složen, na primjer, pronalaženje kompleksnih korijena kvadratnih jednadžbi.
1. Gultyaev A. K. MatLAB 5.2. Simulacija u Windows okruženju: Praktični vodič... - SPb.: KORONA print, 1999.-- 288 str.
2. Gultyaev AK Vizuelno modeliranje u MATLAB okruženju: Kurs za obuku. - SPb.: PETER, 2000.-- 430 str.
3. Dyakonov VP Priručnik o upotrebi PC MatLAB sistema. - M.: Fizmatlit, 1993.-- 113str.
4. Dyakonov V. Simulink 4. Specijalni priručnik. - SPb: Peter, 2002.-- 518 str.
5. Dyakonov V., Kruglov V. Matematički paketi proširenja MatLAB. Posebna referentna knjiga. - SPb.: Peter, 2001.-- 475s.
6. Krasnoproshina A.A., Repnikova N.B., Ilchenko A.A. Moderna analiza kontrolni sistemi koji koriste MATLAB, Simulink, Control System: Tutorial. - K.: "Korniychuk", 1999. - 144 str.
7. Lazarev Yu. F. Cobs softvera u okruženju MatLAB: Uč. dodatak. - K.: "Korniychuk", 1999. - 160s.
8. Lazarev Y. MatLAB 5.x. - K.: "Irina" (BHV), 2000. - 384 str.
9. Medvedev V.S., Potemkin V.G. Toolbox Control System. MatLAB 5 za studente. - G.: "DIALOG-MEPHI", 1999. - 287 str.
10. Potemkin VG MatLAB 5 za studente: Ref. dodatak. - M.: "DIALOG-MEPHI", 1998. - 314 str.
1. Lekcija 23. Predstavljanje paketa MATLAB ekstenzije
Lekcija broj 23.
Upoznavanje sa MATLAV paketima proširenja
Lista paketa proširenja
Simulinc za Windows
Paket simbolička matematika
Matematički paketi
Paketi za analizu i sintezu upravljačkih sistema
Paketi za identifikaciju sistema
Dodatni Simulinc alati
Paketi za obradu signala i slike
Ostali paketi aplikativni programi
U ovoj lekciji ćemo se ukratko upoznati sa osnovnim sredstvima stručnog proširenja sistema i njegovom prilagođavanjem za rešavanje određenih klasa matematičkih i naučno-tehničkih problema - sa paketima proširenja sistema MATLAB. Nema sumnje da bi barem dio ovih paketa trebao biti posvećen posebnom kursu obuke ili priručniku, možda više od jednog. Za većinu ovih ekstenzija objavljene su zasebne knjige u inostranstvu, a obim dokumentacije za njih iznosi stotine megabajta. Nažalost, dužina ove knjige vam omogućava da samo malo prošetate kroz pakete proširenja kako biste čitaocu dali ideju kuda ide sistem.
2. Popis paketa proširenja
Lista paketa proširenja
Kompletan MATLAB 6.0 sistem sadrži niz komponenti, čiji se naziv, broj verzije i datum kreiranja mogu prikazati naredbom ver:
MATLAB verzija 6.0.0.88 (R12) na PCWIN Broj licence MATLAB-a: 0
|
MATLAB Toolbox |
Verzija 6.0 |
06-0ct-2000 |
|||
|
Verzija 4.0 |
|||||
|
Verzija 4.0 |
04-0ct-2000 |
||||
|
Stateflow koder |
Verzija 4.0 |
04-0ct-2000 |
|||
|
Radionica u realnom vremenu |
Verzija 4.0 |
||||
|
COMA referentni blok |
Verzija 1.0.2 |
||||
|
Communications blockset |
Verzija 2.0 |
||||
|
Communications Toolbox |
Verzija 2.0 |
||||
|
Kontrolni sistem Toolbox |
Verzija 5.0 |
||||
|
DSP Blockset |
Verzija 4.0 |
||||
|
Data Acquisition Toolbox |
Verzija 2.0 |
05-0ct-2000 |
|||
|
Alati baze podataka |
Verzija 2.1 |
||||
|
Datafeed Toolbox |
Verzija 1.2 |
||||
|
Blok set brojčanika i mjerača |
Verzija 1.1 |
||||
|
Filter Design Toolbox |
Verzija 2.0 |
||||
|
Alati za financijske derivate |
Verzija 1.0 |
||||
|
Alati za finansijske vremenske serije |
Verzija 1.0 |
||||
|
Financial Toolbox |
Verzija 2.1.2 |
||||
|
Blockset fiksne tačke |
Verzija 3.0 |
||||
|
Fuzzy Logic Kutija sa alatima |
Verzija 2.1 |
||||
|
GARCH Toolbox |
Verzija 1.0 |
||||
|
Slika Processing Toolbox |
Verzija 2.2.2 |
|
Instrument Control Toolbox |
Verzija 1.0 |
||||
|
LMI Control Toolbox |
Verzija 1.0.6 |
||||
|
MATLAB Compiler |
Verzija 2.1 |
||||
|
MATLAB Report Generator |
Verzija 1.1 |
||||
|
Mapping Toolbox |
Verzija 1.2 |
||||
|
|
Verzija 1.0.5 |
||||
|
Motorola DSP Developer "s Kit |
Verzija 1.1 |
Ol-Sep-2000 |
|||
|
Mi-Analysis and Synthesis Toolbox |
Verzija 3.0.5 |
||||
|
Neural Network Toolbox |
Verzija 4.0 |
||||
|
Blockset nelinearnog upravljanja |
Verzija 1.1.4 |
||||
|
Optimizacija Toolbox |
Verzija 2.1 |
||||
|
Alat za parcijalne diferencijalne jednačine |
Verzija 1.0.3 |
||||
|
Blokovi elektroenergetskog sistema |
Verzija 2.1 |
||||
|
Radionica u realnom vremenu Ada Coder |
Verzija 4.0 |
||||
|
Radionica u realnom vremenu Embedded Coder |
Verzija 1.0 |
||||
|
Interfejs za upravljanje zahtjevima |
Verzija 1.0.1 |
||||
|
Robusna kutija sa alatima za kontrolu |
Verzija 2.0.7 |
||||
|
SB2SL (konvertuje SystemBuild u Simu |
Verzija 2.1 |
||||
|
Alat za obradu signala |
Verzija 5.0 |
||||
|
Simulink Accelerator |
Verzija 1.0 |
||||
|
Razlika modela za Simulink i ... |
Verzija 1.0 |
||||
|
Alat za pokrivanje modela Simulink |
Verzija 1.0 |
||||
|
Simulink Report Generator |
Verzija 1.1 |
||||
|
Spline Toolbox |
Verzija 3.0 |
||||
|
Statistics Toolbox |
Verzija 3.0 |
||||
|
Symbolic Math Toolbox |
Verzija 2.1.2 |
||||
|
|
Verzija 5.0 |
||||
|
Wavelet Toolbox |
Verzija 2.0 |
||||
|
Verzija 1.1 |
|||||
|
xPC Target Embedded Opcija |
Verzija 1.1 |
Imajte na umu da su skoro svi paketi proširenja u MATLAB-u 6.0 ažurirani i datiraju iz 2000. godine. Njihov opis je značajno proširen, koji u PDF formatu već zauzima više od deset hiljada stranica. Dato u nastavku Kratki opis glavni paketi za proširenje
3. Simulink za Windows
Simulink za Windows
Simulink paket proširenja se koristi za simulaciju modela koji se sastoje od grafičkih blokova sa specificiranim svojstvima (parametrima). Komponente modela, zauzvrat, su grafički blokovi i modeli koji se nalaze u brojnim bibliotekama i mogu se povući u glavni prozor pomoću miša i međusobno povezati pomoću potrebnih veza. Modeli mogu uključivati različite vrste izvora signala, virtuelne uređaje za snimanje, alate za grafičku animaciju. Dvostrukim klikom na blok modela prikazuje se prozor sa listom njegovih parametara koje korisnik može promijeniti. Pokretanje simulacije omogućava matematičko modeliranje konstruisanog modela sa jasnim vizuelnim prikazom rezultata. Paket se zasniva na konstrukciji blok dijagrama prenosom blokova iz biblioteke komponenti u prozor za uređivanje modela koji je kreirao korisnik. Zatim se model pokreće. Na sl. 23.1 prikazuje proces modeliranja jednostavnog sistema - hidrauličnog cilindra. Kontrola se vrši pomoću virtuelnih osciloskopa - na sl. Slika 23.1 prikazuje ekrane dva takva osciloskopa i prozor jednostavnog podsistema modela. Moguće je simulirati složene sisteme koji se sastoje od mnogih podsistema.
Simulink kreira i rješava jednadžbe stanja modela i omogućava vam povezivanje raznih virtuelnih mjernih instrumenata na željene tačke. Jasnoća prezentacije rezultata simulacije je zapanjujuća. Brojni primjeri korištenja Simulink paketa već su dati u lekciji 4. Prethodna verzija paketa je dovoljno detaljno opisana u knjigama. Glavna inovacija je matrična obrada signala. Dodano pojedinačni paketi Poboljšanja performansi Simulinka kao što je Simulink Accelerator za kompajliranje koda modela, Simulink profiler za analizu koda, itd.
Rice. 23.1. Primjer simulacije sistema hidrauličnog cilindra korištenjem Simulink ekstenzije
1.gif
slika:
1b.gif
slika:
4. Windows Target i Workshop u realnom vremenu
Windows Target i radionica u realnom vremenu
Snažan podsistem za simulaciju u realnom vremenu koji se povezuje na Simulink (sa dodatnim hardverom u obliku kompjuterskih kartica za proširenje), predstavljen Real Time Windows Target i Workshop paketima proširenja, je moćan alat za upravljanje stvarnim objektima i sistemima. Osim toga, ova proširenja vam omogućavaju da kreirate izvršne kodove modela. Rice. 4.21 u lekciji 4 pokazuje primjer takvog modeliranja za sistem opisan nelinearnim diferencijalnim jednadžbama Van der Pola. Prednost ove simulacije je njena matematička i fizička jasnoća. U komponentama Simulink modela, možete specificirati ne samo fiksne parametre, već i matematičke odnose koji opisuju ponašanje modela.
5. Generator izvještaja za MATLAB i Simulink
Generator izvještaja za MATLAB i Simulink
Report Generators, alatka uvedena još u MATLAB 5.3.1, pruža informacije o radu MATLAB sistema i Simulink paketa dodataka. Ovaj alat je vrlo koristan kada se otklanjaju greške složenih računskih algoritama ili kada se simuliraju složeni sistemi. Generatori izvještaja se pokreću naredbom Report. Izvještaji se mogu prezentirati u obliku programa i uređivati.
Generatori izvještaja mogu pokrenuti komande i isječke programa uključene u izvještaje i omogućiti vam da nadgledate ponašanje složenih proračuna.
6. Neural Networks Toolbox
Neural Networks Toolbox
Paket primenjenih programa koji sadrži alate za konstruisanje neuronskih mreža na osnovu ponašanja matematičkog analoga neurona. Paket pruža efikasnu podršku za dizajn, obuku i modeliranje mnogih poznatih mrežnih paradigmi, od osnovnih modela perceptrona do najnaprednijih asocijativnih i samoorganizirajućih mreža. Paket se može koristiti za istraživanje i primjenu neuronskih mreža na zadatke kao što su obrada signala, nelinearna kontrola i finansijsko modeliranje. Pruža mogućnost generiranja prijenosnog C-koda koristeći Real Time Workshop.
Paket uključuje više od 15 poznate vrste mreže i pravila učenja koja omogućavaju korisniku da odabere najprikladniju paradigmu za određenu aplikaciju ili istraživački problem. Za svaki tip arhitekture i pravila obuke postoje funkcije za inicijalizaciju, obuku, prilagođavanje, kreiranje i modeliranje, demonstraciju i primjer mrežne aplikacije.
Za kontrolisane mreže, možete odabrati naprednu ili rekurentnu arhitekturu koristeći razna nastavna pravila i tehnike dizajna kao što su perceptron, backpropagation, Levenberg backpropagation, radijalno zasnovane mreže i rekurentne mreže. Možete jednostavno promijeniti bilo koju arhitekturu, nastavna pravila ili funkcije tranzicije, dodati nove - i sve to bez pisanja ijednog reda u C ili Fortranu. Primjer korištenja paketa za prepoznavanje uzorka slova dat je u lekciji 4. Detaljan opis prethodne verzije paketa može se naći u knjizi.
7. Fuzzy Logic Toolbox
Fuzzy Logic Toolbox
Softverski paket Fuzzy Logic pripada teoriji rasplinutih (fazi) skupova. Obezbeđena je podrška za savremene metode rasplinutog klastera i adaptivne fuzzy neuronske mreže. Grafički alati paketa vam omogućavaju da interaktivno pratite posebnosti ponašanja sistema.
Ključne karakteristike paketa:
- definicija varijabli, rasplinutih pravila i funkcija pripadnosti;
- interaktivno gledanje nejasnih zaključaka;
- savremenim metodama: adaptivno neizrazito zaključivanje pomoću neuronskih mreža, fuzzy klastering;
- interaktivno dinamičko modeliranje u Simulink;
generiranje prijenosnog C koda koristeći Real-Time Workshop.
Ovaj primjer jasno pokazuje razlike u ponašanju modela sa i bez fuzzy logike.
8. Symbolic Math Toolbox
Symbolic Math Toolbox
Paket primijenjenih programa koji MATLAB sistemu daju fundamentalno nove mogućnosti - mogućnost rješavanja problema u simboličkom (analitičkom) obliku, uključujući implementaciju tačne aritmetike proizvoljne širine bita. Paket je baziran na korišćenju jezgra simboličke matematike jednog od najmoćnijih sistema kompjuterske algebre - Maple V R4. Pruža simboličku diferencijaciju i integraciju, izračunavanje suma i proizvoda, proširenje u Taylor i Maclaurin redove, operacije sa potencijskim polinomima (polinomima), izračunavanje korijena polinoma, analitičko rješenje nelinearnih jednačina, sve vrste simboličkih transformacija, supstitucija i još mnogo toga. Ima komande za direktan pristup jezgri Maple V sistema.
Paket vam omogućava da pripremite procedure sa sintaksom programskog jezika Maple V R4 i instalirate ih u MATLAB sistem. Nažalost, u pogledu mogućnosti simboličke matematike, paket je mnogo inferioran specijalizovani sistemi kompjuterska algebra kao što su najnovije verzije Maple i Mathematica.
9. Paketi matematičkih proračuna
Matematički paketi
MATLAB uključuje mnoge dodatne pakete koji poboljšavaju matematičke sposobnosti sistema za povećanje brzine, efikasnosti i tačnosti proračuna.
10. NAG Foundation Toolbox
NAG Foundation Toolbox
Jedna od najmoćnijih biblioteka matematičkih funkcija koju je kreirala The Numerical Algorithms Group, Ltd. Paket sadrži stotine novih funkcija. Nazivi funkcija i sintaksa za njihovo pozivanje su posuđeni iz dobro poznate biblioteke NAG fondacije. Kao rezultat toga, iskusni NAG FORTRAN korisnici mogu lako raditi sa NAG paketom u MATLAB-u. Biblioteka NAG Foundation pruža svoje funkcije u obliku objektnih kodova i odgovarajućih m-datoteka za njihovo pozivanje. Korisnik može lako modificirati ove MEX datoteke na izvornom nivou.
Paket pruža sljedeće karakteristike:
korijeni polinoma i modificirana Laguerreova metoda;
izračunavanje zbira niza: diskretna i Hermitsko-diskretna Fourierova transformacija;
obične diferencijalne jednadžbe: Adamsove i Runge-Kutta metode;
parcijalne diferencijalne jednadžbe;
interpolacija;
izračunavanje svojstvenih vrijednosti i vektora, singularnih brojeva, podrška za kompleksne i realne matrice;
aproksimacija krivulja i površina: polinomi, kubni splajnovi, Čebiševljevi polinomi;
minimizacija i maksimizacija funkcija: linearno i kvadratno programiranje, ekstremi funkcija više varijabli;
dekompozicija matrica;
rješavanje sistema linearnih jednačina;
linearne jednačine (LAPACK);
statistički proračuni, uključujući deskriptivnu statistiku i distribuciju vjerovatnoće;
korelaciona i regresiona analiza: linearna, multivarijantna i generalizovana linearni modeli;
multidimenzionalne metode: glavne komponente, ortogonalna rotacija;
generisanje slučajnih brojeva: normalna distribucija, Poissonova, Weibullova i Koschi distribucija;
neparametrijska statistika: Friedman, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney; Vremenske serije: jednodimenzionalne i višedimenzionalne;
aproksimacija specijalnih funkcija: integralni eksponent, gama funkcija, Beselove i Hankelove funkcije.
Konačno, ovaj paket omogućava korisniku da kreira FORTRAN programe koji se dinamički povezuju sa MATLAB-om.
11. Spline Toolbox
Paket aplikacija za rad sa splajnovima. Podržava jednodimenzionalnu, dvodimenzionalnu i višedimenzionalnu interpolaciju i aproksimaciju. Pruža prezentaciju i prikaz složenih podataka i grafičku podršku.
Paket vam omogućava da izvršite interpolaciju, aproksimaciju i transformaciju splajnova iz B-oblika u polinom po komadima, interpolaciju sa kubičnim splajnovima i glačanje, izvođenje operacija na splajnovima: izračunavanje derivacije, integrala i prikaz.
Spline je opremljen B-spline programima koji su opisani u Praktičnom vodiču za spline od Carla Deboura, kreatora spline-a i autora Spline-a. Funkcije paketa, u kombinaciji sa MATLAB jezikom i detaljnim korisničkim vodičem, olakšavaju razumijevanje splajnova i efikasnu ih primjenu na rješavanje raznih problema.
Paket uključuje programe za rad sa dva najrasprostranjenija oblika spline reprezentacije: B-formom i djelično-polinomskom formom. B-oblik je pogodan u fazi konstruisanja splajn-ova, dok je komadno-polinomski oblik efikasniji u tom trenutku stalni rad sa spline. Paket uključuje funkcije za kreiranje, prikaz, interpolaciju, aproksimaciju i obradu splajn-ova u B-formi iu obliku polinomskih segmenata.
12. Statistics Toolbox
Statistics Toolbox
Paket primenjenih programa za statistiku koji dramatično proširuje mogućnosti MATLAB sistema u implementaciji statističkih proračuna i statističke obrade podataka. Sadrži veoma reprezentativan skup alata za generisanje slučajnih brojeva, vektora, matrica i nizova sa različitim zakonima distribucije, kao i mnoge statističke funkcije. Treba napomenuti da je najčešći statističke funkcije uključeni su u jezgro MATLAB sistema (uključujući funkcije za generisanje slučajnih podataka sa uniformnom i normalnom distribucijom). Ključne karakteristike paketa:
deskriptivna statistika;
distribucije vjerovatnoće;
procjena i aproksimacija parametara;
testiranje hipoteza;
višestruka regresija;
interaktivna postupna regresija;
Monte Carlo simulacija;
intervalna aproksimacija;
statistička kontrola procesa;
planiranje eksperimenta;
modeliranje površine odziva;
aproksimacija nelinearnog modela;
analiza glavnih komponenti;
statistički grafikoni;
grafičko korisničko sučelje.
Paket uključuje 20 različitih distribucija vjerovatnoće, uključujući t (Student), F i Hi-kvadrat. Za sve vrste distribucija obezbeđen je izbor parametara, grafički prikaz distribucija i metoda za izračunavanje najboljih aproksimacija. Postoji mnogo interaktivnih alata za dinamičku vizualizaciju i analizu podataka. Postoje specijalizovani interfejsi za modeliranje odzivnih površina, vizualizaciju distribucija, generisanje slučajnih brojeva i linija nivoa.
13. Optimizacija Toolbox
Optimizacija Toolbox
Paket aplikacija - za rješavanje optimizacijskih problema i sistema nelinearnih jednačina. Podržava osnovne metode optimizacije za funkcije brojnih varijabli:
bezuvjetna optimizacija nelinearnih funkcija;
najmanji kvadrati i nelinearna interpolacija;
rješavanje nelinearnih jednadžbi;
linearno programiranje;
kvadratno programiranje;
uslovno minimiziranje nelinearnih funkcija;
minimax metoda;
višeobjektivna optimizacija.
Različiti primjeri pokazuju efikasnu upotrebu funkcija paketa. Mogu se koristiti i za upoređivanje načina na koji se isti problem rješava različitim metodama.
14. Alat za parcijalne diferencijalne jednadžbe
Alat za parcijalne diferencijalne jednadžbe
Veoma važan paket aplikacija koji sadrži mnoge funkcije za rješavanje sistema parcijalnih diferencijalnih jednačina. Pruža efikasne alate za rješavanje takvih sistema jednačina, uključujući i one krute. Paket koristi metodu konačnih elemenata. Komande paketa i GUI se mogu koristiti za matematičko modeliranje parcijalne diferencijalne jednadžbe koje se primjenjuju na široku klasu inženjerskih i naučnih primjena, uključujući probleme otpornosti materijala, proračune elektromagnetnih uređaja, probleme prijenosa topline i mase i difuzije. Ključne karakteristike paketa:
punopravni grafički interfejs za obradu parcijalnih diferencijalnih jednačina drugog reda;
automatski i prilagodljivi odabir mreže;
postavljanje graničnih uslova: Dirichlet, Neumann i mješoviti;
fleksibilno postavljanje problema upotrebom MATLAB sintakse;
potpuno automatsko pregrađivanje mreže i odabir veličine konačnih elemenata;
nelinearne i adaptivne šeme dizajna;
mogućnost vizualizacije polja različitih parametara i funkcija rješenja, demonstracija usvojenih efekata particioniranja i animacije.
Paket intuitivno prati šest koraka rješavanja PDE koristeći metodu konačnih elemenata. Ovi koraci i odgovarajući režimi paketa su sledeći: definisanje geometrije (režim crtanja), postavljanje graničnih uslova (režim graničnih uslova), izbor koeficijenata koji definišu problem (PDE režim), diskretizacija konačnih elemenata (režim mreže) , postavljanje početnih uslova i rješavanje jednadžbi (mod rješenja), naknadna obrada rješenja (grafski mod).
15. Paketi analize i sinteze sistema upravljanja
Paketi za analizu i sintezu upravljačkih sistema
Kontrolni sistem Toolbox
Paket Control System je namenjen modeliranju, analizi i projektovanju sistema automatskog upravljanja – kako kontinuiranog tako i diskretnog. Funkcije paketa implementiraju tradicionalne metode prijenosnih funkcija i moderne metode prostora stanja. Frekvencijski i vremenski odgovori, dijagrami lokacija nula i polova mogu se brzo izračunati i prikazati na ekranu. Paket sadrži:
kompletan set alata za analizu MIMO sistema (mnogo ulaza - mnogo izlaza) sistema;
vremenske karakteristike: prenosne i prelazne funkcije, odgovor na proizvoljan uticaj;
frekvencijske karakteristike: Bode, Nichols, Nyquist dijagrami, itd.;
razvoj povratnih informacija;
dizajn LQR/LQE-regulatora;
karakteristike modela: upravljivost, uočljivost, snižavanje reda modela;
podrška za zaostale sisteme.
Dodatne funkcije izgradnje modela omogućavaju vam da konstruišete složenije modele. Vremenski odziv se može izračunati za impulsni ulaz, jedan skok ili proizvoljan ulaz. Postoje i funkcije za analizu singularnih brojeva.
Interaktivno okruženje za poređenje vremenskih i frekvencijskih odziva sistema pruža korisniku grafičke kontrole za istovremeno prikazivanje i prebacivanje između odgovora. Mogu se izračunati različite karakteristike odziva kao što su ubrzanje i vrijeme upravljanja.
Paket Control System sadrži alate za odabir parametara povratne sprege. Tradicionalne metode uključuju analizu karakteristika, određivanje pojačanja i slabljenja. Od savremenih metoda: linearno-kvadratna regulacija itd. Paket sistema upravljanja uključuje veliki broj algoritama za projektovanje i analizu sistema upravljanja. Osim toga, ima prilagodljivo okruženje i omogućava vam da kreirate vlastite m-fajlove.
16. Nelinear Control Design Toolbox
Alat za dizajn nelinearnih kontrola
Nelinearni dizajn upravljanja (NCD) Blockset implementira metodu dinamičke optimizacije za dizajn upravljačkih sistema. Dizajniran za upotrebu sa Simulinkom, ovaj alat automatski prilagođava sistemske parametre na osnovu korisnički definisanih vremenskih ograničenja.
Paket koristi pokretne objekte pomoću miša za promjenu vremenskih ograničenja direktno na grafovima, što vam omogućava da lako konfigurirate varijable i specificirate nedefinirane parametre, pruža interaktivnu optimizaciju, implementira Monte Carlo simulacije, podržava dizajn SISO (jedan ulaz - jedan izlaz) i MIMO kontrolni sistemi, omogućava vam da simulirate poništavanje smetnji, praćenje i druge vrste odgovora, podržava ponavljanje problema sa parametrima i kontrolne zadatke za sisteme sa kašnjenjem, omogućava vam da birate između zadovoljenih i nedostižnih ograničenja.
17. Robustan Control Toolbox
Robusna kutija sa alatima za kontrolu
Paket Robust Control uključuje alate za projektovanje i analizu višeparametarskih robusnih upravljačkih sistema. Radi se o sistemima sa greškama simulacije čija dinamika nije u potpunosti poznata ili čiji se parametri mogu promijeniti tokom simulacije. Snažni algoritmi paketa omogućavaju vam izvođenje složenih proračuna uzimajući u obzir promjene mnogih parametara. Karakteristike paketa:
sinteza LQG-kontrolera na bazi minimizacije uniformnih i integralnih normi;
višeparametarski frekvencijski odziv;
izgradnja modela prostora stanja;
transformacija modela zasnovanih na singularnim brojevima;
smanjenje poretka modela;
spektralna faktorizacija.
Robust Control paket je zasnovan na funkcijama kontrola paketa Sistem, istovremeno pružajući napredni skup algoritama za projektovanje sistema upravljanja. Paket omogućava prijelaz između moderne teorije upravljanja i praktičnih primjena. Ima mnogo funkcija koje implementiraju moderne metode dizajna i analize za višeparametarske robusne kontrolere.
Manifestacije nesigurnosti koje narušavaju stabilnost sistema su različite – šum i poremećaji u signalima, nepreciznost modela prijenosne funkcije, nesimulirana nelinearna dinamika. Paket Robust Control vam omogućava da procijenite granicu stabilnosti s više parametara pod različitim nesigurnostima. Među korištenim metodama: Perronov algoritam, analiza karakteristika prijenosnih funkcija itd.
Paket Robust Control pruža različite metode za dizajniranje povratnih informacija, uključujući: LQR, LQG, LQG / LTR, itd. Potreba za snižavanjem reda modela javlja se u nekoliko slučajeva: snižavanje reda objekta, snižavanje reda regulatora , modeliranje velikih sistema. Kvalitativna procedura za snižavanje reda modela mora biti numerički stabilna. Procedure uključene u paket Robust Control uspješno se nose s ovim zadatkom.
18. Alati za prediktivnu kontrolu modela
Model Predictive Control Toolbox
Model prediktivne kontrole paket sadrži kompletan skup alata za implementaciju prediktivnih (proaktivnih) strategija kontrole. Ova strategija je razvijena za rješavanje praktičnih problema upravljanja složenim višekanalnim procesima s ograničenjima na varijable stanja i kontrolu. Metode prediktivnog upravljanja koriste se u hemijskoj industriji i za kontrolu drugih kontinuiranih procesa. Paket pruža:
modeliranje, identifikacija i dijagnostika sistema;
podrška za MISO (mnogo ulaza - jedan izlaz), MIMO, tranzijentni odziv, modele prostora stanja;
analiza sistema;
pretvaranje modela u različite oblike reprezentacije (prostor stanja, funkcije prijenosa);
pružanje tutorijala i demonstracija.
Prediktivni pristup problemima upravljanja koristi eksplicitni linearni dinamički model objekt za predviđanje utjecaja budućih promjena u kontrolnim varijablama na ponašanje objekta. Optimizacijski problem je formuliran u obliku ograničenog kvadratnog programskog problema, koji se iznova rješava u svakom ciklusu simulacije. Paket vam omogućava da kreirate i testirate regulatore za jednostavne i složene objekte.
Paket sadrži više od pedeset specijalizovanih funkcija za projektovanje, analizu i modeliranje dinamičkih sistema korišćenjem prediktivnog upravljanja. Podržava sljedeće tipove sistema: impulsni, kontinuirani i diskretni u vremenu, prostor stanja. Obrađeno različite vrste ogorčenost. Osim toga, ograničenja na ulazne i izlazne varijable mogu biti eksplicitno uključena u model.
Alati za simulaciju omogućavaju praćenje i stabilizaciju. Alati za analizu uključuju proračun polova zatvorene petlje, frekvencijski odziv i druge karakteristike kontrolnog sistema. Za identifikaciju modela u paketu postoje funkcije za interakciju s paketom za identifikaciju sistema. Paket također uključuje dvije Simulink funkcije koje vam omogućavaju testiranje nelinearnih modela.
19.mu - Analiza i sinteza
(Mu) -Analiza i sinteza
Paket p-Analysis and Synthesis sadrži funkcije za dizajniranje robusnih upravljačkih sistema. Paket koristi optimizaciju ujednačene brzine i singularni parametar i. Ovaj paket uključuje grafičko sučelje za pojednostavljivanje blok operacija tokom dizajna. optimalni regulatori... Svojstva paketa:
- projektovanje regulatora koji su optimalni u uniformnim i integralnim normama;
- procjena realnog i kompleksnog singularnog parametra mu;
D-K iteracije za približno mu-sinteza;
grafički interfejs za analizu odgovora zatvorene petlje;
sredstva za snižavanje reda modela;
direktno povezivanje pojedinačnih blokova velikih sistema.
Model prostora stanja može se kreirati i analizirati na osnovu sistemskih matrica. Paket podržava kontinuirane i diskretne modele. Paket ima potpuno grafičko sučelje, uključujući: mogućnost postavljanja raspona ulaznih podataka, poseban prozor za uređivanje svojstava D-K iteracije i grafički prikaz frekvencijske karakteristike. Ima funkcije za sabiranje matrica, množenje, razne transformacije i druge operacije na matricama. Pruža mogućnost snižavanja reda modela.
20. Stateflow
Stateflow je paket za modeliranje sistema vođen događajima zasnovan na teoriji konačnih mašina. Ovaj paket je namijenjen da se koristi zajedno sa Simulink paketom za simulaciju dinamičkih sistema. U bilo koji Simulink model, možete umetnuti dijagram toka stanja (ili SF dijagram) koji će odražavati ponašanje komponenti simulacionog objekta (ili sistema). SF dijagram je animiran. Njegovim istaknutim blokovima i vezama možete pratiti sve faze modeliranog sistema ili uređaja i učiniti njegov rad zavisnim od određenih događaja. Rice. 23.6 ilustruje simulaciju ponašanja automobila u slučaju opasnosti na putu. Ispod modela automobila vidljiv je SF dijagram (tačnije, jedan okvir njegovog rada).
Za kreiranje SF dijagrama, paket ima zgodan i jednostavan editor, kao i alate korisničkog interfejsa.
21. Alat za kvantitativne povratne informacije
Alat za kvantitativne povratne informacije
Paket sadrži funkcije za kreiranje robusnih (stabilnih) povratnih sistema. QFT (Quantitative Feedback Theory) je inženjerska tehnika koja koristi frekvencijsko predstavljanje modela kako bi zadovoljila različite zahtjeve kvaliteta u prisustvu nesigurnih karakteristika objekta. Metoda se zasniva na zapažanju da je povratna informacija neophodna u slučajevima kada su neke karakteristike objekta nesigurne i/ili se na njegov ulaz primjenjuju nepoznate smetnje. Karakteristike paketa:
procjena frekvencijskih granica nesigurnosti svojstvene povratnoj informaciji;
grafičko korisničko sučelje koje vam omogućava da optimizirate proces pronalaženja potrebnih parametara povratne informacije;
funkcije za određivanje uticaja različitih blokova uvedenih u model (multiplekseri, sabirnici, povratne petlje) u prisustvu nesigurnosti;
podrška za simulaciju analognih i digitalnih povratnih petlji, kaskada i kola sa više petlji;
rješavanje nesigurnosti u parametrima objekta korištenjem parametarskih i neparametarskih modela ili kombinacijom ovih tipova modela.
Teorija povratnih informacija je prirodno proširenje klasičnog pristupa dizajna zasnovanog na frekvenciji. Njegov glavni cilj je dizajn jednostavnih kontrolera malog reda sa minimalnim propusnim opsegom, zadovoljavajućih performansi u prisustvu nesigurnosti.
Paket vam omogućava da izračunate razni parametri povratne veze, filteri, kontroleri za testiranje kako u kontinuiranom tako iu diskretnom prostoru. Ima grafičko sučelje prilagođeno korisniku koje vam omogućava da kreirate jednostavne kontrole koje zadovoljavaju zahtjeve korisnika.
QFT omogućava da se kontroleri dizajniraju tako da zadovolje različite zahtjeve uprkos promjenama u parametrima modela. Izmjereni podaci se mogu direktno koristiti za dizajn regulatora, bez potrebe da se identifikuju složeni odgovori sistema.
22. LMI Control Toolbox
LMI Control Toolbox
Kontrolni paket LMI (Linear Matrix Inequality) pruža integrirano okruženje za postavljanje i rješavanje problema linearnog programiranja. Prvobitno namijenjen dizajnu upravljačkih sistema, paket vam omogućava da riješite sve probleme linearnog programiranja u gotovo svim oblastima aktivnosti gdje se takvi problemi pojavljuju. Ključne karakteristike paketa:
rješavanje problema linearnog programiranja: problemi kompatibilnosti ograničenja, minimizacija linearnih ciljeva u prisustvu linearnih ograničenja, minimizacija svojstvenih vrijednosti;
istraživanje problema linearnog programiranja;
grafički uređivač za zadatke linearnog programiranja;
postavljanje ograničenja u simboličkom obliku;
višekriterijumski dizajn regulatora;
ispitivanje stabilnosti: kvadratna stabilnost linearnih sistema, stabilnost po Ljapunovu, verifikacija Popovovog kriterijuma za nelinearne sisteme.
LMI Control paket sadrži moderne simpleks algoritme za rješavanje problema linearnog programiranja. Koristi strukturni prikaz linearnih ograničenja, što poboljšava efikasnost i minimizira zahtjeve za memorijom. Paket sadrži specijalizovane alate za analizu i projektovanje upravljačkih sistema zasnovanih na linearnom programiranju.
Sa rješavačima problema linearnog programiranja, možete jednostavno izvršiti provjere stabilnosti na dinamičkim sistemima i sistemima sa nelinearnim komponentama. Ranije se ova vrsta analize smatrala previše složenom za implementaciju. Paket čak dozvoljava i takvu kombinaciju kriterija, koja se ranije smatrala previše složenom i rješivom samo uz pomoć heurističkih pristupa.
Paket je moćan alat za rješavanje problema konveksne optimizacije koji nastaju u oblastima kao što su kontrola, identifikacija, filtriranje, "strukturalni dizajn, teorija grafova, interpolacija i linearna algebra. LMI Control paket uključuje dvije vrste grafičkog korisničkog sučelja: problem linearnog programiranja editor (LMI Editor) i Magshape sučelje, LMI Editor omogućava postavljanje ograničenja karaktera, a Magshape pruža lak način rada sa paketom.
23. Paketi za identifikaciju sistema
Paketi za identifikaciju sistema
Alati za identifikaciju sistema
Paket System Identification sadrži alate za kreiranje matematičkih modela dinamičkih sistema na osnovu posmatranih ulaznih i izlaznih podataka. Ima fleksibilno grafičko sučelje koje pomaže u organizaciji podataka i kreiranju modela. Metode identifikacije uključene u paket su primenljive na rešavanje široke klase problema, od projektovanja sistema upravljanja i obrade signala do analize vremenskih serija i vibracija. Glavna svojstva paketa:
jednostavno i fleksibilno sučelje;
prethodnu obradu podataka, uključujući prethodno filtriranje, uklanjanje trendova i pomaka; O odabir niza podataka za analizu;
analiza odgovora u vremenu i frekvencijski domen;
prikaz nula i polova prenosne funkcije sistema;
analiza ostataka prilikom testiranja modela;
konstrukcija složenih dijagrama, kao što je Nyquist dijagram, itd.
Grafički interfejs pojednostavljuje prethodnu obradu podataka, kao i interaktivni proces identifikacije modela. Takođe je moguć rad sa paketom u komandnom režimu i korišćenjem Simulink ekstenzije. Operacije učitavanja i pohranjivanja podataka, odabira raspona, brisanja pomaka i trendova izvode se uz minimalan napor i nalaze se u glavnom meniju.
Prezentacija podataka i identifikovanih modela organizovana je grafički na način da se korisnik u procesu interaktivne identifikacije lako može vratiti na prethodni korak rada. Za početnike je moguće vidjeti sljedeće moguće korake. Grafički alati omogućavaju stručnjaku da pronađe bilo koji od prethodno dobijenih modela i ocijeni njegovu kvalitetu u usporedbi s drugim modelima.
Počevši od mjerenja izlaza i ulaza, možete kreirati parametarski model sistema koji opisuje njegovo dinamičko ponašanje. Paket podržava sve tradicionalne strukture modela, uključujući autoregresivnu, Box-Jenkins strukturu i dr. Podržava linearne modele u prostoru stanja koji se mogu definirati u diskretnom i kontinuiranom prostoru. Ovi modeli mogu uključivati proizvoljan broj ulaza i izlaza. Paket uključuje funkcije koje se mogu koristiti kao testni podaci za identificirane modele. Identifikacija linearnog modela se široko koristi u dizajnu upravljačkih sistema kada je potrebno kreirati model objekta. U zadacima obrade signala, modeli se mogu koristiti za adaptivnu obradu signala. Metode identifikacije se uspješno primjenjuju i na finansijske aplikacije.
24. Kutija alata za identifikaciju sistema u frekvencijskom domenu
Alat za identifikaciju sistema frekvencijske domene
Paket za identifikaciju sistema u frekvencijskoj domeni pruža specijalizovana sredstva za identifikaciju linearnih dinamičkih sistema prema njihovim vremenskim ili frekvencijski odziv... Metode u frekvencijskom domenu imaju za cilj identifikaciju kontinuiranih sistema, što je moćan dodatak tradicionalnijoj diskretnoj metodi. Metode paketa mogu se primijeniti na probleme kao što su modeliranje električnih, mehaničkih i akustičkih sistema. Svojstva paketa:
periodične smetnje, vršni faktor, optimalni spektar, pseudoslučajne i diskretne binarne sekvence;
izračunavanje intervala povjerenja amplitude i faze, nula i polova;
identifikacija kontinuiranih i diskretnih sistema sa nepoznatim kašnjenjem;
dijagnostika modela, uključujući modeliranje i proračun rezidua;
pretvaranje modela u format System Identification Toolbox i obrnuto.
Koristeći pristup zasnovan na frekvenciji, može se postići najbolji model u frekvencijskom domenu; izbjegavajte greške uzorkovanja; lako odvojiti konstantnu komponentu signala; značajno poboljšati omjer signal-šum. Za dobijanje uznemirujućih signala, paket obezbeđuje funkcije za generisanje binarnih sekvenci, minimiziranje veličine vrha i poboljšanje spektralnih karakteristika. Paket omogućava identifikaciju kontinuiranih i diskretnih linearnih statičkih sistema, automatsko generisanje ulaznih signala, kao i grafički prikaz nula i polova prenosne funkcije rezultirajućeg sistema. Funkcije za testiranje modela uključuju izračunavanje reziduala, prijenosnih funkcija, nula i polova i pokretanje modela korištenjem testnih podataka.
25. Dodatni MATLAB paketi proširenja
Dodatni MATLAB paketi proširenja
Communications Toolbox
Paket primenjenih programa za konstrukciju i simulaciju različitih telekomunikacionih uređaja: digitalne linije komunikacije, modemi, pretvarači signala itd. Poseduje najbogatiji set modela raznih komunikacionih i telekomunikacionih uređaja. Sadrži niz zanimljivih primjera modeliranja sredstva komunikacije kao što je v34 modem, modulator za SSB, itd.
26. Digitalna obrada signala (DSP) Blockset
Digitalna obrada signala (DSP) Blockset
Paket aplikacija za projektovanje uređaja koji koriste procesore digitalna obrada signale. To su, prije svega, digitalni filteri visokih performansi sa zadanim frekvencijskim odzivom (AFC) ili prilagodljivi parametrima signala. Rezultati modeliranja i projektovanja digitalnih uređaja korištenje ovog paketa može se koristiti za izradu digitalnih filtera visokih performansi savremeni mikroprocesori digitalna obrada signala.
27. Blockset fiksne tačke
Blockset fiksne tačke
Ovaj specijalni paket je fokusiran na simulaciju digitalnih upravljačkih sistema i digitalnih filtera u sklopu Simulink paketa. Poseban skup komponenti vam omogućava brzo prebacivanje između izračunavanja s fiksnim i pomičnim zarezom (zarezom). Možete odrediti 8-, 16- ili 32-bitne dužine riječi. Paket ima niz korisnih svojstava:
korištenje neoznačene ili binarne aritmetike;
pozicija binarne tačke koju može izabrati korisnik;
automatsko podešavanje položaja binarne tačke;
pregled maksimalnog i minimalnog opsega signala modela;
prebacivanje između izračunavanja fiksnog i pokretnog zareza;
korekcija prelivanja i dostupnost ključnih komponenti za operacije fiksne tačke; logičke operatore, jedno- i dvodimenzionalne tabele pregleda.
28. Paketi za obradu signala i slike
Paketi za obradu signala i slike
Alat za obradu signala
Moćan paket za analizu, modeliranje i dizajn uređaja za obradu svih vrsta signala, osiguravajući njihovo filtriranje i mnoge transformacije.
Paket za obradu signala pruža izuzetno sveobuhvatan softver za obradu signala za današnje naučne i tehničke primjene. Paket koristi razne tehnike filtriranja i najnovije algoritme spektralne analize. Paket sadrži module za razvoj linearnih sistema i analizu vremenskih serija. Paket će biti koristan, posebno u oblastima kao što su obrada audio i video informacija, telekomunikacije, geofizika, kontrolni zadaci u realni mod vremena, ekonomije, finansija i medicine. Glavna svojstva paketa:
simulacija signala i linearnih sistema;
projektovanje, analiza i implementacija digitalnih i analognih filtera;
brza Fourierova transformacija, diskretni kosinus i druge transformacije;
procjena spektra i statistička obrada signala;
parametarska obrada vremenskih serija;
generisanje signala različitih oblika.
Paket za obradu signala je idealan okvir za analizu i obradu signala. Koristi dokazane algoritme odabrane za maksimalnu efikasnost i pouzdanost. Paket sadrži širok spektar algoritama za predstavljanje signala i linearnih modela. Ovaj set omogućava korisniku da bude dovoljno fleksibilan da kreira skriptu za obradu signala. Paket uključuje algoritme za transformaciju modela iz jednog pogleda u drugi.
Paket za obradu signala uključuje kompletan skup metoda za kreiranje digitalnih filtera sa različitim karakteristikama. Omogućava vam da brzo dizajnirate visokopropusne i niskopropusne filtere, propusne i stop filtere, višepojasni filtere, uključujući Chebyshev, Yula-Walker, eliptične, itd.
Grafički interfejs vam omogućava da dizajnirate filtere tako što ćete specificirati zahteve za njih u režimu pomeranja objekata pomoću miša. Paket uključuje sljedeće nove tehnike dizajna filtera:
generalizovana Chebyshev metoda za kreiranje filtera sa nelinearnim faznim odzivom, kompleksnim koeficijentima ili proizvoljnim odzivom. Algoritam su razvili McLenan i Karam 1995. godine;
metoda ograničenih najmanjih kvadrata omogućava korisniku da eksplicitno kontroliše maksimalnu grešku (anti-aliasing);
metoda proračuna minimalna narudžba filter sa Kaiser prozorom;
generalizovana Butterworthova metoda za projektovanje niskopropusnih filtera sa maksimalno ujednačenim propusnim opsegom i prigušenjem.
Zasnovano na optimalnom FFT algoritmu, obrada signala nudi performanse bez premca za analizu frekvencije i spektralnu procjenu. Paket uključuje funkcije za izračunavanje diskretne Fourierove transformacije, diskretne kosinusne transformacije, Hilbertove transformacije i drugih transformacija koje se često koriste za analizu, kodiranje i filtriranje. Paket implementira takve metode spektralne analize kao što su Welchova metoda, metoda maksimalne entropije itd.
Novi grafički interfejs vam omogućava da vidite i vizuelno procenite karakteristike signala, dizajnirate i primenite filtere, izvršite spektralnu analizu, istražite uticaj različite metode i njihove parametre na dobijeni rezultat. Grafičko sučelje je posebno korisno za vizualizaciju vremenskih serija, spektra, vremenskih i frekventnih odziva, te lokacije nula i polova sistemskih prijenosnih funkcija.
Paket za obradu signala je osnova za mnoge druge zadatke. Na primjer, kombinirajući ga s paketom Obrada slike, možete obraditi i analizirati dvodimenzionalne signale i slike. Uparen sa paketom za identifikaciju sistema, paket za obradu signala omogućava parametarsko modeliranje sistema u vremenskom domenu. U kombinaciji sa paketima Neural Network i Fuzzy Logic, mogu se kreirati mnogi alati za obradu podataka ili izdvajanje klasifikacijskih karakteristika. Generator signala vam omogućava da kreirate impulsne signale različitih oblika.
29. Alat za spektralnu analizu višeg reda
Alat za spektralnu analizu višeg reda
Paket spektralne analize višeg reda sadrži posebne algoritme za analizu signala koristeći momente višeg reda. Paket pruža brojne mogućnosti za analizu ne-Gausovih signala, jer sadrži algoritme, možda najnaprednije metode za analizu i obradu signala. Ključne karakteristike paketa:
evaluacija spektra visokog reda;
tradicionalni ili parametarski pristup;
obnavljanje amplitude i faze;
adaptivno linearno predviđanje;
obnavljanje harmonika;
procjena kašnjenja;
blok obrada signala.
Paket spektralne analize višeg reda omogućava vam da analizirate signale oštećene ne-Gausovim šumom i procesima koji se dešavaju u nelinearnim sistemima. Spektri visokog reda, definisani u terminima momenata visokog reda signala, sadrže dodatne informacije koje se ne mogu dobiti samo korišćenjem autokorelacije ili analize spektra snage signala. Spektri visokog reda omogućavaju:
potisnuti Gaussov šum aditiva u boji;
identificirati ne-minimalne fazne signale;
istaći informacije zbog ne-Gausove prirode buke;
detektovati i analizirati nelinearna svojstva signala.
Potencijalne primjene spektralne analize visokog reda uključuju akustiku, biomedicinu, ekonometriju, seizmologiju, oceanografiju, fiziku plazme, radare i lokatore. Glavne funkcije paketa podržavaju spektre visokog reda, međusobnu spektralnu procjenu, modele linearnog predviđanja i procjenu kašnjenja.
30. Kutija alata za obradu slike
Kutija alata za obradu slike
Image Processing pruža naučnicima, inženjerima, pa čak i umjetnicima širok spektar alata za digitalnu obradu i analizu slika. Usko povezan sa razvojnim okruženjem MATLAB aplikacija, Image Processing Toolbox oslobađa vas od dugotrajnog kodiranja i otklanjanja grešaka u algoritmu, omogućavajući vam da se fokusirate na rešavanje vašeg glavnog naučnog ili praktičnog problema. Glavna svojstva paketa:
restauracija i odabir detalja slike;
rad s odabranim područjem slike;
analiza slike;
linearna filtracija;
pretvaranje slika;
geometrijske transformacije;
povećanje kontrasta važnih detalja;
binarne transformacije;
obrada slika i statistika;
konverzije boja;
promjena palete;
konverzija tipova slika.
Paket za obradu slika pruža široke mogućnosti za kreiranje i analizu grafičke slike u MATLAB okruženju. Ovaj paket pruža izuzetno fleksibilno sučelje za manipulaciju slikama, interaktivno dizajniranje grafičkih slika, vizualizaciju skupova podataka i komentarisanje rezultata za tehnički opisi, izvještaji i publikacije. Fleksibilnost, kombinacija algoritama paketa sa takvom karakteristikom MATLAB-a kao što je matrično-vektorski opis, čine paket veoma pogodnim za rešavanje gotovo svih problema u razvoju i prezentaciji grafike. Primeri korišćenja ovog paketa u MATLAB okruženju dati su u lekciji 7. MATLAB uključuje posebno dizajnirane procedure za poboljšanje efikasnosti grafička ljuska... Posebno se mogu primijetiti sljedeće karakteristike:
interaktivno otklanjanje grešaka pri razvoju grafike;
profiler za optimizaciju vremena izvršenja algoritma;
alati za izgradnju interaktivnog grafičkog korisničkog interfejsa (GUI Builder) za ubrzanje razvoja GUI šablona, omogućavajući vam da ga prilagodite za korisničke zadatke.
Ovaj paket omogućava korisniku da potroši znatno manje vremena i truda na kreiranje standardnih grafičkih slika i na taj način koncentriše napore na važne detalje i karakteristike slika.
MATLAB i paket za obradu slika maksimalno su prilagođeni razvoju, implementaciji novih ideja i korisničkih metoda. Za to postoji skup paketa sa interfejsom koji imaju za cilj rješavanje svih vrsta specifičnih zadataka i zadataka u nekonvencionalnom okruženju.
Image Processing je trenutno u velikoj upotrebi u preko 4.000 kompanija i univerziteta širom svijeta. Istovremeno, postoji vrlo širok spektar zadataka koje korisnici rješavaju koristeći ovaj paket, na primjer, istraživanje svemira, vojni razvoj, astronomija, medicina, biologija, robotika, nauka o materijalima, genetika itd.
31. Wavelet Toolbox
Wavelet paket pruža korisniku kompletan set programa za proučavanje višedimenzionalnih nestacionarnih fenomena korištenjem waveleta (kratkovalnih paketa). Relativno nedavno kreirane metode paketa Wavelet proširuju mogućnosti korisnika u onim područjima gdje se obično primjenjuje tehnika Fourierove dekompozicije. Paket može biti koristan za aplikacije kao što su obrada govora i audio signala, telekomunikacije, geofizika, finansije i medicina. Glavna svojstva paketa:
poboljšano grafičko korisničko sučelje i skup komandi za analizu, sintetizaciju, filtriranje signala i slika;
transformacija višedimenzionalnih kontinuiranih signala;
diskretna konverzija signala;
dekompozicija i analiza signala i slika;
širok spektar osnovnih funkcija, uključujući korekciju graničnih efekata;
grupna obrada signala i slika;
analiza signalnih paketa zasnovana na entropiji;
filtriranje sa mogućnošću postavljanja tvrdih i netvrdih pragova;
optimalna kompresija signala.
Koristeći paket, možete analizirati karakteristike koje su zanemarene drugim metodama analize signala, tj. trendovi, odstupanja, diskontinuiteti u derivatima visokih redova. Paket omogućava komprimiranje i filtriranje signala bez očitog gubitka, čak i u slučajevima kada je potrebno sačuvati i visokofrekventne i niskofrekventne komponente signala. Postoje algoritmi kompresije i filtriranja za serijska obrada signale. Programi za kompresiju izdvajaju minimalni broj koeficijenata koji najpreciznije predstavljaju originalnu informaciju, što je veoma važno za naredne faze sistema kompresije. Paket uključuje sljedeće osnovne wavelet setove: biortogonal, Haar, "meksički šešir", Mayer, itd. Paketu možete dodati i svoje baze.
Opsežan korisnički vodič objašnjava kako se radi s paketnim metodama, praćen brojnim primjerima i kompletnim odjeljkom veza.
32. Ostali paketi aplikativnih programa
Ostali paketi aplikacija
Financial Toolbox
Paket primijenjenih programa za finansijsku i ekonomsku kalkulaciju, koji je prilično relevantan za naše razdoblje tržišnih reformi. Sadrži mnoge funkcije za obračun složenih kamata, operacije na bankovnim depozitima, izračunavanje dobiti i još mnogo toga. Nažalost, zbog brojnih (iako, općenito, ne previše fundamentalnih) razlika u financijskim i ekonomskim formulama, njegova upotreba u našim uvjetima nije uvijek razumna - postoji mnogo domaćih programa za takve izračune, na primjer, "Računovodstvo 1C". Ali ako želite da se povežete na baze podataka finansijskih novinskih agencija - Bloom-berg, IDC preko MATLAB Datafeed Toolbox-a, onda, naravno, obavezno koristite MATLAB pakete finansijskih proširenja.
Financial je osnova za rješavanje raznih finansijskih problema u MATLAB-u, od jednostavnih proračuna do potpuno distribuiranih aplikacija. Finansijski paket se može koristiti za izračunavanje kamatnih stopa i dobiti, analizu derivativnih prihoda i depozita i optimizaciju investicionog portfelja. Ključne karakteristike paketa:
obrada podataka;
analiza varijanse efikasnosti investicionog portfolija;
analiza vremenskih serija;
obračun prinosa hartija od vrijednosti i procjena stope;
statistička analiza i analiza osjetljivosti tržišta;
obračun godišnjeg prihoda i obračun novčanih tokova;
metode amortizacije.
S obzirom na važnost datuma određene finansijske transakcije, finansijski paket uključuje nekoliko funkcija za manipulaciju datumima i vremenom u različitim formatima. Finansijski paket vam omogućava da izračunate cijene i prinose prilikom ulaganja u obveznice. Korisnik ima mogućnost postavljanja nestandardnih, uključujući nepravilne i međusobno neusklađene, rasporede debitnih i kreditnih transakcija i konačnog obračuna prilikom otplate računa. Ekonomske funkcije osjetljivosti mogu se izračunati uzimajući u obzir datume dospijeća u različito vrijeme.
Algoritmi Finansijskog paketa za izračunavanje pokazatelja toka gotovine i drugih podataka koji se odražavaju u finansijskim računima, omogućavaju vam da izračunate, posebno, kamatne stope za zajmove i kredite, pokazatelje profitabilnosti, kreditne primitke i konačne troškove, procjenu i prognozu vrijednosti investicionog portfelja, izračunavanje indikatora amortizacije, itd. Funkcije paketa se mogu koristiti uzimajući u obzir pozitivne i negativne tokove gotovine (cash-flow) ( višak novčanih primanja nad isplatama ili gotovinskih plaćanja nad primanjima, respektivno).
Finansijski paket sadrži algoritme koji vam omogućavaju da analizirate portfolio investicija, dinamiku i koeficijente ekonomske osjetljivosti. Konkretno, prilikom utvrđivanja efikasnosti investicija, funkcije paketa vam omogućavaju da formirate portfolio koji zadovoljava klasični problem G. Markowitza. Korisnik može kombinovati algoritme paketa kako bi izračunao Sharpe omjere i stope povrata. Analiza dinamike i koeficijenata ekonomske osjetljivosti omogućava korisniku da definira pozicije za straddle trgovine, hedžing i trgovine sa fiksnom kamatnom stopom. Finansijski paket takođe pruža opsežne opcije za predstavljanje i prezentaciju podataka i rezultata u obliku grafikona i grafikona koji su tradicionalni za ekonomsku i finansijsku industriju. Sredstva se mogu prikazati na zahtjev korisnika u decimalnom, bankovnom i procentualnom formatu.
33. Alati za mapiranje
Paket Mapping pruža grafičko i komandno sučelje za analizu geografskih podataka, prikazivanje karata i pristup vanjskim izvorima geografskih podataka. Osim toga, paket je pogodan za rad sa mnogim poznatim atlasima. Svi ovi alati, u kombinaciji sa MATLAB-om, pružaju korisnicima sve uslove za produktivan rad sa naučnim geografskim podacima. Ključne karakteristike paketa:
vizualizacija, obrada i analiza grafičkih i znanstvenih podataka;
više od 60 kartografskih projekcija (direktnih i inverznih);
dizajn i prikaz vektorskih, matričnih i kompozitnih karata;
grafičko sučelje za izradu i obradu karata i podataka;
globalni i regionalni atlasi podataka i povezivanje sa vladinim podacima visoke rezolucije;
geografske statistike i funkcije navigacije;
3D prezentacija karata sa ugrađenim osvjetljenjem i sjenčanjem;
pretvarači za popularne formate geografskih podataka: DCW, TIGER, ETOPO5.
Paket za mapiranje uključuje preko 60 najpoznatijih projekcija, uključujući cilindrične, pseudocilindrične, konične, polikoničke i pseudokonične, azimutne i pseudoazimute. Moguće su direktne i reverzne projekcije, kao i nestandardni prikazi projekcije koje odredi korisnik.
U paketu Mapiranje karticom poziva se svaka varijabla ili skup varijabli koji odražavaju ili dodjeljuju numeričku vrijednost geografska tačka ili područje. Paket vam omogućava rad sa vektorskim, matričnim i mješovitim mapama podataka. Moćno grafičko sučelje pruža interaktivne mape, kao što je mogućnost pomicanja pokazivača preko stavke i klikanja na nju da biste dobili informacije. MAPTOOL grafički interfejs je kompletno razvojno okruženje za aplikacije za rad sa mapama.
Najpoznatiji atlasi svijeta, Sjedinjenih Država, astronomski atlasi su uključeni u paket. Struktura geografskih podataka pojednostavljuje ekstrakciju i obradu podataka iz atlasa i karata. Struktura geografskih podataka i funkcije za interakciju sa eksternim formatima geografskih podataka Digitalna karta svijeta (DCW), TIGER, TBASE i ETOPO5 objedinjeni su kako bi pružili moćan i fleksibilan alat za pristup postojećim i budućim geografskim bazama podataka. Temeljna analiza geografskih podataka često zahtijeva matematičke metode koje rade u sfernom koordinatnom sistemu. Paket za mapiranje pruža podskup geografskih, statističkih i navigacijskih funkcija za analizu geografskih podataka. Navigacijske funkcije pružaju širok raspon opcija za obavljanje zadataka putovanja kao što su pozicioniranje i planiranje rute.
34. Energetski sistem Blockset
Kutija alata za prikupljanje podataka i kutija s alatima za kontrolu instrumenta
Data Acquisition Toolbox je paket proširenja koji se odnosi na polje prikupljanja podataka putem blokova povezanih na internu magistralu računara, generatora funkcija, analizatora spektra – ukratko, instrumenata koji se široko koriste u istraživačke svrhe za dobijanje podataka. Oni su podržani odgovarajućom računarskom bazom. Novi blok Instrument Control Toolbox vam omogućava da povežete instrumente i uređaje sa serijski interfejs i sa Public Channel i VXI interfejsima.
36. Alati baze podataka i alati za virtuelnu stvarnost
Alati baze podataka i alati za virtuelnu stvarnost
Brzina alata Database je povećana više od 100 puta, uz pomoć koje se informacije razmjenjuju sa brojnim sistemima za upravljanje bazama podataka putem ODBC ili JDBC drajvera:
Pristup 95 ili 97 Microsoft;
Microsoft SQL Server 6.5 ili 7.0;
Sybase Adaptive Server 11;
Sybase (ranije Watcom) SQL Server Anywhere 5.0;
IBM DB2 Universal 5.0
Computer Associates Ingres (sve verzije).
Svi podaci su prethodno konvertovani u niz ćelija u MATLAB-u 6.0. U MATLAB-u 6.1 možete koristiti i niz struktura. Visual Query Builder vam omogućava da sastavite proizvoljno složene upite na SQL dijalektima ovih baza podataka, čak i bez znanja o SQL-u. Mnoge heterogene baze podataka mogu se otvoriti u jednoj sesiji.
Virtual Reality Toolbox je dostupan počevši od MATLAB-a 6.1. Omogućava 3D animaciju i animaciju, uključujući Simulink modele. Programski jezik - VRML - Virtual Reality Modeling Language. Animaciju možete pogledati sa bilo kog računara koji ima VRML pretraživač. Potvrđuje da je matematika nauka o kvantitativnim odnosima i prostornim oblicima bilo kojeg stvarnog ili virtuelnog svijeta.
37. Excel Link
Omogućava upotrebu Microsoft Excel 97 kao MATLAB I/O procesor. Da biste to učinili, samo instalirajte excllinkxla datoteku koju je isporučio Math Works kao funkciju dodatka u Excelu. U Excelu morate upisati Service > Dodaci> Pregledajte, odaberite datoteku u direktoriju \ matlabrl2 \ toolbox \ exlink i instalirajte ga. Sada, svaki put kada pokrenete Excel, pojavljuje se MATLAB komandni prozor i panel Excel kontrola dopunjen dugmadima getmatrix, putmatrix, evalstring. Da biste zatvorili MATLAB iz Excela, samo upišite = MLC1ose () u bilo koju ćeliju programa Excel. Da biste otvorili nakon izvršenja ove naredbe, trebate ili kliknuti na jedno od gumba getmatrix, putmatrix, evalstring ili ukucati Excel Tools> Macro> Run mat! abi ni t. Sa mišem preko raspona Excel ćelija, možete kliknuti na getmatrix i upisati ime MATLAB varijabla... Matrica se pojavljuje u Excel-u. Nakon što popunite raspon Excel ćelija brojevima, možete odabrati taj raspon, kliknuti na putmatrix i unijeti ime MATLAB varijable. Operacija je stoga intuitivna. Za razliku od MATLAB-a, Excel Link ne razlikuje velika i mala slova: I i i, J i j su jednaki.
Pozovite demo pakete ekstenzija.
Većina programera teško razumije njegovu sintaksu i mogućnosti. Stvar je u tome što je jezik direktno povezan sa popularnim softverskim proizvodom, čija cijena može dostići zapanjujuće vrijednosti. Dakle, glavno pitanje je: da li je sam Matlab tako dobar? I može li vam biti od koristi.
Upotreba
Počnimo ne sa standardnim izletom u istoriju i diskusijom o prednostima i nedostacima jezika, već sa softverskim okruženjem MATLAB/Simulink - jedinom mestu gde junak ovog teksta može biti od koristi. Zamislite samo grafički uređivač u kojem možete implementirati bilo koju svoju ideju bez višegodišnjeg iskustva i relevantnog obrazovanja iza sebe. I nakon što ste jednom kreirali shemu interakcije alata, nabavite visokokvalitetnu skriptu za ponovnu upotrebu.
MATLAB je upravo takav uređivač u svijetu podataka. Njegov opseg je beskonačno širok: IoT, finansije, medicina, svemir, automatizacija, robotika, bežični sistemi i mnoge mnoge druge. Općenito, mogućnosti prikupljanja i vizualizacije podataka, kao i predviđanja, gotovo su neograničene, ali samo ako postoji mogućnost kupovine odgovarajućeg paketa.
Što se tiče cijene, gornje granice gotovo da i nema, ali je donja u regiji od 99 dolara. Da biste dobili tako moćan proizvod za relativno malo novca, morate biti student. I naravno dobijate prilično ograničen proizvod.
Karakteristike jezika
MATLAB jezik je alat koji osigurava interakciju operatora (često čak ni programera) sa svim dostupne mogućnosti analiza, prikupljanje i prezentacija podataka. Ima očigledne prednosti i nedostatke svojstvene jeziku koji živi u zatvorenom ekosistemu.
Nedostaci:
Spor i preopterećen jezik sa operatorima, komandama, funkcijama, čija je glavna svrha poboljšanje vizualne percepcije.
Usko usmjereno. Nema više softverska platforma gdje god je MATLAB koristan.
Visoka cijena softvera. Ako niste student, ili se spremite da ispraznite džepove ili pređite granicu zakona. Pa čak i ako student ima pristojnu cijenu.
Mala potražnja. Uprkos velikom interesovanju za MATLAB u gotovo svim oblastima, faktički i pravno samo nekolicina ga koristi.
Prednosti:
Jezik je lak za učenje i ima jednostavnu i jednostavnu sintaksu.
Ogromne mogućnosti. Ali to je prije prednost cijelog proizvoda u cjelini.
Česta ažuriranja, u pravilu, primjetne pozitivne transformacije događaju se barem nekoliko puta godišnje.
Softversko okruženje omogućava vam da ga pretvorite u "brzi" kod u C, C ++.
Ciljna publika
Naravno, nije svima potreban MATLAB. Unatoč najširem spektru aplikacija, teško je zamisliti da bi prosječnom programeru aplikacija moglo biti potrebno znanje ovog jezika. MATLAB je izuzetno koristan u oblastima koje zahtevaju posebnu pouzdanost u obradi podataka, na primer, u sistemima autopilota u automobilima ili elektronskim sistemima u avionu.
Odnosno, ako niste baš programer, ali je na ovaj ili onaj način vaša profesija povezana s potrebom za programskom obradom podataka, onda MATLAB / Simulink proizvod sa odgovarajućim jezikom može uvelike pojednostaviti vaše svakodnevne zadatke.
Književnost
Pregled jezika, kao i uvijek, završavamo popisom obrazovne literature. Naravno, među njima nećete pronaći knjige isključivo o jeziku, ali to će samo olakšati percepciju jezika:
Imate li iskustva sa MATLAB-om? I koje?
Za one koji žele da postanu programeri -.
