Matlab与系统仿真试题及答案

Matlab 与系统仿真试题及答案

一、填空题（每空2分，共30分）

1、单位取样序列定义为________________。

2、单位阶跃序列定义为__________________。

3、取样定理中，采样频率和原始信号频率之间至少应该满足公式_______________。

4、实现IIR 滤波器可以采用三种不同的结构：_______________、__________________和_______________。

5、对于理想的滤波特性()jw

H e ，相应的()d h n 一般为无限时宽，从而使非因果的。为此，使显示一般通过如下公式__________实现加窗处理，相应的傅里叶表达形式为_________________。

6、设计IIR 滤波器的基础是设计模拟低通滤波器的原型，这些原型滤波器有：_________、________和______________低通滤波器。

7、实现FIR 滤波器可以采用以下4中结构：

________________,_______________,______________和____________。

二、阅读下列Matlab 程序，并回答完成的功能(每题5分，共10分)

1、f=[00.60.61];

m=[1100];

b=fir2(30,f,m);

[h ,w]=freqz(b,1,128);

Plot(f,m,w/pi,abs)

本段程序的功能是：

2、[b ,a]=butter(9,300/500,’high’);

Freqz(b,a,128,1000)

本段程序的功能是：

三、用Matlab 语言编程实现下列各小题（每小题15分，共60分）

1、产生序列0.3,16p s A dB πΩ==55n -≤≤，并绘出离散图，标注图形标题为“Sequence in Example 3.1a”。

实现程序如下：

2、设11()23X z z z

-=++，21

2()2435X z z z z -=+++，求312()()()X z X z X z =+。实现程序如下：3、设计具有指标 2.5,0.25,wp pi Rp dB ==的低通数字FIR 滤波器。As=50dB,采用Hamming

窗。

实现代码如下：

Matlab 与系统仿真答案

一、

1.0

2S F F ≥2.10()00

n u n n ≥?=?? 3.0

2S F F ≥4.直接形式、级联形式并联形式

5.()()()d h n h n w n =、()()()jw jw jw

d H

e H e W e =?6.Butterworth、Chebyshev、Elliptic、

7.直接形式、级联形式、线性相位形式、频率取样形式

二、阅读下列Matlab 程序，并回答完成的功能(每题5分，共10分)

1.f=[00.60.61];

m=[1100];

b=fir2(30,f,m);

[h ,w]=freqz(b,1,128);

Plot(f,m,w/pi,abs)

本段程序的功能是：实现了一个30阶的低通FIR 滤波器，并绘制出了其期望的频率特性曲线。

2.[b ,a]=butter(9,300/500,’high’);

Freqz(b,a,128,1000)

本段程序的功能是：实现一个9阶的高通Butterworth 滤波器，截止频率为300HZ.

三、用Matlab 语言编程实现下列各小题（每小题15分，共60分）

1.产生序列0.3,16p s A dB πΩ==55n -≤≤，并绘出离散图，标注图形标题为“Sequence

in Example 3.1a”。

实现程序如下：

figure(1);clf

n =[-5:5];

x =2*impseq(-2,-5,5)-impseq(4,-5,5);

subplot(2,2,1);stem(n,x);title('Sequence in

Example 3.1a')xlabel('n');ylabel('x(n)');axis([-5,5,-2,3])

2.设11()23X z z z

-=++，212()2435X z z z z -=+++，求312()()()X z X z X z =+。

由Z 变换定义可知，1(){1,2,3}

x n ={1,0,1}n =-2(){2,4,3,5}x n ={2,1,0,1}

n =--因此，312()()*()x n x n x n =。

其实现程序如下：x1=[1,2,3];n1=-1:1;

x2=[2,4,3,5];n2=-2:1;

[x3,n3]=conv_m(x1,n1,x2,n2)

3.设计具有指标 2.5,0.25,wp pi Rp dB ==的低通数字FIR 滤波器。As=50dB,采用Hamming

窗。

实现代码如下：

wp =0.2*pi;ws =0.3*pi;

tr_width =ws -wp

M =ceil(6.6*pi/tr_width)+1

n=[0:1:M-1];

wc =(ws+wp)/2

hd =ideal_lp(wc,M);

w_ham =(hamming(M))';

h =hd .*w_ham;

[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(h,[1]);

delta_w =2*pi/1000;

Rp =-(min(db(1:1:wp/delta_w+1)))%Passband Ripple

As =-round(max(db(ws/delta_w+1:1:501)))%Min Stopband attenuation

4.设计Chebyshev I 型模拟低通滤波器，指标为

0.2,1p P R dB πΩ==，0.3,16p s A dB πΩ==。请利用afd_chb1函数设计。

实现程序如下：

Wp =0.2*pi;Ws =0.3*pi;Rp =1;As =16;

Ripple =10^(-Rp/20);Attn =10^(-As/20);

[b,a]=afd_chb1(Wp,Ws,Rp,As);

[C,B,A]=sdir2cas(b,a)

[db,mag,pha,w]=freqs_m(b,a,0.5*pi); [ha,x,t]=impulse(b,a);

matlab通信系统仿真

通信系统基于（15,11）汉明编码的matlab仿真 clear m=4; n=2^m-1; k=11; msg1=randint(1,6000*k,[0,1])%产生信息序列 code0=vec2mat(msg1,k); code1=encode(msg1,n,k,'hamming/binary');%进行汉明纠错编码 code2=reshape(code1,90,1000)'; code3=zeros(1000,90);%设置零矩阵，以便储存交织后的序列 for i=1:1000 temp=code2(i,:); temp1=reshape(temp,15,6);%按15*6交织 code3(i,:)=reshape(temp1',1,90); end [row,cloums]=size(code3); code4=code3'; [row1,cloums1]=size(code4); code5=reshape(code4,6,15000)'; %将交织后的序列转换为6行，15000列矩阵msg2=zeros(15000,6); for j=2:6, msg2(:,j)=xor(code5(:,j),code5(:,(j-1))); end msg2(:,1)=code5(:,1);%此时得到的msg2为gray映射后的信号序列 code8=msg2';%转置，便于比特符号转换 A=[32,16,8,4,2,1]; %为比特符合转换所设的序列 msg3=A*code8;%生成符号序列 msg4=qammod(msg3,64);%将符号序列进行64QAM调制 [row2,cloums2]=size(msg4); dB=0:1:20; for k=1:length(dB), snr=10.^(dB(k)./10); %信噪比 sgma=sqrt(63./(6*snr));%标准差 b1=real(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声 b2=imag(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声 rx=complex(b1,b2); %————————量化判决——————————% for m=1:row2, for n=1:cloums2, if ((b1(m,n)<-6)) b11(m,n)=-7;

Matlab结构图控制系统仿真

图5. 利用 SIMULINK仿

4. 建立如图11-54所示的仿真模型，其中PID控 制器采用Simulink子系统封装形式，其内部 结构如图11-31（a)所示。试设置正弦波信号 幅值为5、偏差为0、频率为10πHz\始终相位 为0，PID控制器的参数为Kp=10.75、 Ki=1.2、Kd=5，采用变步长的ode23t算法、 仿真时间为2s，对模型进行仿真。 （6)观察仿真结果。系统放着结束后，双击仿真模型中的示波器模块，得到仿真结果。单击示波器窗口工具栏上的Autoscale按钮，可以自动调整坐标来 使波形刚好完整显示，这时的波形如图所示。 图3 2. 题操作步骤如下： (1） 打开一个模型编辑窗口。 (2） 将所需模块添加到模型中。在模块库浏览器中单击Sources,将 Clock（时钟）拖到模型编辑窗口。同样，在User-Defined Functions（用户定义模块库）中把Fcn(函数模块）拖到模型编辑窗口，在Continuous（连续系统模块库）中把 Integrator（积分模块）拖到模型编辑窗口，在Sinks中把Display模块编辑窗口。 (3） 设置模块参数并连接各个模块组成仿真模型。双击Fcn模块，打开Function Block operations中把Add模块拖到模型编辑窗口，在Sinks中把Scope模块拖到模型编辑窗口。 （3） 设置模块参数并连接各个模块组成仿真模型。先双击各个正弦源，打开其Block Parameters对话框，分别设置Frequency（频率）为2*pi、 6*pi、10*pi、 14*pi、18*pi，设置Amplitude（幅值）为1、1/3、1/5、1/7和1/9，其余参数不改变。对于求和模块，將符号列表List of signs设置为 +++++。 （4） 设置系统仿真参数。单击模型

控制系统MATLAB仿真基础

系统仿真 § 4.1控制系统的数学模型 1、传递函数模型（tranfer function） 2、零极点增益模型（zero-pole-gain） 3、状态空间模型（state-space） 4、动态结构图（Simulink结构图） 一、传递函数模型(transfer fcn-----tf) 1、传递函数模型的形式 传函定义：在零初始条件下，系统输出量的拉氏变换C（S）与输入量的拉氏变换R（S）之比。 C(S) b1S m+b2S m-1+…+b m G（S）=----------- =- -------------------------------- R(S) a1S n + a2S n-1 +…+ a n num(S) = ------------ den(S) 2、在MATLAB命令中的输入形式 在MATLAB环境中，可直接用分子分母多项式系数构成的两个向量num、den表示系统： num = [b1, b2, ..., b m]; den = [a1, a2, ..., a n]; 注：1）将系统的分子分母多项式的系数按降幂的方式以向量的形式输入两个变量，中间缺项的用0补齐，不能遗漏。 2）num、den是任意两个变量名，用户可以用其他任意的变量名来输入系数向量。 3）当系统种含有几个传函时，输入MATLAB命令状态下可用n1,d1;n2,d2…….。 4）给变量num，den赋值时用的是方括号；方括号内每个系数分隔开用空格或逗号；num,den方括号间用的是分号。 3、函数命令tf( ) 在MATLAB中，用函数命令tf( )来建立控制系统的传函模型，或者将零极点增益模型、状态空间模型转换为传函模型。 tf( )函数命令的调用格式为： 圆括号中的逗号不能用空格来代替 sys = tf ( num, den ) [G= tf ( num, den )]

matlab控制系统仿真.

课程设计报告 题目PID控制器应用 课程名称控制系统仿真院部名称龙蟠学院 专业自动化 班级M10自动化 学生姓名 学号 课程设计地点 C208 课程设计学时一周 指导教师应明峰 金陵科技学院教务处制成绩

一、课程设计应达到的目的 应用所学的自动控制基本知识与工程设计方法，结合生产实际，确定系统的性能指标与实现方案，进行控制系统的初步设计。 应用计算机仿真技术，通过在MATLAB软件上建立控制系统的数学模型，对控制系统进行性能仿真研究，掌握系统参数对系统性能的影响。 二、课程设计题目及要求 1．单回路控制系统的设计及仿真。 2．串级控制系统的设计及仿真。 3．反馈前馈控制系统的设计及仿真。 4．采用Smith 补偿器克服纯滞后的控制系统的设计及仿真。 三、课程设计的内容与步骤 (1)．单回路控制系统的设计及仿真。 （a）已知被控对象传函W(s) = 1 / (s2 +20s + 1)。 （b）画出单回路控制系统的方框图。 （c）用MatLab的Simulink画出该系统。

（d）选PID调节器的参数使系统的控制性能较好，并画出相应的单位阶约响应曲线。注明所用PID调节器公式。PID调节器公式Wc（s）=50(5s+1)/(3s+1) 给定值为单位阶跃响应幅值为3。 有积分作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为：50 2 5 有积分作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为：50 0 5

大比例作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为：50 0 0 （e）修改调节器的参数，观察系统的稳定性或单位阶约响应曲线，理解控制器参数对系统的稳定性及控制性能的影响？ 答：由上图分别可以看出无积分作用和大比例积分作用下的系数响应曲线，这两个PID调节的响应曲线均不如前面的理想。增大比例系数将加快系统的响应，但是过大的比例系数会使系统有比较大的超调，并产生振荡，使稳定性变坏；

MATLAB与系统仿真

学习中心/函授站_ 成都学习中心 姓名赵洪学号7020140122093 西安电子科技大学网络与继续教育学院 2015学年上学期 《MATLAB与系统仿真》期末考试试题 （综合大作业） 考试说明： 1、大作业于2015年4月3日公布，2015年5月9日前在线提交； 2、考试必须独立完成，如发现抄袭、雷同、拷贝均按零分计。 3、程序设计题（三（8，10））要求写出完整的程序代码，并在matlab软件环境调试并运行通过，连同运行结果一并附上。 一、填空题（1? ×25=25?） 1、Matlab的全称为矩阵实验室。 2、在Matlab编辑器中运行程序的快捷键是：F5 。 3、Matlab的工作界面主要由以下五个部分组成，它们分别是：菜单栏、 工具栏、当前工作目录窗口、工作空间管理窗口和命令窗口。 4、在Matlab中inf表示：无穷大；clc表示：清空命令窗口中的显示内容；more表示：在命令窗口中控制其后每页的显示内容行数；who表示：查阅Matlad内存变量名；whos表示：列出当前工作空间所有变量。 5、在Matlab命令窗口中运行命令Simulink 可以打开Simulink模块库浏览器窗口。 6、求矩阵行列式的函数：det ；求矩阵特征值和特征向量的函数eig 。 7、Matlab预定义变量ans表示：没有指定输出变量名；eps表示：系统精度 ；nargin表示：函数输入参数的个数。 8、Matlab提供了两种方法进行程序分析和优化，分别为：通过Profiler工具优化和通过tic和toc函数进行优化。 9、建立结构数组或转换结构数组的函数为：struct ； 实现Fourier变换在Matlab中的对应函数为：fourier() ；Laplace变换的函数：Laplace() 。

控制系统的MATLAB仿真与设计课后答案

控制系统的MATLAB仿真与设计课后答案

>>z=-4*sqrt(2)*sin(t); >>plot3(x,y,z,'p'); >>title('Line in 3-D Space'); >>text(0,0,0,'origin'); >>xlabel('X'),ylable('Y'),zlable('Z');grid; 4>>theta=0:0.01:2*pi; >>rho=sin(2*theta).*cos(2*theta); >>polar(theta,rho,'k'); 5>>[x,y,z]=sphere(20); >>z1=z; >>z1(:,1:4)=NaN; >>c1=ones(size(z1)); >>surf(3*x,3*y,3*z1,c1); >>hold on >>z2=z; >>c2=2*ones(size(z2)); >>c2(:,1:4)=3*ones(size(c2(:,1:4))); >>surf(1.5*x,1.5*y,1.5*z2,c2); >>colormap([0,1,0;0.5,0,0;1,0,0]); >>grid on >>hold off 第四章 1>>for m=100:999 m1=fix(m/100); m2=rem(fix(m/10),10); m3=rem(m,10); if m==m1*m1*m1+m2*m2*m2+m3*m3*m3 disp(m) end end 2M文件：function[s,p]=fcircle(r) s=pi*r*r; p=2*pi*r; 主程序： [s,p]=fcircle(10) 3>>y=0;n=100; for i=1:n y=y+1/i/i; end >>y

MatLab与控制系统仿真(重点编程)

第 4 章 MatLab 的程序设计 MatLab 是一个工具、开发平台，同时它也是一门编程语言。与在命令窗口用交互的方式工作相比，通过程序运行来解决实际问题，其效率更高，因此，凡是复杂的、大型的应用都是以程序的方式执行。相对其它高级语言， MatLab 更简单、编程的效率更高、调试过程也更容易。 MatLab 中的程序文件是以 m 为后缀，所以通常将 MatLab 的程序文件称为 m 文件。MatLab提供了两种形式的m文件，即：脚本（Script）式m文件（就简称m文件）、函数型 m 文件。在 MatLab 中已经嵌入了一个功能强大的集成开发环境—— m 文件编辑器，用它来进行程序的编辑、修改、调试、运行等，完成应用开发工作。 4.1 MatLab 程序设计基础 通过前面内容的学习，大家对 MatLab 已经有了一个初步的认识和印象，到目前为止，我们都是在“命令”窗口中，以交互的方式运行，完成我们的工作。实际上简单的m 文件，就是一个批处理程序，它是若干条命令的集合。 例： 4.1.1 M 文件规则和属性 函数 M 文件必须遵循一些特定的规则。除此之外，它们有许多的重要属性，这其中包括： 1. 函数名和文件名必须相同。例如，函数 fliplr 存储在名为 fliplr.m 文件中。 2. MATLAB 头一次执行一函数个 M 文件时，它打开相应的文本文件并将命令编辑成存储器的内部表示，以加速执行以后所有的调用。如果函数包含了对其它函 数 M 文件的引用，它们也同样被编译到存储器。普通的脚本 M 文件不被编译，即使它们是从函数 M 文件内调用；打开脚本 M 文件，调用一次就逐行进行注释。 3. 在函数 M 文件中，到第一个非注释行为止的注释行是帮助文本。当需要帮助时，返回该文本。例如， ? help fliplr 返回上述前八行注释。 4. 第一行帮助行，名为 H1 行，是由 lookfor 命令搜索的行。 5. 函数可以有零个或更多个输入参量。函数可以有零个或更多个输出参量。

MATLAB实现通信系统仿真实例

补充内容：模拟调制系统的MATLAB 仿真 1.抽样定理 为了用实验的手段对连续信号分析，需要先对信号进行抽样（时间上的离散化），把连续数据转变为离散数据分析。抽样（时间离散化）是模拟信号数字化的第一步。 Nyquist 抽样定律：要无失真地恢复出抽样前的信号，要求抽样频率要大于等于两倍基带信号带宽。 抽样定理建立了模拟信号和离散信号之间的关系，在Matlab 中对模拟信号的实验仿真都是通过先抽样，转变成离散信号，然后用该离散信号近似替代原来的模拟信号进行分析的。 【例1】用图形表示DSB 调制波形)4cos()2cos(t t y ππ= 及其包络线。 clf %%计算抽样时间间隔 fh=1;%%调制信号带宽(Hz) fs=100*fh;%%一般选取的抽样频率要远大于基带信号频率，即抽样时间间隔要尽可能短。 ts=1/fs; %%根据抽样时间间隔进行抽样，并计算出信号和包络 t=(0:ts:pi/2)';%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。 envelop=cos(2*pi*t);%%DSB 信号包络 y=cos(2*pi*t).*cos(4*pi*t);%已调信号 %画出已调信号包络线 plot(t,envelop,'r:','LineWidth',3); hold on plot(t,-envelop,'r:','LineWidth',3); %画出已调信号波形 plot(t,y,'b','LineWidth',3); axis([0,pi/2,-1,1])% hold off% xlabel('t'); %写出图例 【例2】用图形表示DSB 调制波形)6cos()2cos(t t y ππ= 及其包络线。 clf %%计算抽样时间间隔 fh=1;%%调制信号带宽(Hz) fs=100*fh;%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。 ts=1/fs; %%根据抽样时间间隔进行抽样

MATLAB控制系统各种仿真例题(包括simulink解法)

一、 控制系统的模型与转换 1． 请将下面的传递函数模型输入到matlab 环境。 ]52)1)[(2(24)(322 33++++++=s s s s s s s G ) 99.02.0)(1(568 .0)(22+--+=z z z z z H ，T=0.1s >> s=tf('s'); G=(s^3+4*s+2)/(s^3*(s^2+2)*((s^2+1)^3+2*s+5)); G Transfer function: s^3 + 4 s + 2 ------------------------------------------------------ s^11 + 5 s^9 + 9 s^7 + 2 s^6 + 12 s^5 + 4 s^4 + 12 s^3 >> num=[1 0 0.56]; den=conv([1 -1],[1 -0.2 0.99]); H=tf(num,den,'Ts',0.1) Transfer function: z^2 + 0.56 ----------------------------- z^3 - 1.2 z^2 + 1.19 z - 0.99 2． 请将下面的零极点模型输入到matlab 环境。请求出上述模型的零极点，并绘制其位置。 )1)(6)(5()1)(1(8)(22 +++-+++=s s s s j s j s s G ) 2.8() 6.2)(2.3()(1 511-++=----z z z z z H ，T=0.05s >>z=[-1-j -1+j]; p=[0 0 -5 -6 -j j]; G=zpk(z,p,8) Zero/pole/gain: 8 (s^2 + 2s + 2) -------------------------- s^2 (s+5) (s+6) (s^2 + 1) >>pzmap(G)

自控-二阶系统Matlab仿真

自动控制原理 二阶系统性能分析Matlab 仿真大作业附题目+ 完整报告内容

设二阶控制系统如图1所示，其中开环传递函数 ) 1(10 )2()(2+=+=s s s s s G n n ξωω 图1 图2 图3 要求： 1、分别用如图2和图3所示的测速反馈控制和比例微分控制两种方式改善系统的性能，如果要求改善后系统的阻尼比ξ =0.707，则和 分别取多少？ 解： 由)1(10 )2()(2 += +=s s s s s G n n ξωω得10 21,10,102===ξωωn t K d T

对于测速反馈控制，其开环传递函数为：) 2()s (2 2n t n n K s s G ωξωω++=； 闭环传递函数为：2 2 2)2 (2)(n n n t n s K s s ωωωξωφ+++= ； 所以当n t K ωξ2 1+=0.707时，347.02)707.0(t =÷?-=n K ωξ； 对于比例微分控制，其开环传递函数为：)2()1()(2 n n d s s s T s G ξωω++=； 闭环传递函数为：) )2 1(2)1()(2 22 n n n d n d s T s s T s ωωωξωφ++++=； 所以当n d T ωξ2 1 +=0.707时，347.02)707.0(=÷?-=n d T ωξ； 2、请用MATLAB 分别画出第1小题中的3个系统对单位阶跃输入的响应图； 解： ①图一的闭环传递函数为： 2 22 2)(n n n s s s ωξωωφ++=，10 21 ,10n ==ξω Matlab 代码如下： clc clear wn=sqrt(10); zeta=1/(2*sqrt(10)); t=0:0.1:12; Gs=tf(wn^2,[1,2*zeta*wn,wn^2]); step(Gs,t)

《MATLAB与控制系统。。仿真》实验报告剖析

《MATLAB与控制系统仿真》 实验报告 班级： 学号： 姓名： 时间：2013 年 6 月

目录实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算（一）实验二 MATLAB环境的熟悉与基本运算（二）实验三 MATLAB语言的程序设计 实验四 MATLAB的图形绘制 实验五基于SIMULINK的系统仿真 实验六控制系统的频域与时域分析 实验七控制系统PID校正器设计法 实验八线性方程组求解及函数求极值

实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算（一） 一、实验目的 1．熟悉MATLAB开发环境 2．掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算 二、实验基本原理 1.熟悉MATLAB环境: MATLAB桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、工作空间浏览器、文件和搜索路径浏览器。 2.掌握MA TLAB常用命令 表1 MA TLAB常用命令 3.MATLAB变量与运算符 3．1变量命名规则 3．2 MATLAB的各种常用运算符 表3 MATLAB关系运算符 表4 MATLAB逻辑运算符

| Or 逻辑或 ~ Not 逻辑非 Xor 逻辑异或 符号功能说明示例符号功能说明示例 ：1:1:4;1:2:11 . ；分隔行.. ，分隔列… （）% 注释 [] 构成向量、矩阵！调用操作系统命令 {} 构成单元数组= 用于赋值 4.MATLAB的一维、二维数组的寻访 表6 子数组访问与赋值常用的相关指令格式 三、主要仪器设备及耗材 计算机 四．实验程序及结果 1、新建一个文件夹（自己的名字命名，在机器的最后一个盘符） 2、启动MATLAB，将该文件夹添加到MATLAB路径管理器中。 3、学习使用help命令。

系统仿真的MATLAB实现.

第七章系统仿真的MATLAB实现 由于计算机技术的高速发展，我们可以借助计算机完成系统的数字仿真。综前所述，数字仿真实质上是根据被研究的真实系统的模型，利用计算机进行实验研究的一种方法。仿真的主要过程是：建立模型、仿真运行和分析研究仿真结果。仿真运行就是借助一定的算法，获得系统的有关信息。 MATLAB是一种面向科学与工程计算的高级语言，它集科学计算、自动控制、信号处理、神经网络和图像处理等学科的处理功能于一体，具有极高的编程效率。MATLAB是一个高度集成的系统，MATLAB提供的Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，它支持线性和非线性系统，能够在连续时间域、离散时间域或者两者的混合时间域里进行建模，它同样支持具有多种采样速率的系统。在过去几年里，Simulink已经成为数学和工业应用中对动态系统进行建模时使用得最为广泛的软件包。 MATLAB仿真有两种途径：（1）MATLAB可以在SIMULINK窗口上进行面向系统结构方框图的系统仿真；（2）用户可以在MATLAB的COMMAND窗口下，用运行m文件，调用指令和各种用于系统仿真的函数，进行系统仿真。这两种方式可解决任意复杂系统的动态仿真问题，前者编辑灵活，而后者直观性强，实现可视化编辑。 下面介绍在MATLAB上实现几类基本仿真。 7.1 计算机仿真的步骤 在学习计算机仿真以前，让我们先总结一下计算机仿真的步骤。 计算机仿真，概括地说是一个“建模—实验—分析”的过程，即仿真不单纯是对模型的实验，还包括从建模到实验再到分析的全过程。因此进行一次完整的计算机仿真应包括以下步骤：

（1）列举并列项目 每一项研究都应从说明问题开始，问题由决策者提供或由熟悉问题的分析者提供。 （2）设置目标及完整的项目计划 目标表示仿真要回答的问题、系统方案的说明。项目计划包括人数、研究费用以及每一阶段工作所需时间。 （3）建立模型和收集数据 模型和实际系统没有必要一一对应，模型只需描述实际系统的本质或者描述系统中所研究部分的本质。因此，最好从简单的模型开始，然后进一步建立更复杂的模型。 （4）编制程序和验证 利用数学公式、逻辑公式和算法等来表示实际系统的内部状态和输入/输出的关系。建模者必须决定是采用通用语言如MATLAB、FORTRAN、C还是专用仿真语言来编制程序。在本教材中，我们选择的是MATLAB和其动态仿真工具Simulink。 （5）确认 确认指确定模型是否精确地代表实际系统。它不是一次完成，而是比较模型和实际系统特性的差异，不断对模型进行校正的迭代过程。 （6）实验设计 确定仿真的方案、初始化周期的长度、仿真运行的长度以及每次运行的重复次数。 （7）生产性运行和分析 通常用于估计被仿真系统设计的性能量度。利用理论定性分析、经验定性分析或系统历史数据定量分析来检验模型的正确性，利用灵敏度分析等手段来检验模型的稳定性。 （8）文件清单和报表结果 （9）实现

MATLABsimulink系统仿真分析仿真报告

仿真报告 课程名称：自动化技术导论 报告题目：MATLAB/simulink系统仿真分析 班级 姓名 学号 xxxxxx自动化学院 2016年4月 软件版本：MATLAB R2010b MATLAB强处理能力 MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。 MATLAB图形处理 MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。 MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。MATLAB程序接口

MATLAB控制系统与仿真设计

MATLAB控制系统与仿真 课 程 设 计 报 告 院（系）：电气与控制工程学院 专业班级：测控技术与仪器1301班 姓名：吴凯 学号：1306070127

指导教师：杨洁昝宏洋 基于MATLAB的PID恒温控制器 本论文以温度控制系统为研究对象设计一个PID控制器。PID控制是迄今为止最通用的控制方法，大多数反馈回路用该方法或其较小的变形来控制。PID控制器（亦称调节器）及其改进型因此成为工业过程控制中最常见的控制器(至今在全世界过程控制中用的84%仍是纯PID调节器，若改进型包含在内则超过90%)。在PID控制器的设计中，参数整定是最为重要的,随着计算机技术的迅速发展，对PID参数的整定大多借助于一些先进的软件，例如目前得到广泛应用的MATLAB仿真系统。本设计就是借助此软件主要运用Relay-feedback法，线上综合法和系统辨识法来研究PID控制器的设计方法，设计一个温控系统的PID控制器，并通过MATLAB中的虚拟示波器观察系统完善后在阶跃信号下的输出波形。 关键词：PID参数整定；PID控制器；MATLAB仿真。 Design of PID Controller based on MATLAB Abstract This paper regards temperature control system as the research object to design a pid controller. Pid control is the most common control method up until now; the great majority feedback loop is controlled by this method or its small deformation. Pid controller (claim regulator also) and its second generation so become the most common controllers in the industry process control (so far, about 84% of the controller being used is the pure pid controller, it’ll exceed 90% if the second generation included). Pid parameter setting is most important in pid controller designing, and with the rapid development of the computer technology, it mostly recurs to some advanced software, for example, mat lab simulation software widely used now. this design is to apply that soft mainly use Relay feedback law and synthetic method on the line to study pid

二阶系统matlab仿真

simulink仿真 -1<ξ<0 >> step(tf(4^2,[1,2*(-0.5)*4,4^2])) ξ<-1 >> step(tf(4^2,[1,2*(-1.5)*4,4^2])) ξ＝0 >> step(tf(4^2,[1,2*0*4,4^2])) 0<ξ<1 >> figure >> step(tf(4^2,[1,2*0.1*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*0.2*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*0.3*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*0.4*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*0.5*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*0.6*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*0.7*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*0.8*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*0.9*4,4^2])) ωn不变，ζ减小

ξ=1 >> figure >> step(tf(4^2,[1,2*1*4,4^2])) ξ>1 >> hold on >> step(tf(4^2,[1,2*2.0*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*4.0*4,4^2])) >> step(tf(4^2,[1,2*8.0*4,4^2])) ωn不变，ζ减小 ξ＝0.5，改变ωn时的情况： >> figure >> step(tf(1^2,[1,2*0.5*1,1^2])) （ωn＝1）

>> hold on >> step(tf(2^2,[1,2*0.5*2,2^2])) （ωn＝2）>> step(tf(4^2,[1,2*0.5*4,4^2])) （ωn＝4）>> step(tf(8^2,[1,2*0.5*8,8^2])) （ωn＝8） ζ不变，ωn增大 曲线拟合程序 >> figure >> x=[0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2]; >> y=[1.135,1.135,1.216,1.351,1.534,1.737,2.0,]; >> plot(x,y,'.') >> hold on >> x1=[0:0.1:1.2]; >> y1=1+0.6*x1+0.2*x1.^2; >> plot(x1,y1) >> y1=1+0.7*x1; >> plot(x1,y1)

基于matlab的通信系统仿真

创新实践报告 报告题目: 基于matlab的通信系统仿真学院名称: 信息工程学院 姓名: 班级学号: 指导老师: 二O一四年十月十五日

一、引言 现代社会发展要求通信系统功能越来越强,性能越来越高,构成越来越复杂;另一方面,要求通信系统技术研究与产品开发缩短周期,降低成本,提高水平。这样尖锐对立的两个方面的要求,只有通过使用强大的计算机辅助分析设计技术与工具才能实现。在这种迫切的需求之下,MA TLAB应运而生。它使得通信系统仿真的设计与分析过程变得相对直观与便捷,由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展。通信系统仿真贯穿着通信系统工程设计的全过程,对通信系统的发展起着举足轻重的作用。通信系统仿真具有广泛的适应性与极好的灵活性,有助于我们更好地研究通信系统性能。通信系统仿真的基本步骤如下图所示: 二、仿真分析与测试 (1)随机信号的生成 利用Matlab中自带的函数randsrc来产生0、1等概分布的随机信号。源代码如下所示: global N N=300; global p

p=0、5; source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]); (2)信道编译码 1、卷积码的原理 卷积码(convolutional code)就是由伊利亚斯(p 、Elias)发明的一种非分组码。在前向纠错系统中,卷积码在实际应用中的性能优于分组码,并且运算较简单。 卷积码在编码时将k 比特的信息段编成n 个比特的码组,监督码元不仅与当前的k 比特信息段有关,而且还同前面m=(N-1)个信息段有关。 通常将N 称为编码约束长度,将nN 称为编码约束长度。一般来说,卷积码中k 与n 的值就是比较小的整数。将卷积码记作(n,k,N)。卷积码的编码流程如下所示。 可以瞧出:输出的数据位V1,V2与寄存器D0,D1,D2,D3之间的关系。根据模2加运算特点可以得知奇数个1模2运算后结果仍就是1,偶数个1模2运算后结果就是0。 2、译码原理 卷积码译码方法主要有两类:代数译码与概率译码。代数译码主要根据码本身的代数特性进行译码,而信道的统计特性并没有考虑在内。目前,代数译码的主要代表就是大数逻辑解码。该译码方法对于约束长度较短的卷积码有较好的效果,并且设备较简单。概率译码,又称最大似然译码,就是基于信道的统计特性与卷积 码的特点进行计算。在现代通信系统中,维特比译码就是目前使用最广泛的概率 译码方法。 02 1V D D =⊕01232V D D D D =⊕⊕⊕

控制系统Matlab仿真 (传递函数)

控制系统仿真 [教学目的] 掌握数字仿真基本原理 控制系统的数学模型建立 掌握控制系统分析 [教学内容] 一、控制系统的数学模型 sys=tf(num,den)%多项式模型，num为分子多项式的系数向量，den为分母多项式的系%数向量，函数tf（）创建一个TF模型对象。 sys=zpk(z,p,k)%z为系统的零点向量，p为系统的极点向量，k为增益值，函数zpk（）创建一个ZPK模型对象。 （一）控制系统的参数模型 1、TF模型 传递函数 num=[b m b m-1b m-2…b1b0] den=[a m a m-1a m-2…a1a0] sys=tf(num,den) 【例1】系统的传递函数为。 >>num=[01124448]; >>den=[11686176105]; >>sys=tf(num,den); >>sys Transfer function: s^3+12s^2+44s+48 ------------------------------------- s^4+16s^3+86s^2+176s+105 >>get(sys) >>set(sys) >>set(sys,'num',[212])

>>sys Transfer function: 2s^2+s+2 ------------------------------------- s^4+16s^3+86s^2+176s+105 【例2】系统的传递函数为。 >>num=conv([20],[11]); >>num num= 2020 >>den=conv([100],conv([12],[1610])); >>sys=tf(num,den) Transfer function: 20s+20 ------------------------------- s^5+8s^4+22s^3+20s^2 【例3】系统的开环传递函数为，写出单位负反馈时闭环传递函数的TF模型。>>numo=conv([5],[11]); >>deno=conv([100],[13]); >>syso=tf(numo,deno); >>sysc=feedback(syso,1) Transfer function: 5s+5 ---------------------- s^3+3s^2+5s+5 【例4】反馈系统的结构图为： R

《控制系统MATLAB仿真》实验讲义88

《自动控制原理实验》 目录 第一部分实验箱的使用 第二部分经典控制实验 第一章基本实验 实验一典型环节及其阶跃响应 实验二二阶系统阶跃响应 实验三控制系统的稳定性分析 实验四控制系统的频率特性 实验五连续控制系统的串联校正 实验六数字PID控制实验 第二章综合实验 第三部现代控制理论实验 第一章基本实验 第二章综合实验

实验一 典型环节及其阶跃响应 预习要求： 1、复习运算放大器的工作原理；了解采用A μ741运算放大器构成各种运算电路的方法； 2、了解比例控制、微分控制、积分控制的物理意义。 一、实验目的 1、学习自动控制系统典型环节的电模拟方法，了解电路参数对环节特性的影响。 2、学习典型环节阶跃响应的测量方法； 3、学会根据阶跃响应曲线计算确定典型环节的传递函数。 二、实验内容 1、比例环节 电路模拟： 图1-1 传递函数： 2211 ()()()U s R G s U s R ==- 2、惯性环节 电路模拟： 图1-2 传递函数： 22112()/()()11 U s R R K G s U s Ts R Cs = =-=- ++ 3、积分环节 电路模拟： A/D1 D/A1 A/D1

图1-3 传递函数： 21()11 ()()U s G s U s Ts RCs = =-=- 4、微分环节 电路模拟： 图1-4 传递函数： 211() ()() U s G s s RC s U s τ= =-=- 5、比例微分 电路模拟： 图1-5 传递函数： 222111 ()()(1)(1)()U s R G s K s R C s U s R τ= =-+=-+ 6、比例积分 电路模拟： 图1-6 A/D1 2 R D/A1 A/D1 A/D1 A/D1 C

雷达系统仿真matlab代码

% ======================================================================= ====================% % 该程序完成16个脉冲信号的【脉压、动目标显示/动目标检测（MTI/MTD）】 % ======================================================================= ====================% % 程序中根据每个学生学号的末尾三位（依次为XYZ）来决定仿真参数，034 % 目标距离为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025]，4个目标 % 目标速度为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100] % ======================================================================= ====================% close all; %关闭所有图形 clear all; %清除所有变量 clc; % ======================================================================= ============% % 雷达参数 % % ======================================================================= ============% C=3.0e8; %光速(m/s) RF=3.140e9/2; %雷达射频 1.57GHz Lambda=C/RF;%雷达工作波长 PulseNumber=16; %回波脉冲数 BandWidth=2.0e6; %发射信号带宽带宽B=1/τ，τ是脉冲宽度 TimeWidth=42.0e-6; %发射信号时宽 PRT=240e-6; % 雷达发射脉冲重复周期(s),240us对应1/2*240*300=36000米最大无模糊距离 PRF=1/PRT; Fs=2.0e6; %采样频率 NoisePower=-12;%(dB);%噪声功率（目标为0dB） % ---------------------------------------------------------------% SampleNumber=fix(Fs*PRT);%计算一个脉冲周期的采样点数480； TotalNumber=SampleNumber*PulseNumber;%总的采样点数480*16=； BlindNumber=fix(Fs*TimeWidth);%计算一个脉冲周期的盲区-遮挡样点数； %====================================================================== =============% % 目标参数 % %====================================================================== =============% TargetNumber=4;%目标个数 SigPower(1:TargetNumber)=[1 1 1 0.25];%目标功率,无量纲 TargetDistance(1:TargetNumber)=[3000 8025 15800 8025];%目标距离,单位m 距离参数为[3000 8025 9000+(Y*10+Z)*200 8025] DelayNumber(1:TargetNumber)=fix(Fs*2*TargetDistance(1:TargetNumber)/C); % 把目标距离换算成采样点（距离门） fix函数向0靠拢取整 TargetVelocity(1:TargetNumber)=[50 0 204 100];%目标径向速度单位m/s 速度参数为[50 0 (Y*10+X+Z)*6 100]