Phiên bản Matlab nào tốt nhất

16.0 3.0 2.0 13.0

5.0 10.0 11.0 8.0

9.0 6.0 7.0 12.0

4.0 15.0 14.0 1.0

Hãy lưu tệp này dưới dạng magik.dat. Sau đó, lệnhtải magik.dat sẽ đọc tệp này và tạo một biến magik chứa ma trận của chúng ta.

LIÊN HIỆP

Kết hợp là quá trình kết hợp các ma trận nhỏ để tạo ra các ma trận lớn. Trên thực tế, bạn đã tạo ma trận đầu tiên của mình bằng cách kết hợp các yếu tố riêng lẻ của nó. Đôi dấu ngoặc vuông Là nhà điều hành công đoàn. Ví dụ, hãy bắt đầu với ma trận MỘT(hình vuông kỳ diệu 4 × 4) và hình thức

B = [A A + 32; A + 48 A + 16]

Kết quả là một ma trận 8 × 8 thu được bằng cách kết hợp bốn ma trận con

B =

16 3 2 13 48 35 34 45

5 10 11 8 37 42 43 40

9 6 7 12 41 38 39 44

4 15 14 1 36 47 46 33

64 51 50 61 32 19 18 29

53 58 59 56 21 26 27 24

57 54 55 60 25 22 23 28

52 63 62 49 20 31 30 17

Ma trận này chỉ là một nửa phép thuật. Các phần tử của nó là sự kết hợp của các số nguyên từ 1 đến 64 và tổng trong các cột chính xác bằng giá trị của hình vuông ma thuật 8x8.

sum (B)

ans =

260 260 260 260 260 260 260 260

Tuy nhiên, tổng trong các hàng của ma trận này ( sum (B ’)’) đều không giống nhau. Các phép toán bổ sung được yêu cầu để làm cho ma trận này trở thành một hình vuông ma thuật 8x8 thực sự.

XÓA ROWS VÀ CỘT

Bạn có thể xóa các hàng và cột của ma trận chỉ bằng một vài dấu ngoặc vuông. Xem xét

X = A;

Bây giờ chúng ta hãy xóa cột thứ hai của ma trận NS.

X (:, 2) =

Thao tác này sẽ thay đổi NS theo cách sau

X =

16 2 13

5 11 8

9 7 12

4 14 1

Nếu bạn loại bỏ một phần tử của ma trận, thì kết quả không còn là ma trận nữa. Vì vậy, biểu hiện

X (1,2) =

kết quả của phép tính sẽ cho một sai số. Tuy nhiên, việc sử dụng một chỉ mục duy nhất sẽ loại bỏ yếu tố riêng biệt hoặc một chuỗi các phần tử và chuyển các phần tử còn lại thành một vectơ chuỗi. Vì thế

X (2: 2: 10) =

sẽ đưa ra kết quả

X =

16 9 2 7 13 12 1

PHÉP NHÂN MA TRẬN

Khi nhân hai ma trận, toán tử '*' được sử dụng. Ví dụ, nếu

A =

16 3 2 13

5 10 11 8

9 6 7 12

4 15 14 1

B =

16 4 7 3

5 -7 2 9

0 8 23 65

-7 4 17 9

sau đó C = A * B sẽ đưa ra kết quả

C =

180 111 385 322

74 70 444 892

90 98 440 644

132 27 397 1066

Ngoài ra, MATLAB cung cấp khả năng nhân từng nguyên tố. Với mục đích này, một dấu chấm được sử dụng ở phía trước của dấu nhân. Ví dụ:

C = A. * B

kết quả là

C =

256 12 14 39

25 -70 22 72

0 48 161 780

-28 60 238 9

TẠO M-FILES

Tệp M là tệp văn bản thông thường được tạo bằng trình soạn thảo văn bản. Đối với môi trường vận hành máy tính cá nhân, MATLAB hỗ trợ trình chỉnh sửa / gỡ lỗi tích hợp chuyên dụng, mặc dù có thể sử dụng bất kỳ trình soạn thảo văn bản ASCII nào khác.

Có hai cách để mở trình chỉnh sửa:

từ menu Tệp, chọn tùy chọn Mới, sau đó chọn M-Tệp.

sử dụng lệnh chỉnh sửa chỉnh sửa .

M-function là M-files cho phép các đối số đầu vào và đầu ra. Chúng hoạt động trên các biến trong không gian làm việc của riêng chúng, khác với không gian làm việc MATLAB.

Thí dụ

Hàm trung bình là một tệp M khá đơn giản để tính giá trị trung bình của các phần tử trong một vectơ:

hàm y = trung bình (x)

% AVERAGE Giá trị trung bình của các phần tử vectơ.

% AVERAGE (X), trong đó X là một vectơ. Tính giá trị trung bình của các phần tử

% véc tơ.

% Nếu đối số đầu vào không phải là vectơ, lỗi sẽ được tạo ra.

Kích thước (x);

Nếu (~ ((m == 1) | (n == 1)) | (m == 1 & n == 1))

Lỗi ('Mảng đầu vào phải là vectơ')

Kết thúc

Y = sum (x) / length (x); % Tính toán thực tế

Hãy thử nhập các lệnh này vào một tệp M có tên là trung bình.m... Hàm trung bình chấp nhận một đầu vào duy nhất và một đối số đầu ra duy nhất. Để gọi hàm trung bình, bạn phải nhập các toán tử sau:

z = 1:99;

trung bình (z)

Chúng tôi nhận được kết quả

ans = 50

CÁC ĐẶC ĐIỂM THỐNG KÊ CỦA TÍN HIỆU

Giá trị trung bình của tín hiệu (thành phần không đổi của nó) được xác định theo công thức sau:

Độ lệch gốc-trung bình-bình phương (RMS, độ lệch, thành phần biến đổi) của tín hiệu được xác định theo công thức sau:

Giá trị của sai số thống kê của tín hiệu nhận được được xác định theo công thức sau:

Hàm phân phối chuẩn được mô tả bằng công thức sau:

BÀI TẬP

Làm việc thông qua các lệnh cơ bản được nêu ở trên trong MATLAB.

Tạo một hàm M nhận một vectơ có thứ nguyên tùy ý với dữ liệu làm đầu vào và trả về:

1. giá trị trung bình được tính toán theo công thức (1.1), cũng như thu được do sử dụng hàm trung bình;

   độ lệch gốc-trung bình-bình phương, được tính theo công thức (1.2), và cũng nhận được do sử dụng hàm std.

Tạo một hàm M nhận làm đầu vào một vectơ có thứ nguyên tùy ý với dữ liệu và trả về giá trị của lỗi thống kê TE phù hợp với công thức (1.3).

Tự kiểm tra hàm để xây dựng biểu đồ histogram (gọi trợ giúp cho hàm này - doc hist).

Vẽ đồ thị của hàm phân phối chuẩn theo công thức (1.4) bằng cách sử dụng các hàm plot và fplot.

Tạo một hàm M từ lệnh randn, lệnh này tạo ra nhiễu bình thường ngẫu nhiên với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn đã cho.

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

Bài số 23.

Làm quen với các gói mở rộng MATLAV

Danh sách các gói mở rộng

Simulinc dành cho Windows

Túi nhựa toán học biểu tượng

Gói toán học

Các gói phân tích và tổng hợp cho hệ thống điều khiển

Gói nhận dạng hệ thống

Công cụ Simulinc bổ sung

Gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Các gói ứng dụng khác

Trong bài học này, chúng ta sẽ làm quen một cách ngắn gọn với các phương tiện cơ bản để mở rộng chuyên nghiệp của hệ thống và sự thích ứng của nó để giải quyết một số loại vấn đề toán học và khoa học kỹ thuật - với các gói mở rộng hệ thống MATLAB. Không nghi ngờ gì rằng ít nhất một phần của các gói này nên được dành cho một khóa đào tạo hoặc sách tham khảo riêng biệt, có thể nhiều hơn một. Các cuốn sách riêng biệt đã được xuất bản ở nước ngoài cho hầu hết các phần mở rộng này và khối lượng tài liệu về chúng lên đến hàng trăm megabyte. Thật không may, độ dài của cuốn sách này chỉ cho phép bạn tìm hiểu một chút về các gói mở rộng để cung cấp cho người đọc ý tưởng về vị trí của hệ thống.

2. Liệt kê các gói mở rộng

Danh sách các gói mở rộng

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

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

Xin lưu ý rằng hầu hết các gói mở rộng trong MATLAB 6.0 đều đã được cập nhật và có từ năm 2000. Mô tả của chúng đã được mở rộng đáng kể, ở định dạng PDF đã chiếm hơn mười nghìn trang. Đưa ra bên dưới Mô tả ngắn các gói mở rộng chính

3. Simulink dành cho Windows

Simulink dành cho Windows

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

Simulink soạn và giải các phương trình trạng thái của mô hình và cho phép bạn kết nối các dụng cụ đo lường... Sự rõ ràng của việc trình bày các kết quả mô phỏng là rất nổi bật. Một số ví dụ về việc sử dụng gói Simulink đã được đưa ra trong Bài 4. Phiên bản trước của gói này được mô tả chi tiết trong sách. Sự đổi mới chính là xử lý tín hiệu ma trận. Đã thêm các gói hiệu suất Simulink riêng biệt như Simulink Accelerator để biên dịch mã mô hình, trình biên dịch Simulink để phân tích mã, v.v.

Lúa gạo. 23.1. Ví dụ về mô phỏng hệ thống xi lanh thủy lực bằng phần mở rộng Simulink

1.gif

Hình ảnh:

1b.gif

Hình ảnh:

4. Mục tiêu và hội thảo Windows thời gian thực

Hội thảo và mục tiêu Windows thời gian thực

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

5. Trình tạo báo cáo cho MATLAB và Simulink

Trình tạo báo cáo cho MATLAB và Simulink

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

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

6. Hộp công cụ mạng thần kinh

Hộp công cụ mạng thần kinh

Một gói các chương trình ứng dụng có chứa các công cụ để xây dựng mạng nơ-ron dựa trên hành vi của một chất tương tự toán học của một nơ-ron. Gói này cung cấp hỗ trợ hiệu quả cho việc thiết kế, đào tạo và mô hình hóa nhiều mô hình mạng đã biết, từ các mô hình perceptron cơ bản đến các mạng liên kết và tự tổ chức tiên tiến nhất. Gói này có thể được sử dụng để nghiên cứu và ứng dụng mạng nơ-ron vào các nhiệm vụ như xử lý tín hiệu, điều khiển phi tuyến và mô hình tài chính. Cung cấp khả năng tạo mã C di động bằng Hội thảo thời gian thực.

Gói này bao gồm hơn 15 loại mạng đã biết và các quy tắc đào tạo cho phép người dùng chọn mô hình phù hợp nhất cho một ứng dụng hoặc vấn đề nghiên cứu cụ thể. Đối với mỗi loại kiến ​​trúc và quy tắc đào tạo, có các chức năng khởi tạo, đào tạo, điều chỉnh, tạo và mô hình hóa, trình diễn và một ứng dụng mạng mẫu.

Đối với các mạng được kiểm soát, bạn có thể chọn kiến ​​trúc chuyển tiếp hoặc lặp lại bằng cách sử dụng nhiều quy tắc giảng dạy và kỹ thuật thiết kế như perceptron, backpropagation, Levenberg backpropagation, radial-based network và recurrent. Bạn có thể dễ dàng thay đổi bất kỳ kiến ​​trúc, quy tắc giảng dạy hoặc chức năng chuyển đổi nào, thêm những kiến ​​trúc mới - và tất cả những điều này mà không cần viết một dòng nào trong C hoặc Fortran. Một ví dụ về việc sử dụng gói để nhận dạng mẫu của một chữ cái đã được đưa ra trong bài học 4. Bạn có thể tìm thấy mô tả chi tiết về phiên bản trước của gói trong cuốn sách.

7. Hộp công cụ Logic mờ

Hộp công cụ lôgic mờ

Gói phần mềm Fuzzy Logic thuộc lý thuyết về các tập mờ (mờ). Hỗ trợ được cung cấp cho các phương pháp phân cụm mờ hiện đại và mạng nơ ron mờ thích ứng. Các công cụ đồ họa của gói cho phép bạn giám sát một cách tương tác các đặc thù của hoạt động của hệ thống.

Các tính năng chính của gói:

• định nghĩa về biến, luật mờ và hàm liên thuộc;
• xem tương tác của suy luận mờ;
• các phương pháp hiện đại: suy luận mờ thích ứng sử dụng mạng nơ ron, phân cụm mờ;
• mô phỏng động tương tác trong Simulink;

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

Ví dụ này cho thấy rõ ràng sự khác biệt trong hoạt động của mô hình có và không có logic mờ.

8. Hộp công cụ Toán học Biểu tượng

Hộp công cụ Toán tượng trưng

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

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

9. Các gói tính toán toán học

Gói toán học

MATLAB bao gồm nhiều gói bổ trợ giúp nâng cao khả năng toán học của hệ thống nhằm cải thiện tốc độ, hiệu quả và độ chính xác của các phép tính.

10. Hộp công cụ NAG Foundation

NAG Foundation Toolbox

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

Gói này cung cấp các tính năng sau:

gốc của đa thức và phương pháp Laguerre đã sửa đổi;

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

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

phương trình vi phân từng phần;

phép nội suy;

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

tính gần đúng của đường cong và bề mặt: đa thức, hình khối, đa thức Chebyshev;

tối thiểu hóa và tối đa hóa các hàm: lập trình tuyến tính và bậc hai, cực trị của hàm một số biến;

phân rã của ma trận;

nghiệm của hệ phương trình tuyến tính;

phương trình tuyến tính (LAPACK);

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

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

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

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

thống kê phi tham số: Friedman, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney; Chuỗi thời gian: một chiều và nhiều chiều;

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

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

11. Hộp công cụ Spline

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

Gói này cho phép bạn nội suy, tính gần đúng và biến đổi splines từ dạng B sang đa thức từng mảnh, nội suy spline khối và làm mịn, thực hiện các phép toán trên splines: tính đạo hàm, tích phân và hiển thị.

Spline được trang bị các chương trình B-spline được mô tả trong Hướng dẫn thực hành về Spline của Carl Debour, người tạo spline và là tác giả của Spline. Các chức năng của gói, kết hợp với ngôn ngữ MATLAB và hướng dẫn sử dụng chi tiết, giúp bạn dễ dàng hiểu các splines và áp dụng chúng một cách hiệu quả để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.

Gói này bao gồm các chương trình để làm việc với hai dạng biểu diễn spline phổ biến nhất: B-form và piecewise-polynomial form. Hình dạng B hữu ích trong giai đoạn xây dựng spline, trong khi hình dạng đa thức từng mảnh hiệu quả hơn trong quá trình làm việc spline liên tục. Gói này bao gồm các chức năng để tạo, hiển thị, nội suy, xấp xỉ và xử lý các splines ở dạng B và ở dạng các đoạn đa thức.

12. Hộp công cụ thống kê

Hộp công cụ thống kê

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

thống kê mô tả;

phân bố xác suất;

ước lượng tham số và ước lượng gần đúng;

kiểm định giả thuyết;

hồi quy bội số;

hồi quy từng bước tương tác;

Mô phỏng Monte Carlo;

xấp xỉ khoảng thời gian;

kiểm soát quá trình thống kê;

lập kế hoạch cho một cuộc thử nghiệm;

mô hình hóa bề mặt đáp ứng;

xấp xỉ của một mô hình phi tuyến;

phân tích thành phần chính;

đồ thị thống kê;

Giao diện đồ họa người dùng.

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

13. Hộp công cụ tối ưu hóa

Hộp công cụ tối ưu hóa

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

tối ưu hóa vô điều kiện của các hàm phi tuyến;

bình phương nhỏ nhất và nội suy phi tuyến;

giải phương trình phi tuyến tính;

lập trình tuyến tính;

lập trình bậc hai;

tối thiểu hóa có điều kiện của các hàm phi tuyến;

phương pháp minimax;

tối ưu hóa đa mục tiêu.

Một loạt các ví dụ chứng minh việc sử dụng hiệu quả các chức năng gói. Chúng cũng có thể được sử dụng để so sánh cách giải quyết cùng một vấn đề bằng các phương pháp khác nhau.

14. Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần

Hộp công cụ phương trình vi phân từng phần

Một gói ứng dụng rất quan trọng chứa nhiều chức năng để giải hệ phương trình đạo hàm riêng. Cung cấp các công cụ hiệu quả để giải các hệ phương trình như vậy, kể cả các hệ phương trình khó. Gói sử dụng một phương pháp phần tử hữu hạn. Các lệnh gói và GUI có thể được sử dụng để mô hình toán học phương trình vi phân riêng cho nhiều loại ứng dụng khoa học và kỹ thuật, bao gồm các bài toán về sức đề kháng của vật liệu, tính toán của các thiết bị điện từ, các bài toán về truyền và khuếch tán nhiệt, khối lượng. Các tính năng chính của gói:

giao diện đồ họa chính thức để xử lý phương trình đạo hàm riêng cấp hai;

lựa chọn lưới tự động và thích ứng;

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

thiết lập vấn đề linh hoạt bằng cách sử dụng cú pháp MATLAB;

phân vùng lưới hoàn toàn tự động và lựa chọn kích thước của các phần tử hữu hạn;

các phương án thiết kế thích ứng và phi tuyến;

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

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

15. Các gói phân tích và tổng hợp hệ thống điều khiển

Các gói phân tích và tổng hợp cho hệ thống điều khiển

Hộp công cụ hệ thống điều khiển

Gói Hệ thống Điều khiển dành cho việc mô hình hóa, phân tích và thiết kế các hệ thống điều khiển tự động- vừa liên tục vừa rời rạc. Các hàm gói thực hiện các phương pháp hàm truyền thống và các phương pháp không gian trạng thái hiện đại. Các phản ứng tần số và thời gian, sơ đồ vị trí điểm không và cực có thể được tính toán nhanh chóng và hiển thị trên màn hình. Gói chứa:

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

đặc điểm thời gian: chức năng chuyển giao và nhất thời, phản ứng với một tác động tùy ý;

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

phát triển các phản hồi;

thiết kế bộ điều chỉnh LQR / LQE;

đặc điểm của mô hình: khả năng điều khiển, khả năng quan sát, hạ bậc của mô hình;

hỗ trợ hệ thống bị trễ.

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

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

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

16. Hộp công cụ thiết kế điều khiển phi tuyến

Hộp công cụ thiết kế điều khiển phi tuyến

Bộ khối thiết kế điều khiển phi tuyến (NCD) thực hiện một phương pháp tối ưu hóa động để thiết kế hệ thống điều khiển. Được thiết kế để sử dụng với Simulink, công cụ này tự động điều chỉnh các thông số hệ thống dựa trên đã xác định người dùng hạn chế thời gian.

Gói sử dụng các đối tượng di chuyển bằng chuột để thay đổi các ràng buộc thời gian trực tiếp trên đồ thị, cho phép bạn dễ dàng định cấu hình các biến và chỉ định các tham số không xác định, cung cấp tối ưu hóa tương tác, thực hiện mô phỏng Monte Carlo, hỗ trợ thiết kế SISO (một đầu vào - một đầu ra) và hệ thống điều khiển MIMO, cho phép bạn mô phỏng loại bỏ nhiễu, theo dõi và các loại phản ứng khác, hỗ trợ các vấn đề tham số lặp lại và các tác vụ điều khiển với hệ thống có độ trễ, cho phép bạn lựa chọn giữa các ràng buộc thỏa mãn và không thể đạt được.

17. Hộp công cụ điều khiển mạnh mẽ

Hộp công cụ điều khiển mạnh mẽ

Gói Kiểm soát Mạnh mẽ bao gồm các công cụ để thiết kế và phân tích các hệ thống kiểm soát mạnh mẽ đa tham số. Đây là những hệ thống có lỗi mô phỏng, động lực học không được biết đầy đủ hoặc các thông số của chúng có thể thay đổi trong quá trình mô phỏng. Các thuật toán mạnh mẽ của gói cho phép bạn thực hiện các phép tính phức tạp có tính đến các thay đổi của nhiều tham số. Tính năng gói:

tổng hợp các kiểm soát viên LQG trên cơ sở giảm thiểu các chỉ tiêu thống nhất và tích phân;

đáp ứng tần số đa tham số;

xây dựng mô hình không gian trạng thái;

chuyển đổi mô hình dựa trên số ít;

hạ bậc của mô hình;

phân tích nhân tử quang phổ.

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

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

Gói Điều khiển mạnh mẽ cung cấp các phương pháp khác nhau để thiết kế phản hồi, bao gồm: LQR, LQG, LQG / LTR, v.v. Nhu cầu giảm thứ tự của một mô hình nảy sinh trong một số trường hợp: giảm thứ tự của một đối tượng, giảm thứ tự của bộ điều khiển , mô hình hóa các hệ thống lớn. Quy trình định tính để hạ bậc của một mô hình phải ổn định về mặt số học. Các quy trình bao gồm trong gói Kiểm soát Mạnh mẽ đối phó thành công với nhiệm vụ này.

18. Hộp công cụ điều khiển dự đoán mô hình

Hộp công cụ điều khiển dự đoán mô hình

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

mô hình hóa, xác định và chẩn đoán hệ thống;

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

phân tích hệ thống;

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

cung cấp hướng dẫn và trình diễn.

Cách tiếp cận dự đoán để kiểm soát các vấn đề sử dụng mô hình động tuyến tính rõ ràng của một đối tượng để dự đoán tác động của những thay đổi trong tương lai của các biến kiểm soát lên hành vi của đối tượng. Bài toán tối ưu hóa được xây dựng dưới dạng một bài toán lập trình bậc hai có ràng buộc, được giải một lần nữa ở mỗi chu kỳ mô phỏng. Gói này cho phép bạn tạo và kiểm tra các bộ điều chỉnh cho cả các đối tượng đơn giản và phức tạp.

Gói này chứa hơn năm mươi chức năng chuyên biệt để thiết kế, phân tích và mô phỏng các hệ thống động lực sử dụng điều khiển dự đoán. Nó hỗ trợ các loại hệ thống sau: xung, liên tục và rời rạc trong thời gian, không gian trạng thái. Nhiều loại nhiễu loạn khác nhau được xử lý. Ngoài ra, các ràng buộc về các biến đầu vào và đầu ra có thể được đưa vào mô hình một cách rõ ràng.

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

19.mu - Phân tích và Tổng hợp

(Mu) -Phân tích và tổng hợp

P-Analysis and Synthesis chứa các chức năng để thiết kế hệ thống điều khiển mạnh mẽ. Gói sử dụng tối ưu hóa tỷ lệ đồng nhất và tham số số ít và. Gói này bao gồm một giao diện đồ họa để đơn giản hóa các hoạt động của khối khi thiết kế các bộ điều khiển tối ưu. Thuộc tính gói:

• thiết kế bộ điều khiển tối ưu trong các chỉ tiêu thống nhất và tích hợp;
• ước tính tham số kỳ dị thực và phức tạp mu;

Lặp lại D-K cho một giá trị gần đúng mu-tổng hợp;

một giao diện đồ họa để phân tích phản ứng vòng kín;

phương tiện hạ bậc của mô hình;

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

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

20. Stateflow

Stateflow là một gói mô hình hóa hệ thống hướng sự kiện dựa trên lý thuyết máy trạng thái hữu hạn. Gói này được thiết kế để sử dụng cùng với gói mô phỏng hệ thống động Simulink. Trong bất kỳ mô hình Simulink nào, bạn có thể chèn một sơ đồ Stateflow (hoặc sơ đồ SF) sẽ phản ánh hành vi của các thành phần của đối tượng mô phỏng (hoặc hệ thống). Biểu đồ SF được làm động. Bằng các khối và kết nối được đánh dấu của nó, bạn có thể theo dõi tất cả các giai đoạn của hệ thống hoặc thiết bị được mô hình hóa và làm cho công việc của nó phụ thuộc vào các sự kiện nhất định. Lúa gạo. 23.6 minh họa mô phỏng hoạt động của ô tô trong trường hợp khẩn cấp trên đường. Một sơ đồ SF (chính xác hơn là một khung của công việc của nó) có thể nhìn thấy bên dưới mô hình xe hơi.

Để tạo sơ đồ SF, gói này có một trình soạn thảo thuận tiện và đơn giản, cũng như các công cụ giao diện người dùng.

21. Hộp công cụ lý thuyết phản hồi định lượng

Hộp công cụ lý thuyết phản hồi định lượng

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

ước lượng giới hạn tần số của độ không đảm bảo đo vốn có trong phản hồi;

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

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

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

giải quyết độ không đảm bảo đo trong các tham số đối tượng bằng cách sử dụng mô hình tham số và không tham số hoặc sự kết hợp của các loại mô hình này.

Lý thuyết phản hồi là một phần mở rộng tự nhiên của phương pháp thiết kế dựa trên tần số cổ điển. Mục tiêu chính của nó là thiết kế các bộ điều khiển đơn giản, đơn hàng nhỏ với băng thông tối thiểu, đáp ứng hiệu suất khi có bất trắc.

Gói cho phép tính toán các tham số khác nhau của phản hồi, bộ lọc, bộ điều khiển thử nghiệm trong cả không gian liên tục và rời rạc. Nó có giao diện đồ họa thân thiện với người dùng cho phép bạn tạo các điều khiển đơn giản đáp ứng yêu cầu của người dùng.

QFT cho phép các bộ điều khiển được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu khác nhau mặc dù các thông số mô hình có thay đổi. Dữ liệu đo được có thể được sử dụng trực tiếp cho thiết kế bộ điều chỉnh mà không cần xác định các phản ứng phức tạp của hệ thống.

22. Hộp công cụ điều khiển LMI

Hộp công cụ điều khiển LMI

Gói Điều khiển LMI (Bất bình đẳng Ma trận Tuyến tính) cung cấp một môi trường tích hợp để thiết lập và giải các bài toán lập trình tuyến tính. Ban đầu dành cho việc thiết kế các hệ thống điều khiển, gói này cho phép bạn giải quyết bất kỳ vấn đề lập trình tuyến tính nào trong hầu hết các lĩnh vực hoạt động có các vấn đề như vậy phát sinh. Các tính năng chính của gói:

giải các bài toán lập trình tuyến tính: các bài toán về tính tương thích của ràng buộc, tối thiểu hóa các mục tiêu tuyến tính với sự có mặt của các ràng buộc tuyến tính, tối thiểu hóa các giá trị riêng;

nghiên cứu các bài toán lập trình tuyến tính;

biên tập đồ họa cho các tác vụ lập trình tuyến tính;

thiết lập các ràng buộc ở dạng ký hiệu;

thiết kế đa tiêu chí của cơ quan quản lý;

kiểm tra độ ổn định: độ ổn định bậc hai của hệ thống tuyến tính, độ ổn định Lyapunov, xác minh tiêu chí của Popov đối với hệ thống phi tuyến.

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

Với trình giải quyết vấn đề lập trình tuyến tính, bạn có thể dễ dàng thực hiện kiểm tra độ ổn định trên các hệ thống động lực và hệ thống có các thành phần phi tuyến tính. Trước đây, loại phân tích này được coi là quá phức tạp để thực hiện. Gói này thậm chí còn cho phép kết hợp các tiêu chí như vậy, trước đây được coi là quá phức tạp và chỉ có thể giải quyết được với sự trợ giúp của các phương pháp tiếp cận heuristic.

Gói này là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa lồi phát sinh trong các lĩnh vực như điều khiển, nhận dạng, lọc, thiết kế cấu trúc, lý thuyết đồ thị, nội suy và đại số tuyến tính. Gói điều khiển LMI bao gồm hai loại giao diện người dùng đồ họa: Trình chỉnh sửa vấn đề lập trình tuyến tính ( LMI Editor) và giao diện Magshape, LMI Editor cho phép ràng buộc ký tự và Magshape cung cấp trải nghiệm gói thân thiện với người dùng.

23. Gói nhận dạng hệ thống

Gói nhận dạng hệ thống

Hộp công cụ nhận dạng hệ thống

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

giao diện đơn giản và linh hoạt;

tiền xử lý dữ liệu, bao gồm lọc trước, loại bỏ các xu hướng và phần bù; O lựa chọn một loạt các dữ liệu để phân tích;

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

hiển thị các số không và cực của chức năng chuyển hệ thống;

phân tích lượng dư khi kiểm tra mô hình;

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

Giao diện đồ họa đơn giản hóa việc xử lý trước dữ liệu, cũng như quá trình tương tác xác định mô hình. Cũng có thể làm việc với gói ở chế độ lệnh và sử dụng phần mở rộng Simulink. Các hoạt động tải và lưu dữ liệu, chọn phạm vi, xóa các hiệu số và xu hướng được thực hiện với nỗ lực tối thiểu và nằm trong menu chính.

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

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

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

Hộp công cụ nhận dạng hệ thống tên miền tần số

Gói Nhận dạng Hệ thống Miền Tần số cung cấp các công cụ chuyên biệt để xác định các hệ thống động tuyến tính theo thời gian hoặc đáp ứng tần số của chúng. Phương pháp miền tần số nhằm xác định các hệ thống liên tục, là một bổ sung mạnh mẽ cho phương pháp rời rạc truyền thống hơn. Các phương pháp gói có thể được áp dụng cho các vấn đề như mô hình hóa các hệ thống điện, cơ và âm học. Thuộc tính gói:

nhiễu tuần hoàn, hệ số đỉnh, phổ tối ưu, các chuỗi nhị phân giả ngẫu nhiên và rời rạc;

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

xác định các hệ thống liên tục và rời rạc với độ trễ chưa biết;

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

chuyển đổi mô hình sang định dạng Hộp công cụ Nhận dạng Hệ thống và ngược lại.

Sử dụng phương pháp dựa trên tần suất, người ta có thể đạt được Mô hình tốt nhất trong miền tần số; tránh sai số lấy mẫu; dễ dàng tách thành phần không đổi của tín hiệu; cải thiện đáng kể tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu. Để thu được các tín hiệu nhiễu, gói này cung cấp các chức năng tạo chuỗi nhị phân, giảm thiểu kích thước đỉnh và cải thiện các đặc tính phổ. Gói này cung cấp khả năng xác định các hệ thống tĩnh tuyến tính liên tục và rời rạc, tự động tạo tín hiệu đầu vào, cũng như biểu diễn đồ họa của các số không và cực của hàm truyền của hệ thống kết quả. Các chức năng để kiểm tra mô hình bao gồm tính toán phần dư, hàm truyền, số không và cực, và chạy mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu thử nghiệm.

25. Các gói mở rộng MATLAB bổ sung

Các gói mở rộng MATLAB bổ sung

Hộp công cụ Truyền thông

Một gói các chương trình ứng dụng để xây dựng và mô hình hóa các thiết bị viễn thông khác nhau: đường truyền kỹ thuật số, modem, bộ chuyển đổi tín hiệu, v.v. Nó có bộ mô hình phong phú nhất. các thiết bị khác nhau thông tin liên lạc và viễn thông. Chứa một số ví dụ thú vị về các công cụ giao tiếp mô hình hóa, chẳng hạn như modem v34, bộ điều chế cho SSB, v.v.

26. Bộ khối xử lý tín hiệu kỹ thuật số (DSP)

Bộ khối xử lý tín hiệu kỹ thuật số (DSP)

Một gói ứng dụng để thiết kế các thiết bị sử dụng bộ xử lý tín hiệu kỹ thuật số. Trước hết, đây là các bộ lọc kỹ thuật số hiệu quả cao với đáp tuyến tần số nhất định (AFC) hoặc có thể thích ứng với các tham số tín hiệu. Kết quả của mô hình hóa và thiết kế các thiết bị kỹ thuật số sử dụng gói này có thể được sử dụng để xây dựng các bộ lọc kỹ thuật số hiệu suất cao trên các bộ vi xử lý hiện đại để xử lý tín hiệu số.

27. Bộ khối điểm cố định

Khối điểm cố định

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

sử dụng số học không dấu hoặc nhị phân;

vị trí điểm nhị phân do người dùng lựa chọn;

tự động cài đặt vị trí của điểm nhị phân;

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

chuyển đổi giữa tính toán dấu chấm động và cố định;

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

28. Các gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Gói xử lý tín hiệu và hình ảnh

Hộp công cụ xử lý tín hiệu

Một gói mạnh mẽ để phân tích, mô hình hóa và thiết kế các thiết bị để xử lý tất cả các loại tín hiệu, đảm bảo lọc và nhiều phép biến đổi của chúng.

Gói Xử lý Tín hiệu cung cấp phần mềm xử lý tín hiệu cực kỳ toàn diện cho các ứng dụng khoa học kỹ thuật ngày nay. Gói này sử dụng nhiều kỹ thuật lọc và thuật toán mới nhất Phân tích phổ. Gói này chứa các mô-đun để phát triển hệ thống tuyến tính và phân tích chuỗi thời gian. Đặc biệt, gói này sẽ hữu ích trong các lĩnh vực như xử lý thông tin âm thanh và video, viễn thông, địa vật lý, các nhiệm vụ kiểm soát thời gian thực, kinh tế, tài chính và y học. Các thuộc tính chính của gói:

mô phỏng tín hiệu và hệ thống tuyến tính;

thiết kế, phân tích và thực hiện các bộ lọc kỹ thuật số và tương tự;

biến đổi Fourier nhanh, côsin rời rạc và các phép biến đổi khác;

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

xử lý tham số của chuỗi thời gian;

tạo ra các tín hiệu có hình dạng khác nhau.

Gói Xử lý Tín hiệu là khuôn khổ lý tưởng để phân tích và xử lý tín hiệu. Nó sử dụng các thuật toán đã được kiểm chứng tại hiện trường được lựa chọn để đạt hiệu quả và độ tin cậy tối đa. Gói này chứa một loạt các thuật toán để biểu diễn các tín hiệu và mô hình tuyến tính. Bộ này cho phép người dùng đủ linh hoạt để tạo một tập lệnh xử lý tín hiệu. Gói này bao gồm các thuật toán để chuyển đổi một mô hình từ chế độ xem này sang chế độ xem khác.

Gói Xử lý Tín hiệu bao gồm một tập hợp đầy đủ các phương pháp để tạo các bộ lọc kỹ thuật số với nhiều đặc tính khác nhau. Nó cho phép bạn nhanh chóng thiết kế các bộ lọc thông cao và thông thấp, bộ lọc thông dải và dừng thông, bộ lọc đa dải, bao gồm Chebyshev, Yula-Walker, elip, v.v.

Giao diện đồ họa cho phép bạn thiết kế các bộ lọc bằng cách chỉ định các yêu cầu cho chúng trong chế độ di chuyển đối tượng bằng chuột. Gói này bao gồm các kỹ thuật thiết kế bộ lọc mới sau:

phương pháp Chebyshev tổng quát để tạo bộ lọc với phản ứng pha phi tuyến tính, hệ số phức tạp hoặc phản ứng tùy ý. Thuật toán được phát triển bởi McLenan và Karam vào năm 1995;

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

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

phương pháp Butterworth tổng quát để thiết kế bộ lọc thông thấp với băng thông và suy hao đồng nhất tối đa.

Dựa trên thuật toán FFT tối ưu, Xử lý tín hiệu mang lại hiệu suất vô song cho phân tích tần số và ước tính phổ. Gói này bao gồm các chức năng để tính toán Biến đổi Fourier rời rạc, Biến đổi Cosin rời rạc, Biến đổi Hilbert và các phép biến đổi khác thường được sử dụng để phân tích, mã hóa và lọc. Gói này thực hiện các phương pháp phân tích phổ như phương pháp Welch, phương pháp entropy cực đại, v.v.

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

Gói Xử lý Tín hiệu là cơ sở cho nhiều tác vụ khác. Ví dụ: bằng cách kết hợp nó với gói Xử lý hình ảnh, bạn có thể xử lý và phân tích các tín hiệu và hình ảnh 2D. Được kết hợp với gói Nhận dạng Hệ thống, gói Xử lý Tín hiệu cho phép mô hình hóa tham số của các hệ thống trong miền thời gian. Kết hợp với các gói Neural Network và Fuzzy Logic, nhiều công cụ có thể được tạo ra để xử lý dữ liệu hoặc trích xuất các đặc điểm phân loại. Bộ tạo tín hiệu cho phép bạn tạo tín hiệu xung động có nhiều hình dạng khác nhau.

29. Hộp công cụ phân tích phổ bậc cao hơn

Hộp công cụ phân tích quang phổ bậc cao hơn

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

đánh giá phổ bậc cao;

cách tiếp cận truyền thống hoặc tham số;

khôi phục biên độ và pha;

dự báo tuyến tính thích ứng;

khôi phục sóng hài;

ước tính độ trễ;

xử lý tín hiệu khối.

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

khử nhiễu Gaussian màu phụ gia;

xác định các tín hiệu pha không cực tiểu;

làm nổi bật thông tin do tính chất phi Gauss của tiếng ồn;

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

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

30. Hộp công cụ xử lý hình ảnh

Hộp công cụ xử lý hình ảnh

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

phục chế và lựa chọn các chi tiết hình ảnh;

làm việc với vùng đã chọn của hình ảnh;

Phân tích hình ảnh;

lọc tuyến tính;

chuyển đổi hình ảnh;

phép biến hình hình học;

tăng độ tương phản của các chi tiết quan trọng;

phép biến đổi nhị phân;

xử lý hình ảnh và thống kê;

chuyển đổi màu sắc;

thay đổi bảng màu;

chuyển đổi các loại hình ảnh.

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

gỡ lỗi tương tác khi phát triển đồ họa;

trình biên dịch để tối ưu hóa thời gian thực thi của thuật toán;

các công cụ xây dựng giao diện người dùng đồ họa tương tác (GUI Builder) để đẩy nhanh quá trình phát triển các mẫu GUI, cho phép bạn tùy chỉnh nó cho các tác vụ của người dùng.

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

MATLAB và gói Xử lý hình ảnh được điều chỉnh tối đa để phát triển, triển khai các ý tưởng mới và phương pháp người dùng. Đối với điều này, có một tập hợp các gói giao diện nhằm giải quyết tất cả các loại nhiệm vụ và nhiệm vụ cụ thể trong một thiết lập độc đáo.

Xử lý hình ảnh hiện đang được sử dụng rộng rãi tại hơn 4.000 công ty và trường đại học trên khắp thế giới. Đồng thời, có rất nhiều nhiệm vụ mà người dùng giải quyết bằng cách sử dụng gói này, chẳng hạn như nghiên cứu không gian, phát triển quân sự, thiên văn học, y học, sinh học, người máy, khoa học vật liệu, di truyền học, v.v.

31. Hộp công cụ Wavelet

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

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

biến đổi tín hiệu liên tục đa chiều;

chuyển đổi tín hiệu rời rạc;

phân rã và phân tích các tín hiệu và hình ảnh;

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

xử lý hàng loạt tín hiệu và hình ảnh;

phân tích gói tín hiệu dựa trên entropy;

lọc với khả năng đặt ngưỡng cứng và không cứng;

nén tín hiệu tối ưu.

Sử dụng gói này, bạn có thể phân tích các tính năng bị bỏ qua bởi các phương pháp phân tích tín hiệu khác, tức là xu hướng, ngoại lệ, sự gián đoạn trong các dẫn xuất của đơn đặt hàng cao. Gói này cho phép bạn nén và lọc tín hiệu mà không bị mất mát rõ ràng, ngay cả trong trường hợp bạn cần bảo toàn cả các thành phần tần số cao và thấp của tín hiệu. Có sẵn các thuật toán để nén và lọc và xử lý tín hiệu gói. Các chương trình nén trích xuất số lượng hệ số tối thiểu thể hiện thông tin gốc một cách chính xác nhất, điều này rất quan trọng đối với các giai đoạn tiếp theo của hệ thống nén. Gói này bao gồm các bộ wavelet cơ bản sau: biorthogonal, Haar, "Mexico hat", Mayer, v.v. Bạn cũng có thể thêm đế của riêng mình vào gói.

Hướng dẫn sử dụng mở rộng giải thích các nguyên tắc làm việc với các phương pháp gói, kèm theo nhiều ví dụ và phần liên kết hoàn chỉnh.

32. Các gói chương trình ứng dụng khác

Các gói ứng dụng khác

Hộp công cụ tài chính

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

Gói tài chính là cơ sở cho giải pháp MATLAB của bộ nhiệm vụ tài chính, từ tính toán đơn giản đến các ứng dụng phân tán toàn diện. Gói Tài chính có thể được sử dụng để tính toán lãi suất và lợi nhuận, phân tích thu nhập phái sinh và tiền gửi, đồng thời tối ưu hóa danh mục đầu tư. Các tính năng chính của gói:

xử lí dữ liệu;

phân tích phương sai của hiệu quả danh mục đầu tư;

phân tích chuỗi thời gian;

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

phân tích thống kê và phân tích độ nhạy cảm của thị trường;

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

phương pháp khấu hao và chi phí khấu hao.

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

Các thuật toán của Gói tài chính để tính toán các chỉ số dòng tiền và các dữ liệu khác được phản ánh trong các tài khoản tài chính, cho phép bạn tính toán, cụ thể là lãi suất của các khoản vay và tín dụng, tỷ suất sinh lời, biên nhận tín dụng và tổng cộng dồn, ước tính và dự đoán giá trị của một khoản đầu tư danh mục đầu tư, tính toán các chỉ số khấu hao, vv Các chức năng gói có thể được sử dụng để xem xét các dòng tiền dương và âm (dòng tiền) (vượt quá nhận tiền mặt so với các khoản thanh toán hoặc thanh toán tiền mặt trên các khoản thu chi, tương ứng).

Gói Tài chính chứa các thuật toán cho phép bạn phân tích danh mục đầu tư, động lực và các hệ số nhạy cảm kinh tế. Đặc biệt, khi xác định hiệu quả của các khoản đầu tư, các chức năng của gói cho phép bạn hình thành một danh mục đầu tư thỏa mãn bài toán cổ điển của G. Markowitz. Người dùng có thể kết hợp các thuật toán của gói để tính toán tỷ lệ Sharpe và tỷ lệ hoàn vốn. Phân tích động lực học và các hệ số nhạy cảm kinh tế cho phép người dùng xác định vị trí cho các giao dịch thanh toán, bảo hiểm rủi ro và giao dịch tỷ giá cố định. Bộ tài chính cũng cung cấp các tùy chọn mở rộng để trình bày và trình bày dữ liệu và kết quả dưới dạng kinh tế truyền thống và lĩnh vực tài chính các hoạt động của đồ thị và sơ đồ. Tiền mặt có thể tùy chọn được hiển thị ở định dạng thập phân, ngân hàng và tỷ lệ phần trăm.

33. Hộp công cụ lập bản đồ

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

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

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

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

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

cơ sở dữ liệu toàn cầu và khu vực và giao tiếp với dữ liệu chính phủ có độ phân giải cao;

thống kê địa lý và chức năng định vị;

Trình chiếu bản đồ 3D với hệ thống chiếu sáng và đổ bóng tích hợp sẵn;

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

Bộ Lập bản đồ bao gồm hơn 60 phép chiếu được biết đến rộng rãi nhất, bao gồm hình trụ, hình trụ giả, hình nón, hình đa giác và giả hình nón, phương vị và góc giả. Có thể có các phép chiếu trực tiếp và phép chiếu ngược lại, cũng như các phép chiếu không chuẩn do người dùng chỉ định.

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

Các căn cứ địa được biết đến rộng rãi nhất trên thế giới, Hoa Kỳ, các căn cứ thiên văn được bao gồm trong gói. Cấu trúc dữ liệu địa lý đơn giản hóa việc trích xuất và xử lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và bản đồ. Cấu trúc dữ liệu địa lý và các chức năng để tương tác với các định dạng dữ liệu địa lý bên ngoài Digital Chart of the World (DCW), TIGER, TBASE và ETOPO5 được kết hợp với nhau để cung cấp một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để truy cập các cơ sở dữ liệu địa lý hiện có và trong tương lai. Phân tích kỹ lưỡng dữ liệu địa lý thường đòi hỏi phương pháp toán học làm việc trong một hệ tọa độ cầu. Gói Bản đồ cung cấp một tập hợp con các chức năng địa lý, thống kê và điều hướng để phân tích dữ liệu địa lý. Chức năng điều hướng cung cấp một loạt các tùy chọn để thực hiện các nhiệm vụ du lịch như định vị và lập kế hoạch tuyến đường.

34. Bộ khối hệ thống điện

Hộp công cụ thu thập dữ liệu và hộp công cụ kiểm soát thiết bị

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

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

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

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

• Truy cập 95 hoặc 97 Microsoft;

  Microsoft SQL Server 6.5 hoặc 7.0;

  Máy chủ thích ứng Sybase 11;

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

  IBM DB2 Universal 5.0

• Công ty liên kết máy tính Ingres (tất cả các phiên bản).

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

Hộp công cụ thực tế ảo có sẵn bắt đầu với MATLAB 6.1. Cho phép hoạt hình 3D và hoạt hình, bao gồm cả các mô hình Simulink. Ngôn ngữ lập trình - VRML - Ngôn ngữ mô hình hóa thực tế ảo(Ngôn ngữ mô hình hóa thực tế ảo). Hoạt ảnh có thể được xem từ bất kỳ máy tính nào được trang bị trình duyệt hỗ trợ VRML. Xác nhận rằng toán học là khoa học về các mối quan hệ định lượng và các dạng không gian của bất kỳ thế giới thực hay thế giới ảo nào.

37. Liên kết Excel

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

Gọi demo các gói phần mở rộng.

MATLAB là một ngôn ngữ tính toán kỹ thuật cấp cao, một môi trường phát triển thuật toán tương tác và một công cụ phân tích dữ liệu hiện đại. MATLAB, so với các ngôn ngữ lập trình truyền thống (C / C ++, Java, Pascal, FORTRAN), có thể giảm thời gian giải các bài toán điển hình theo thứ tự độ lớn và đơn giản hóa đáng kể việc phát triển các thuật toán mới. MATLAB là xương sống của toàn bộ dòng sản phẩm MathWorks và là công cụ chính để giải quyết nhiều vấn đề khoa học và ứng dụng, trong các lĩnh vực như: đối tượng và phát triển hệ thống điều khiển, hệ thống truyền thông, xử lý tín hiệu và hình ảnh, đo lường tín hiệu và thử nghiệm, mô hình tài chính, sinh học tính toán và v.v. Hạt nhân MATLAB giúp làm việc với ma trận của các kiểu dữ liệu thực, phức tạp và phân tích cũng như cấu trúc dữ liệu và bảng tra cứu một cách dễ dàng nhất có thể. MATLAB chứa các hàm tích hợp cho đại số tuyến tính (LAPACK, BLAS), biến đổi Fourier nhanh (FFTW), các hàm làm việc với đa thức, các hàm thống kê cơ bản và nghiệm số của phương trình vi phân; thư viện toán học mở rộng cho Intel MKL. Tất cả các hàm tích hợp trong nhân MATLAB đều được các chuyên gia thiết kế và tối ưu hóa để hoạt động nhanh hơn hoặc theo cách tương đương với C / C ++ tương đương của chúng.