El paquete Matlab fue creado por matemáticas hace más de diez años. El trabajo de cientos de científicos y programadores está dirigido a la expansión permanente de sus capacidades y la mejora de los algoritmos indicados. Actualmente, Matlab es un medio poderoso y universal para resolver problemas derivados en diversos campos de la actividad humana.
MADLAB 6.x MEDIO DE TRABAJO, MATLAB 7 tiene interfaz conveniente Para acceder a muchos elementos auxiliares de Matlab.
Al iniciar MATLAB 6.x, el entorno de trabajo aparece en la pantalla. , representado en la fig. uno.

Higo. 1. MATLAB 6.x entorno de trabajo

Esta lección estudia la base del trabajo (introducción) en Matlab.

El medio de trabajo contiene los siguientes elementos:

Menú;
- Barra de herramientas con botones y lista desplegable;
- Tabs con pestañas Lanzamiento Almohadilla y Espacio de trabajo,de donde puede obtener fácil acceso a varios módulos de Lavigoh y al contenido del medio de trabajo;
- Tabs con pestañas Mando. Historia. y Actual Directorio,destinado a visualizar y volver a llamar a los comandos ingresados \u200b\u200banteriormente, así como para instalar el directorio actual;
- Ventana de comando Mando. Ventana. con la línea de comandos en la que se encuentra el cursor parpadeante;
- Cadena de la estación.

Todos los comandos descritos en este trabajo de laboratorio deben anotarse en la línea de comandos. El símbolo en sí ", que denota la invitación de la línea de comandos, no es necesaria para escribir. Para ver el espacio de trabajo, es conveniente usar barras de desplazamiento o llaves , moverse hacia la izquierda o hacia la derecha y , Para moverse hacia arriba o hacia abajo. Sobre el uso de llaves , , , Se decía adicionalmente. Si de repente, después de moverse sobre el área de trabajo de la ventana de comandos, la línea de comandos con un cursor parpadeante desapareció, simplemente haga clic en .
Es importante recordar que el conjunto de cualquier comando o expresión debe terminar con la llave Para que el programa MATLAB ejecute este comando o calcule la expresión.

Nota 1.

Si el entorno de trabajo MATLAB 6.x no tiene algunas ventanas descritas, luego sigue en el menú VISTA.seleccione los elementos relevantes: Ventana de comandos, historial de comandos, directorio actual, espacio de trabajo, almohadilla de lanzamiento.

2.1. Cálculos aritméticos

Funciones matemáticas incorporadas Matlab le permite encontrar valores de diversas expresiones. MATLAB proporciona la capacidad de controlar el formato de salida. Los comandos para calcular las expresiones tienen el formulario peculiar a todos los lenguajes de programación de alto nivel.

2.1.1. Cálculos más simples

Marque 1 + 2 en la línea de comandos y haga clic en . Como resultado, se muestra lo siguiente en la ventana Comando MATLAB:

»1 + 2
Ans \u003d.
3
» |

¿Qué hizo Matlab? Al principio, calculó la cantidad de 1 + 2, luego registró el resultado en una variable especial ANS y emite su valor igual a 3, en la ventana de comandos. Debajo de la respuesta hay una línea de comandos con un cursor parpadeante, que denota que Matlab está listo para la computación adicional. Puede marcar nuevas expresiones en la línea de comandos y encontrar sus valores.

Si necesita continuar trabajando con la expresión anterior, por ejemplo, calculando (1 + 2) /4.5, entonces la forma más fácil de usar el resultado se almacena en la variable ANS. Marque el ANS / 4.5 en la línea de comandos (cuando ingrese fracciones decimales, se usa el punto) y presione Resulta:

»ANS / 4.5
Ans \u003d.
0.6667
» |

Nota 2.

La vista en la que los resultados de los cálculos dependen del formato de salida establecido en Matlab. A continuación se explica cómo configurar los formatos de salida principales.

2.1.2. Formatos de salida de resultados de computación

El formato de salida requerido está determinado por el usuario del menú MATLAB. Seleccione en el menú Archivo párrafo Preferencias.Aparece un cuadro de diálogo en la pantalla. Preferencias.Para configurar el formato de salida, asegúrese de que el elemento seleccionado en la lista del panel izquierdo Mando. Ventana.. La tarea del formato está hecha de la lista desplegable. Numérico. formato. Paneles TEXTO. mONITOR.
Analizaremos solo los formatos más utilizados. Escoger corto En la lista desplegable Numérico. formato. en MATLAB 6.x. Cierre el cuadro de diálogo presionando el botón OK. Ahora, el formato de punto de flotación corto corto se establece para mostrar los resultados de los cálculos, en los que solo se muestran cuatro dígitos en la pantalla después del punto decimal. Marque 100/3 en la línea de comandos y haga clic en .
El resultado se muestra en formato Shar:

"100/3
Ans \u003d.
33.3333

Este formato de salida se guardará para todos los cálculos posteriores, a menos que se instale otro formato. Tenga en cuenta que la MATLAB es una situación en la que el resultado no encaja en el formato Shar cuando se muestra demasiado o pequeño. Calcule 100000/3, el resultado se muestra en forma exponencial:

"100000/3.
Ans \u003d.
Z.zzze + 004.

Lo mismo ocurrirá cuando se encuentra 1/3000:

"1/3000
Ans \u003d.
Z.zzzza-004.

Sin embargo, la configuración de formato inicial también se guarda con cálculos adicionales, para pequeños números, la salida aparecerá nuevamente en formato corto.

En el ejemplo anterior, el paquete MATLAB trajo el resultado de los cálculos en forma exponencial.La grabación 3.3333E-004 denota 3.3333 * 10-4 o 0.00033333. De manera similar, puede marcar números en expresiones. Por ejemplo, es más fácil marcar 10E9 o L.0E10 que 10,000,000, y el resultado será el mismo. El espacio entre los números y el símbolo E no se permite al ingresar, porque Esto llevará a un mensaje de error:

"10 E9
??? 10 E9.

Si desea obtener el resultado de los cálculos con mayor precisión, debe seleccionar en la lista desplegable largo.. El resultado se mostrará en un formato largo con un punto flotante de largo con catorce dígitos después de un punto decimal. Formatos corto mI. y largo. mI. Diseñado para mostrar el resultado en forma exponencial con cuatro y quince dígitos después de un punto decimal, respectivamente. La información sobre los formatos se puede obtener escribiendo el comando de ayuda en el argumento de formato en el símbolo del sistema:

Una descripción de cada uno de los formatos aparece en la ventana de comandos.

Establezca el formato de salida directamente desde la línea de comandos utilizando el comando Formato. Por ejemplo, para instalar un punto de flotación largo del formato de salida para los resultados de la computación, ingrese el comando Formato Long E en el símbolo del sistema:

»Formato largo e
»1.25 / 3.11
Ans \u003d.
4.019292604501608e-001.

Tenga en cuenta que el comando de formato de ayuda muestra el nombre de los formatos en mayúsculas. Sin embargo, el equipo que se debe introducir consiste en letras minúsculas. Esta característica de la ayuda de ayuda incorporada debe ser utilizada para. Matlab distingue las letras mayúsculas y minúsculas. Intentar el comando establecido por las letras mayúsculas resultará en un error:

»Formato largo e
??? Formato largo.
Operador faltante, coma o semi-colon.

Para obtener una percepción más conveniente del resultado, MATLAB muestra el resultado de los cálculos a través de la cadena después de la expresión calculada. Sin embargo, a veces es conveniente colocar más filas en la pantalla, para las cuales debe seleccionar el interruptor compacto (archivo, numérico mONITOR)de la lista desplegable. Agregar cadenas vacías está asegurada seleccionando sUELTO. De la lista desplegable Numérico. monitor.

Nota 3.

Todos los cálculos de matlab intermedios producen con doble precisiónno importa qué se establezca el formato de salida.

2.2. Uso de funciones elementales.

Supongamos que necesita calcular el valor de la siguiente expresión:

Ingrese esta expresión en la línea de comandos de acuerdo con las reglas de MATLAB y haga clic en :

»EXP (-2.5) * Log (11.3) ^ 0.3-SQRT ((SIN (2.45 * PI) + COS (3.78 * PI)) / TAN (3.3))

La respuesta se muestra en la ventana de comandos:

ans \u003d.
-3.2105

Al ingresar a la expresión, las funciones de matlab incorporado se utilizan para calcular los expositores, el logaritmo natural, la raíz cuadrada y las funciones trigonométricas. ¿Qué funciones elementales incorporadas se pueden usar y cómo llamarlos? Marque el comando Ayuda Eifun en el símbolo del sistema, mientras que la ventana de comandos muestra una lista de todas las funciones elementales incorporadas con su breve descripción. Los argumentos de las funciones son increíbles entre paréntesis, los nombres de las funciones se escriben con letras minúsculas. Para ingresar números l.es suficiente para marcar PI en la línea de comandos.

Las operaciones aritméticas en MATLAB se realizan como de costumbre inherentes en la mayoría de los lenguajes de programación:

Erección al grado ^;
- multiplicación y división *, /;
- Adición y Subtraction +, -.

Para cambiar el procedimiento para realizar operadores aritméticos, debe utilizar paréntesis.
Si necesita calcular el valor de la expresión similar al anterior, por ejemplo,

es opcional para reclutarlo de nuevo en la línea de comandos. Puede usar el hecho de que Matlab recuerda todos los comandos ingresados. Para volver a iluminarlos a la línea de comandos, las llaves son las teclas. , . Calcule esta expresión haciendo los siguientes pasos.

1. Presione la tecla<­>Al mismo tiempo, la expresión ingresada anteriormente aparece en el símbolo del sistema.
2. Ingrese los cambios necesarios en él, reemplazando el signo menos en un PLUS y una raíz cuadrada al cuadrado (para moverse en la línea con la expresión, las teclas son las teclas , , , ).
3. Calcule la expresión cambiada haciendo clic en .

Resulta

»EXR (-2.5) * Log (11.3) ^ 0.3 + ((SIN (2.45 * PI) + COS (3.78 * PI)) / Tan (3.3)) ^ 2
Ans \u003d.
121.2446

Si necesita obtener un resultado más preciso, debe ejecutar el comando Format Long E, luego presione la tecla<­> Hasta que aparezca la expresión requerida en el símbolo del sistema y calcule presionando .

»Formato largo e
»Exp (-2.5) * log (11.3) ^ 0.3 + ((pecado (2.45 * pi) + cos (3.78 * pi)) / Tan (3.3)) ^ 2
Ans \u003d.
1.212446016556763E + 002.

Retire el resultado de la última expresión encontrada en otro formato sin re-cálculo. Debe cambiar el formato de Command Shar, y luego ver el valor de la variable ANS, escribiéndola en la línea de comandos y presionando :

»Formato corto
»ANS.
Ans \u003d.
121.2446

En el entorno de trabajo de Matlab 6.x para llamar a los comandos ingresados \u200b\u200banteriormente, hay una herramienta conveniente. Mando. Historia. Con la historia del equipo. La historia de los comandos contiene la hora y la fecha de cada sesión con MATLAB 6.x. Para activar la ventana Mando. Historia. Debe seleccionar una pestaña con el mismo nombre. El comando actual en la ventana se muestra sobre un fondo azul. Si hace clic en cualquier comando en la ventana del mouse izquierdo, este comando se vuelve actual. Para ejecutarlo en Matlab, debe aplicar un doble clic en el mouse o seleccionar una cadena con un comando con las teclas , Y presiona la tecla . El comando innecesario se puede eliminar de la ventana. Para hacer esto, debe hacerse corriente y eliminar con la clave. . Puede seleccionar múltiples comandos consecutivos utilizando combinación de teclas +, + y realizándolos con O eliminar llaves . Seleccionar los comandos de funcionamiento consistentemente se pueden hacer clic con las teclas simultáneas . Si los comandos no van uno tras otro, debe usar el botón izquierdo del ratón para mantener la tecla para resaltar .

Cuando hace clic con el botón derecho en el área de la ventana Mando. Historia. Aparece un menú emergente. Selección del párrafo Sarucopiando el comando al búfer de Windows. Con ayuda Evaluar. Selección Puede realizar un grupo de comandos marcado. Para eliminar el comando actual, el elemento está diseñado Borrar. Selección. D.para eliminar todos los comandos a la corriente - Borrar. a. Selecciónpara eliminar todos los comandos - Borrar. Completo. Historia.

Al calcular, algunas situaciones excepcionales son posibles, como la división en cero, que en la mayoría de los lenguajes de programación conducen a un error. Al dividir un número positivo en cero en Matlab, se obtiene un INF (infinito), y al dividir numero negativo En cero se apaga :inf (menos infinito) y se emite una advertencia:

"1/0.
ADVERTENCIA: Divida por cero.
Ans \u003d.
Infancia

Al dividir cero a cero, se obtiene NAN (no número) y también emitió una advertencia:

» 0/0
ADVERTENCIA: Divida por cero.
Ans \u003d.
Yaya.

Al calcular, por ejemplo, SQRT (-1) , no se produce ningún error o advertencia. MATLAB ingresa automáticamente al área de números complejos:

»SQRT (-1.0)
Ans \u003d.
0 + l.0000i

¿Cómo descubrir qué funciones elementales incorporadas se pueden usar y cómo llamarlos? Marque el comando en el símbolo del sistema Ayuda a Eifun.Al mismo tiempo, se muestra una lista de todas las funciones elementales incrustadas con su breve descripción en la ventana de comandos.

MATLAB combina un lenguaje sencillo a la tasa más alta de los cálculos. ¿Debido a lo que está logrando tal velocidad? ¿Qué hay que hacer para escribir a Matlab un programa verdaderamente rápido? Finalmente, ¿hay una alternativa digna a Matlabu entre el software libre? Intentaremos responder todas estas preguntas ahora.

Matlab apareció a fines de la década de 1970 como un lenguaje de scripting y una envoltura sobre la álgebra lineal de Linpack y las características de la biblioteca de Eispack. Una característica de MATLAB es que el tipo básico (y en ese momento es el único) en él, la matriz, y no el número. Debido a esto, fue posible guardar la grabación de las operaciones de matriz de ciclos, lo que lo hace más compacto y similar a Matemáticas. Por otro lado, el uso de las bibliotecas más modernas en ese momento aseguró la alta velocidad de los cálculos. Todo esto contribuyó al rápido crecimiento de la popularidad de Matlab.

Multiplicación de la matriz al número registrado de diferentes maneras

Desde entonces, han pasado más de treinta años. Durante estos años, se escribieron docenas de libros sobre Matlab, se convirtió en uno de los idiomas estándar para los cálculos científicos y técnicos. La relativa facilidad del lenguaje y la alta velocidad de los cálculos realizados con ella se conservan y siguen siendo partidos atractivos en el paquete. ¿Pero debido a lo que se logra esto? ¿Cómo se dispone Matlab Matlab?

Como antes, en Matlab "bajo la capucha" las bibliotecas matemáticas más modernas. Ahora es: Intel Math Kernel Library (MKL) para operaciones de álgebra lineal y biblioteca de primitivos de rendimiento integrada Intel (IPPL): para optimizar el procesamiento de la imagen. MKL incluye, en particular, las bibliotecas: Blas, implementando operaciones de matriz de vectores básicas, y Lapack - Modern Development LinPack, que contiene solventros de problemas de álgebra lineal. Por lo tanto, no es sorprendente que, por la velocidad de Matlab, otorga algún código "casero" que implemente las operaciones de la matriz de vectores. También omite con confianza los paquetes utilizando otras implementaciones de Blas y Lapack.

El hecho es que MKL y IPPL usan los conjuntos de instrucciones de SSE y AVX para el procesador que implementan cálculos paralelos en el caso cuando necesita realizar la misma secuencia de acciones en datos diferentes (SIMD). Esto conduce a un aumento significativo en el rendimiento, y sin ningún esfuerzo del usuario.

Además, Matlab probablemente utiliza SSE / AVX y en las funciones de su kernel, que se implementan en C. al menos para desarrollar un paquete de MathWorks use Intel Parallel Studio XE, que incluye el compilador C / C ++.

Es curioso que en las computadoras con los procesadores AMD MATLAB también use las bibliotecas desarrolladas en Intel, aunque AMD ha implementado su biblioteca con capacidades similares. Núcleo amd Biblioteca de matemáticas (ACML).

Por lo tanto, la velocidad de MATLAB consiste en bibliotecas altamente recomendadas (Intel), la paralelización implícita (que también se fusiona con Intel) y se configura para usar estas ventajas de los MathWorks. No podemos saber exactamente el grado de influencia de cada uno de los factores, además, pueden cambiar de la versión a la versión y desde la plataforma a la plataforma.

Definición de las versiones de las bibliotecas MATLAB utilizadas utilizando la función de versión.

Para poder usar efectivamente estas posibilidades, debe "vectorizar" el programa, es decir, reemplazar el uso de ciclos con operaciones sobre una matriz en su conjunto, que acaba de implementar las funciones rápidas de Matlab.

Pero los ciclos no fueron olvidados. En 2003, un compilador JIT apareció como parte de Matlab (versión 6.5, R13). Analiza el programa que se está ejecutando mediante la traducción de fragmentos repetidos al código de la máquina. Como resultado, con repeticiones posteriores, la velocidad de estos fragmentos aumenta significativamente (a veces hasta 100 veces), lo que le permite hacer algunos ciclos casi tan rápido como sus analógicos vectorizados. Pero: para que el compilador JIT pueda aplicarse con éxito, el código de ciclo debe cumplir con ciertos requisitos.

Un breve resumen de estos requisitos, así como los consejos sobre la vectorización del programa, se pueden obtener en el trabajo de escribir un código FAST MATLAB, y una información más detallada y fresca, en el blog del indocumentado Matlab Yair Altman o en las páginas de su libro. "Acelerando el rendimiento de MATLAB": el manual de hoy más detallado para optimizar los programas MATLAB. Por cierto, el uso anterior de la función de versión también se refiere a capacidades de paquetes indocumentados.

Como una alternativa más barata a Matlab, puede usar Python con bibliotecas numeras / escapadas y MKL instalado. En este caso, Numba o Cython se aplica en lugar del compilador Matlab Jit. Numerosas pruebas cuyos resultados se pueden encontrar en Internet (por ejemplo, esto), sugieren que Matlab y Python + Scipy Bundle se divierten muy cerca de los resultados de velocidad, para que se realicen la habilidad del programador y su conocimiento del paquete específico.

Dmitry Khramov

Aquellos que se ocupan de las matemáticas más altas conocen perfectamente con lo que las matemáticas "monstruos" a veces tienen que enfrentar. Por ejemplo, para calcular algún tipo de integral triple gigante, puede pasar una verdadera UYMA de tiempo, fuerzas espirituales y células nerviosas no regeneradoras. Por supuesto, es muy interesante, desafía a la integral, y tómala. ¿Pero qué hacer si, en cambio, la integral amenazaba con llevarte? O, ¿qué es aún peor, el triple cúbico salió de control y se despertó? Esto y el enemigo no lo desean.

Anteriormente, solo había dos opciones: escupirlo en todo e ir a caminar o entrar en una batalla de varias horas con una integral. Bueno, a quien muchas horas, a quien el Multi-Day, que, como estudió. Pero ese no es el punto. El siglo veinte y el progreso que se mueven inexorablemente, nos ofrecen una tercera forma, a saber, le permitirá tomar la integral más compleja "rápidamente". Lo mismo se aplica a la solución de todo tipo de ecuaciones, construyendo gráficos de funciones en forma de hipérbolos cúbicos, etc.

Por tal extraordinario, pero periódicamente, hay poderosas armas matemáticas de situaciones ocupacionales. Conoce quién más no conoce: paquete de software MATLAB.

MATLAB y resuelve la ecuación, y se aproxima, y \u200b\u200bconstruirá un programa de función. ¿Entiendes lo que significa, amigos?

Esto significa que uno de los paquetes de procesamiento de datos más potentes. El nombre se descifró como Matriz.Laboratorio. Laboratorio de matriz,si en ruso . Las capacidades del programa cubren casi todas las áreas de las matemáticas. Entonces, usando Matlab, puedes:

• Produce todo tipo de operaciones en matrices, resuelva ecuaciones lineales, trabajando con vectores;
• Calcule las raíces de los polinomios de cualquier grado, producir operaciones en polinomios, diferenciar, extrapolar e interpolar las curvas, construir gráficos de cualquier funciones;
• Gastar análisis estadístico datos utilizando filtración digital, regresión estadística;
• Resolver ecuaciones diferenciales. En derivados privados, lineales, no lineales, con condiciones de límite, no importa, Malab decidirá todo;
• Realizar operaciones aritméticas enteras.

Además de todo esto, Matlab le permite visualizar datos hasta la construcción de gráficos tridimensionales y crear rodillos animados.

Nuestra descripción de Matlab, por supuesto, no completa. Además de las capacidades proporcionadas por el fabricante y las funciones existen. gran cantidad Herramientas de MAB, escritas simplemente entusiastas u otras compañías.

MATLAB como lenguaje de programación

Y también es un lenguaje de programación que se usa directamente cuando se trabaja con el programa. No entremos en detalles, digamos que los programas escritos en Matlab son dos tipos: funciones y scripts.

El programa principal de archivos de trabajo es un archivo M. Este es un archivo de texto sin fin, y está en él que la programación de computación está directamente. Por cierto, deja que no tenga miedo de esta palabra, para trabajar en Matlab, no necesita ser un programador profesional en absoluto.

Los archivos M se dividen en

• M-Scenarios. El M-Script es el tipo M-Archivo más simple que no tiene argumentos de entrada y salida. Este archivo Se utiliza para automatizar múltiples cálculos repetidos.
• M-funciones. Las funciones M son archivos M que hacen la disponibilidad de argumentos de entrada y salida.

Para mostrar visualmente cómo funciona el trabajo en Matlab, veamos el ejemplo de crear una función en Matlast. Esta función calculará el valor promedio del vector.
f. unción y \u003d promedio (x)
% Elementos promedio de vector promedio.
% Promedio (x), donde x es un vector. Calcula el valor promedio de los elementos del vector.
% Si el argumento de entrada no es un vector, se genera un error.
\u003d Tamaño (x);
Si (~ (((m \u003d\u003d 1) | (n \u003d\u003d 1)) | (M \u003d\u003d 1 & n \u003d\u003d 1))
Error ("La matriz de entrada debe ser un vector ')
Final.
y \u003d suma (x) / longitud (x); % En realidad cálculo

La cadena de definición de la función informa al sistema MATLAB que el archivo es una función M, y también define la lista de argumentos de entrada. Por lo tanto, la cadena de definición de función promedio tiene el formulario:
Función y \u003d promedio (x)
Dónde:

1. función: una palabra clave que define la función M;
2. y - Argumento de salida;
3. promedio - el nombre de la función;
4. x - Argumento de entrada.

Entonces, para escribir una función en Matlaba, es necesario recordar que cada función en el sistema MATLAB contiene una cadena de definición de una función similar a la anterior.

Por supuesto, se necesita un paquete tan poderoso, no solo para facilitar la vida de los estudiantes. Actualmente, Matlab, por un lado, es muy popular entre los especialistas de muchas industrias científicas y de ingeniería. Por otro lado, la capacidad de trabajar con grandes matrices hace que MATLAB sea una herramienta indispensable de analistas financieros, lo que permite resolver muchas más tareas que, por ejemplo, conocido por todas las exclas. Lea más sobre si puede leer en el artículo de revisión.

Desventajas de trabajar con Matlab.

¿Cuáles son las dificultades para trabajar con Matlab? La dificultad es quizás solo una. Pero fundamental. Para divulgar plenamente las capacidades de MATLAB y resolver fácilmente la tarea que debe presentar ante usted, tendrá que sudar y primero tratar con Matlabo a nosotros mismos (cómo crear un archivo, cómo crear una función y otros). Y esto no es tan simple, por poder y amplios oportunidades Requieren víctimas.

Con todos los deseos no es posible que Matlab -programa simple. Sin embargo, esperamos que todo lo anterior sea un argumento suficiente para cuidar su desarrollo.

Y finalmente. Si no sabes, por qué todo fue a tu vida, y no, de lo contrario, le pregunte a Matlaba al respecto. Simplemente escriba "por qué" en la línea de comandos. Él responderá. ¡Intentar!

Ahora conoces las posibilidades de Matlab. En el campo de la educación, Matlab se usa a menudo en la enseñanza de métodos numéricos y álgebra lineal. Muchos estudiantes no lo hacen sin él cuando se procesa los resultados del experimento realizado durante el trabajo de laboratorio. Para el desarrollo rápido y de alta calidad de los conceptos básicos del trabajo con MATLAB, siempre puede contactar, en cualquier momento listo para responder a cualquiera de sus preguntas.

1. Lección 23. Conozca los paquetes de expansión de Matlab.

LECCIÓN №23.

Conocimiento con los paquetes de la expansión de Matlav.

Salida de la lista de paquetes de expansión.

Simulinc para Windows

Paquete Matemáticas simbólicas

Paquetes de cálculos matemáticos.

Paquetes de análisis y síntesis de sistemas de control.

Paquetes de identificación del sistema

Medios adicionales de paquete simulinc

Paquetes para procesamiento de señales e imágenes.

Otros paquetes de aplicaciones

En esta lección, revisamos brevemente los medios básicos de expansión profesional del sistema y lo adaptamos a la solución de ciertas clases de tareas matemáticas y científicas y técnicas, con los paquetes de expansión del sistema MATLAB. No hay duda de que al menos algunos de estos paquetes deben dedicarse a un curso de capacitación separado o un libro de referencia, quizás no uno. En el extranjero, en la mayoría de las extensiones publicadas libros separados, y el volumen de documentación sobre ellos es cientos de megabytes. Desafortunadamente, el volumen de este libro permite solo un poco a través de los paquetes de expansión para darle a al lector una idea de qué direcciones se desarrolla el sistema.

2. Lista de salida de paquetes de expansión.

Salida de la lista de paquetes de expansión.

La composición completa del sistema Matlab 6.0 contiene una serie de componentes, el nombre, el número de versión y la fecha de la creación que se puede mostrar por el comando VER:

MATLAB Versión 6.0.0.88 (R12) en el número de licencia de PCWIN MATLAB: 0

	Matlab Toolbox	Versión 6.0		06-0T-2000.
		Versión 4.0.
		Versión 4.0.		04-0t 2000.
	Codificador de flujo estatal.	Versión 4.0.		04-0t 2000.
	Taller de tiempo real	Versión 4.0.
	Bloque de referencia de coma.	Versión 1.0.2.
	Bloque de comunicaciones.	Versión 2.0.
	Caja de herramientas de comunicaciones	Versión 2.0.
	Caja de herramientas del sistema de control	Versión 5.0.
	DSP Blockset.	Versión 4.0.
	Caja de herramientas de adquisición de datos.	Versión 2.0.		05-0T 2000.
	Caja de herramientas de base de datos	Versión 2.1.
	Caja de herramientas de DataFeed	Versión 1.2.
	Dials & Gauges Blockset	Versión 1.1.
	Caja de herramientas de diseño de filtro	Versión 2.0.
	Caja de herramientas de derivados financieros	Versión 1.0.
	Caja de herramientas de la serie de tiempo financiera	Versión 1.0.
	Caja de herramientas financiera	Versión 2.1.2
	Bloque de puntos fijos	Versión 3.0.
	Caja de herramientas lógica difusa	Versión 2.1.
	Caja de herramientas GARCH.	Versión 1.0.
	Caja de herramientas de procesamiento de imágenes	Versión 2.2.2

	Caja de herramientas de control de instrumentos	Versión 1.0.
	LMI Control Toolbox	Versión 1.0.6.
	Compilador de matlab	Versión 2.1.
	Generador de informes de MATLAB.	Versión 1.1.
	Caja de herramientas de mapas	Versión 1.2.
		Versión 1.0.5.
	Kit de desarrollador de Motorola DSP	Versión 1.1.		OL-SEP-2000
	Caja de herramientas de mi-análisis y síntesis	Versión 3.0.5
	Caja de herramientas de red neuronal	Versión 4.0.
	Bloques de diseño de control no lineal	Versión 1.1.4.
	Caja de herramientas de optimización.	Versión 2.1.
	Caja de herramientas de ecuación diferencial parcial	Versión 1.0.3.
	Sistema de energía del conjunto de bloques.	Versión 2.1.
	Taller en tiempo real ADA CODER	Versión 4.0.
	Codificador incorporado del taller real	Versión 1.0.
	Interfaz de gestión de requisitos.	Versión 1.0.1
	Caja de herramientas de control robusto	Versión 2.0.7
	SB2SL (convierte SystemBuild a Simu	Versión 2.1.
	Caja de herramientas de procesamiento de señales	Versión 5.0.
	Acelerador de Simulink	Versión 1.0.
	Modelo de diferencia para Simulink y ...	Versión 1.0.
	Herramienta de cobertura del modelo SIMULINK	Versión 1.0.
	Generador de informes de Simulink.	Versión 1.1.
	Spline Toolbox	Versión 3.0.
	Caja de herramientas de estadísticas	Versión 3.0.
	Caja de herramientas de matemáticas simbólicas	Versión 2.1.2
		Versión 5.0.
	Wavelet Toolbox.	Versión 2.0.
		Versión 1.1.
	opción incrustada del objetivo xpc	Versión 1.1.

Tenga en cuenta que casi todos los paquetes de expansión en Matlab 6.0 se actualizan y fechan a 2000. Su descripción se amplía notablemente, que en formato PDF tiene mucho más que una tienda de miles de páginas. A continuación se muestra una breve descripción de los principales paquetes de expansión.

3. Simulink para Windows

Simulink para Windows

El paquete de extensión SIMULINK se utiliza para simular modelos que consisten en bloques gráficos con propiedades específicas (parámetros). Componentes de los modelos, a su vez, son bloques gráficos y los modelos que están contenidos en una serie de bibliotecas y con el mouse se pueden transferir a la ventana principal y conectarse con las conexiones necesarias. Los modelos pueden incluir fuentes de señales de varios tipos, dispositivos de registro virtual, gráficos de animación. Al hacer doble clic en el bloque de modelo, muestra una ventana con una lista de sus parámetros que el usuario puede cambiar. El lanzamiento de la imitación proporciona modelos matemáticos de un modelo construido con una representación visual visual de los resultados. El paquete se basa en los diagramas de bloques de construcción al transferir bloques de la biblioteca de componentes a la ventana Editar creada por el modelo. El modelo se está ejecutando en ejecución. En la Fig. 23.1 muestra el proceso de modelado de un sistema simple - cilindro hidráulico. El control se realiza utilizando osciloscopios virtuales, en la FIG. 23.1 muestra las pantallas de dos Osciloscopios de este tipo y la ventana del Subsistema Simple del Modelo. Es posible modelar sistemas complejos que consistan en una variedad de subsistemas.

Simulink se compone y resuelve la ecuación del estado del modelo y le permite conectar una variedad de instrumentos de medición virtuales a los puntos deseados que necesita. Impresiona la visibilidad de la presentación de los resultados de modelado. Ya se han dado varios ejemplos de la aplicación del paquete de Simulink en la lección 4. La versión anterior del paquete se describe en detalle en los libros. La principal innovación es el procesamiento de señales de matriz. Paquetes de rendimiento Simulink separados, como el acelerador de Simulink para compilar el código de modelos, el perfilador de Simulink para el análisis de código, etc.

Higo. 23.1. Un ejemplo de modelar un sistema de cilindro hidráulico utilizando la extensión SIMULINK.

1.gif.

Imagen:

1b.gif.

Imagen:

4. Tiempo en tiempo real objetivo y taller.

Tiempo de Windows en tiempo real y taller

Conexión a SIMULINK El potente Subsistema de Simulación Simulación en tiempo real (con hardware adicional en forma de tableros de expansión de computadoras), representada por los paquetes de extensión de Window Tiempo y taller en tiempo real, es una herramienta poderosa para administrar objetos y sistemas reales. Además, estas extensiones le permiten crear modelos ejecutables. Higo. 4.21 En la Lección 4 muestra un ejemplo de tal modelo para un sistema descrito por ecuaciones diferenciales no lineales de campo de van der. La ventaja de este modelado es su visibilidad matemática y física. En los componentes de los modelos SIMULINK, no solo los parámetros fijos, sino que también se pueden establecer relaciones matemáticas que describen el comportamiento de los modelos.

5. Generador de informes para MATLAB y SIMULINK

Generador de informes para MATLAB y SIMULINK

Los generadores de informes: los medios ingresados \u200b\u200ben MATLAB 5.3.1, proporcionan información sobre la operación del sistema MATLAB y el paquete de expansión de Simulink. Esta herramienta es muy útil para depurar algoritmos de computación complejos o en sistemas complejos de modelado. Los generadores de informes son lanzados por el comando INFORME. Los informes se pueden representar como programas y editar.

Los generadores de informes pueden ejecutar los equipos incluidos en los informes y fragmentos de programas y le permiten controlar el comportamiento de la computación compleja.

6. Caja de herramientas de redes neuronales

Caja de herramientas de redes neuronales.

Un paquete de programas de aplicaciones que contienen medios para construir redes neuronales basadas en el comportamiento de un análogo matemático de una neurona. Pa-KET proporciona un apoyo efectivo para diseñar, aprender y modelar una pluralidad de paradigmas de red conocidos, desde los modelos básicos de percepción hasta las redes asociativas y de autoorganización más modernas. Se puede utilizar un paquete para estudiar y aplicar redes neuronales a tales tareas como procesamiento de señales, gestión no lineal y modelado financiero. Es posible generar un código C portátil con taller en tiempo real.

El paquete incluye más de 15 tipos conocidos de redes y reglas de capacitación que permiten al usuario elegir el paradigma más apropiado para una aplicación particular o una tarea de investigación. Para cada tipo de arquitectura y reglas de capacitación, existen inicialización, aprendizaje, adaptación, creación y simulación, demostraciones y un ejemplo de la solicitud de red.

Para las redes administradas, puede elegir una arquitectura directa o recurrente utilizando una pluralidad de reglas de capacitación y métodos de diseño, como PercePtron, distribución inversa, distribución inversa de Levenberg, redes con base radial y redes recurrentes. Puede cambiar fácilmente cualquier arquitectura, reglas de capacitación o funciones de transición, agregue nuevas, y todo esto sin escribir una sola cadena en SI o Fortran. Un ejemplo de una solicitud de paquete para la carta de reconocimiento de imágenes se llevó a clase 4. Se puede encontrar una descripción detallada de la versión anterior del paquete en el libro.

7. Caja de herramientas lógica difusa

Caja de herramientas lógica difusa

El paquete de la aplicación Fuyy Logic se refiere a la teoría de los conjuntos borrosos (borrosos). Soporte para métodos modernos para agrupaciones borrosas y redes neuronales borrosas adaptables. Los gráficos de paquetes hacen posible monitorear de manera interactiva las características del comportamiento del sistema.

Las características principales del paquete:

• determinación de variables, reglas difusas y funciones de accesorios;
• visualización interactiva de salida lógica borrosa;
• métodos modernos: retiro borroso adaptable utilizando redes neuronales, agrupamiento difuso;
• interactivo modelado dinámico en simulink;

generando un código C Portátil usando taller en tiempo real.

Este ejemplo muestra claramente las diferencias en el comportamiento del modelo al tener en cuenta la lógica difusa y sin tal contabilidad.

8. Caja de herramientas de matemáticas simbólicas

Caja de herramientas de matemáticas simbólicas

El paquete de solicitud que le da al sistema MATLAB, la posibilidad de resolver problemas en forma simbólica (analítica), incluida la implementación de un bit arbitrario aritmético preciso. El paquete se basa en el uso del kernel de matemáticas simbólicas de uno de los sistemas de álgebra de computadoras más potentes - Maple V R4. Asegura la implementación de la diferenciación simbólica y la integración, el cálculo de sumas y las obras, la descomposición en la serie de taylor y macrol, operaciones con polinomios de potencia (polinomios), calculando raíces polinomiales, solución en forma analítica de ecuaciones no lineales, todo tipo de simbólico Transformaciones, sustituciones y mucho más. Tiene comandos de acceso directo al kernel del sistema Maple V.

El paquete le permite preparar procedimientos con la sintaxis del lenguaje de programación del sistema MAPLE V R4 e instalarlos en el sistema MATLAB. Desafortunadamente, de acuerdo con las capacidades de las matemáticas simbólicas, el paquete es muy inferior a los sistemas especializados de álgebra informática, como las últimas versiones de Maple y Mathematica.

9. Paquetes de computación matemática.

Paquetes de cálculos matemáticos.

MATLAB incluye muchos paquetes de expansión que mejoran las capacidades matemáticas del sistema que aumentan la velocidad, la eficiencia y la precisión de los cálculos.

10. Caja de herramientas de la Fundación NAG

Caja de herramientas de la Fundación NAG

Una de las bibliotecas más poderosas. funciones matemáticasCreado por un grupo especial El grupo numérico de algoritmos, Ltd. El paquete contiene cientos de nuevas características. Los nombres de las funciones y la sintaxis de su llamada se toman prestados de la conocida biblioteca de la biblioteca de la Fundación NAG. Como resultado, los usuarios experimentados de NAG Fortran pueden trabajar sin dificultad con el paquete NAG en Matlab. La Biblioteca de la Fundación NAG proporciona sus funciones como códigos de objeto y los archivos M correspondientes para su llamada. El usuario puede modificar fácilmente estos archivos de piel en el nivel de código fuente.

El paquete proporciona las siguientes características:

las raíces de los polinomios y el método modificado de Lagerra;

cálculo de la cantidad del número: transformación discreta y hermitiana de Fourier;

ecuaciones diferenciales ordinarias: Métodos de Adams y Runge-Kutta;

ecuaciones en derivados privados;

interpolación;

calculando sus propios valores y vectores, números singulares, soporte para matrices complejas y válidas;

aproximación de curvas y superficies: polinomios, splines cúbicos, polinomios de Chebyshev;

minimización y maximización de funciones: Programación lineal y cuadrática, extremos de funciones de varias variables;

descomposición de matrices;

solución de sistemas de ecuaciones lineales;

ecuaciones lineales (lapack);

cálculos estadísticos, incluidas las estadísticas descriptivas y la distribución de probabilidad;

análisis de correlación y regresión: modelos lineales lineales, multidimensionales y generalizados;

métodos multidimensionales: componentes principales, rotaciones ortogonales;

generación de números aleatorios: la distribución normal, distribución de Poisson, Weibulla y cooperación;

estadísticas no paramétricas: Friedman, Kruskala Wallis, Manna-Whitney; En filas temporales: unidimensional y multidimensional;

aproximación de funciones especiales: Expositor integral, función gamma, Bessel y Función GANKEL.

Finalmente, este paquete le permite al usuario crear programas en Fortran, que están vinculados dinámicamente con Matlab.

11. Spline Toolbox

Paquete de programas de aplicación para trabajar con splines. Admite una interpolación y aproximación unidimensional, bidimensional y multidimensional. Proporciona presentación y visualización de datos complejos y gráficos de soporte.

El paquete permite la interpolación, la aproximación y la conversión de las gramas de las formas B a polinomio a prueba de polinomios, la interpolación de las gramas cúbicas y el alisado, realizando operaciones sobre las telículas: cálculo del derivado, integral y exhibición.

El paquete SPLINE está equipado con programas de software descritos en el trabajo de "Una guía práctica para Splines" por Karl Debur, el Creador de Splines y el autor del paquete Spline. Características del paquete en combinación con Matlab y liderazgo detallado El usuario facilita la comprensión de las estrías y su uso efectivo para resolver una variedad de tareas.

El paquete incluye programas para trabajar con las dos formas más generalizadas de representación de Spline: en una forma y una forma polinomial por partes. El formulario es conveniente en la etapa de la construcción de las gramas, mientras que una forma polinomial por partes es más eficiente durante la operación permanente con un spline. El paquete incluye funciones para la creación, asignación, interpolación, aproximación y procesamiento de spline en forma y en forma de segmentos polinomiales.

12. Caja de herramientas de estadísticas

Caja de herramientas de estadísticas

Paquete de programas de aplicación de aplicaciones, amplificando bruscamente las capacidades del sistema MATLAB en la implementación de la computación estadística y el procesamiento de datos estadísticos. Contiene un conjunto muy representativo de generación de números, vectores, matrices y matrices aleatorios de diferentes leyes, así como muchas funciones estadísticas. Cabe señalar que las funciones estadísticas más comunes se incluyen en el núcleo del sistema MATLAB (incluidas las funciones de generar datos aleatorios con una distribución uniforme y normal). Las características principales del paquete:

estadísticas descriptivas;

distribución de probabilidad;

evaluación de parámetros y aproximación;

compruebe las hipótesis;

regresión múltiple;

regresión interactiva paso a paso;

mODELO DE MONTE CARLO;

aproximación a intervalos;

gestión de procesos estadísticos;

planificación del experimento;

modelando la superficie de respuesta;

aproximación de un modelo no lineal;

análisis del componente principal;

gráficos estadísticos;

interfaz de usuario gráfica.

El paquete incluye 20 distribuciones de probabilidad diferentes, incluyendo T (elevación), F y Chi-Square. La selección de parámetros, pantallas gráficas y el método para calcular las mejores aproximaciones se proporcionan para todos los tipos de distribuciones. Hay muchas herramientas interactivas para la visualización dinámica y el análisis de datos. Hay interfaces especializadas para modelar la superficie de respuesta, visualización de distribuciones, generando números aleatorios y líneas de nivel.

13. Caja de herramientas de optimización

Caja de herramientas de optimización.

Paquete de tareas aplicadas: para resolver problemas de optimización y sistemas de ecuaciones no lineales. Admite métodos básicos para optimizar las funciones de una serie de variables:

optimización incondicional de las funciones no lineales;

método de mínimos cuadrados y interpolación no lineal;

resolver ecuaciones no lineales;

programación lineal;

programación cuadrática;

minimización condicional de funciones no lineales;

método Minimax;

optimización multi-criterio.

Una variedad de ejemplos demuestran la aplicación efectiva de las funciones del paquete. Con su ayuda, también puede comparar, ya que la misma tarea se resuelve mediante diferentes métodos.

14. Caja de herramientas de ecuaciones diferenciales parciales

Caja de herramientas de ecuaciones diferenciales parciales

Un paquete muy importante de programas de aplicaciones que contienen muchas funciones para resolver sistemas de ecuaciones diferenciales en derivados privados. Da medios efectivos para resolver tales sistemas de ecuaciones, incluyendo DURO. El paquete utiliza el método del elemento finito. Los comandos y la interfaz gráfica del paquete se pueden usar para modelos matemáticos de ecuaciones en derivados privados en relación con una amplia clase de ingeniería y aplicaciones científicas, incluido el problema de la resistencia de los materiales, los cálculos de los dispositivos electromagnéticos, las tareas de calor y la transferencia de masa. y difusión. Las características principales del paquete:

una interfaz gráfica de pleno derecho para procesar ecuaciones con derivados parciales de segundo orden;

selección automática y adaptativa de la cuadrícula;

tarea de las condiciones de los límites: Dirichlet, Neuman y Mixed;

configuración flexible de la tarea utilizando la sintaxis MATLAB;

partición de cuadrícula totalmente automática y la elección del valor de los elementos finales;

esquemas de cálculo no lineales y adaptativos;

la capacidad de visualizar campos de diversos parámetros y funciones de soluciones, una demostración de efectos de partición y animación aceptados.

El paquete sigue intuitivamente seis pasos de la solución PDE utilizando el método del elemento finito. Estos pasos y los modos de paquete correspondientes son los siguientes: Determinación de la geometría (modo de dibujo), configuración de las condiciones de límite (condiciones de límite), selección de coeficientes que definen la tarea (modo PDE), la despotización de los elementos finitos (modo de malla), la tarea las condiciones iniciales y resolver ecuaciones (modo de solución), procesamiento posterior de la solución (modo gráfico).

15. Paquetes de análisis y síntesis de sistemas de control.

Paquetes de análisis y síntesis de sistemas de control.

Caja de herramientas del sistema de control

El paquete del sistema de control está diseñado para simular, analizar y diseñar sistemas de control automáticos, tanto continuos como discretos. Las funciones del paquete implementan métodos tradicionales de relaciones de engranajes y métodos modernos de espacio estatal. Frecuencia y respuestas temporales, los diagramas de ubicación de los ceros y los polos se pueden calcular y mostrarse rápidamente en la pantalla. Se implementa el paquete:

un conjunto completo de medios para analizar sistemas MIMO (conjunto de entradas - conjunto de salidas);

características temporales: Funciones de transferencia y transición, reacción al impacto arbitraria;

características de frecuencia: Gráficos Bode, Nichols, Nyquist, etc.;

desarrollo de relaciones inversas;

diseño de reguladores LQR / LQE;

características de los modelos: control de control, observabilidad, reducción de modelos;

sistemas de soporte con retraso.

Funciones adicionales de los modelos de construcción le permiten diseñar modelos más complejos. La respuesta del tiempo se puede calcular para una entrada de pulso, un solo salto o una señal de entrada arbitraria. También hay funciones para analizar números singulares.

Medio interactivo para comparar la respuesta temporal y de frecuencia de los sistemas, proporciona al usuario elementos de control gráficos para mostrar simultáneamente las respuestas y la conmutación entre ellos. Puede calcular varias características de respuesta, como el tiempo de sobreclorización del tiempo y la regulación.

El paquete del sistema de control contiene los medios para seleccionar los parámetros de retroalimentación. Entre los métodos tradicionales: análisis de puntos singulares, determinación del coeficiente de ganancia y atenuación. Entre los métodos modernos: regulación cuadrática lineal, etc. El paquete del sistema de control incluye un gran número de Algoritmo para diseñar y analizar sistemas de gestión. Además, tiene un entorno personalizable y le permite crear sus propios archivos M.

16. Caja de herramientas de diseño de control no lineal

Caja de herramientas de diseño de control no lineal

El diseño de bloques de control no lineal (NCD) implementa el método de optimización dinámica a los sistemas de gestión de diseño. Esta herramienta diseñada para usar con SIMULINK ajusta automáticamente los parámetros del sistema según las limitaciones definidas por el usuario para las características temporales.

El paquete utiliza la transferencia de objetos con el mouse para cambiar las restricciones de tiempo directamente en los gráficos, lo que facilita la personalización de las variables y especificar los parámetros indefinidos, proporciona la optimización interactiva, implementa la simulación por el método de Monte Carlo, admite el diseño de SISO- (una entrada: una salida) y los sistemas de control MIMO le permite simular interferencias, seguimiento y otros tipos de respuestas, admite los problemas de un parámetro de repetición y las tareas de control con demora, le permite elegir entre restricciones satisfechas y inalcanzables.

17. Caja de herramientas de control robusto

Caja de herramientas de control robusto

El paquete de control robusto incluye medios para diseñar y analizar sistemas de control resistentes a los multipámetros. Estos son sistemas con errores de modelado, cuya dinámica de los cuales no son conocidos o los parámetros de los cuales se pueden cambiar durante el modelado. Potentes algoritmos del paquete le permiten realizar cálculos complejos, teniendo en cuenta el cambio en el conjunto de parámetros. Características del paquete:

síntesis de reguladores LQG basados \u200b\u200ben minimizar la norma uniforme e integral;

respuesta de frecuencia multiparamómetro;

construir un modelo de espacio estatal;

transformación de modelos basados \u200b\u200ben números singulares;

bajando el orden del modelo;

factorización espectral.

El paquete de control robusto se basa en las funciones del sistema de control, mientras que proporciona simultáneamente un conjunto mejorado de algoritmos para diseñar sistemas de control. El paquete proporciona la transición entre la teoría de la gestión moderna y las aplicaciones prácticas. Tiene muchas características que implementan métodos modernos para diseñar y analizar reguladores robustos de varios parámetros.

Manifestaciones de incertidumbres que violan la estabilidad de los sistemas, diversos ruidos y perturbaciones en las señales, inexactitud del modelo de la relación de engranaje, un altavoz no lineal incontrolado. El paquete de control robusto le permite evaluar el límite de estabilidad de varios parámetros a varias incertidumbres. Entre los métodos utilizados: el algoritmo de perron, el análisis de las características de las funciones de transferencia, etc.

El robusto paquete de control proporciona varios métodos para diseñar comentarios, que incluyen: LQR, LQG, LQG / LTR, et al. La necesidad de reducir el orden del modelo surge en varios casos: una disminución en el orden del objeto, bajando el orden. Del regulador, el modelado de sistemas grandes. El procedimiento cualitativo para reducir el orden del modelo debe ser numéricamente estable. Los procedimientos incluidos en el paquete de control robusto hacen frente con éxito con esta tarea.

18. Modelo de herramientas de control predictivo.

Modelo de herramientas de control predictivo.

El paquete de control predictivo modelo contiene un conjunto completo de fondos para implementar la estrategia de gestión predictiva (proactiva). Esta estrategia se desarrolló para resolver las tareas prácticas de administrar procesos complejos de multicanal en presencia de restricciones a las variables y gestión del Estado. Los métodos de gestión predicativos se utilizan en la industria química y para administrar otros procesos continuos. El paquete proporciona:

modelado, identificación y diagnóstico de sistemas;

soporte de miso (Muchas entradas es una salida), MIMO, características transitorias, modelos de espacio estatal;

análisis del sistema;

convertir modelos en varias formas de representación (espacio de estado, relaciones de engranajes);

proporcionar libros de texto y ejemplos de demostración.

Un enfoque predicativo para las tareas de gestión utiliza un lineal explícito. modelo dinámico Objeto para predecir el impacto de los cambios futuros en las variables de control sobre el comportamiento del objeto. El problema de optimización se formula como una tarea de programación cuadrática con limitaciones resueltas en cada renovación de tacto de simulación. El paquete le permite crear y probar los reguladores para objetos simples y complejos.

El paquete contiene más cincuenta funciones especializadas para diseñar, analizar y modelar sistemas dinámicos utilizando un control predicativo. Admite los siguientes tipos de sistemas: impulso, tiempo continuo y discreto, espacio estatal. Se procesan varios tipos de perturbaciones. Además, el modelo puede incluir claramente las restricciones en las variables de entrada y salida.

Los medios de modelado permiten el seguimiento y la estabilización. Las herramientas de análisis incluyen calcular los polos de un circuito cerrado, una respuesta de frecuencia, otras características del sistema de control. Para identificar el modelo en el paquete hay funciones de interacción con el paquete de identificación del sistema. El paquete también incluye dos funciones de Simulink que le permiten probar los modelos no lineales.

19. MJ - Análisis y síntesis.

(Mj) -análisis y síntesis

El paquete P-análisis y la síntesis contiene funciones para diseñar sistemas de control estable. El paquete utiliza la optimización en una velocidad uniforme y un parámetro singular y. Este paquete incluye una interfaz gráfica para simplificar las operaciones con bloques al diseñar reguladores óptimos. Propiedades del paquete:

• diseño de reguladores óptimos en norma uniforme e integral;
• evaluación de un parámetro singular válido y completo. MJ;

D-K-iteración para aproximarse mu. -Síntesis;

interfaz gráfica para analizar una respuesta de contorno cerrado;

medios para bajar el orden del modelo;

enlace directo de bloques individuales de sistemas grandes.

El modelo de espacio modelo se puede crear y analizar sobre la base de las matrices del sistema. El paquete admite modelos continuos y discretos. El paquete tiene una interfaz gráfica de pleno derecho que incluye: la capacidad de configurar el rango de datos ingresados, una ventana de edición especial propiedades d-k Iteraciones I. representación gráfica Características de frecuencia. Tiene funciones para la adición de matriz, la multiplicación, varias transformaciones y otras operaciones sobre las matrices. Proporciona la capacidad de reducir el orden de los modelos.

20. StateFlow.

StateFlow es un paquete de simulación de sistemas gestionados por eventos basados \u200b\u200ben la teoría de la autómata finita. Este paquete está diseñado para su uso con el paquete de simulación de sistemas dinámicos de Simulink. En cualquier Simulink-Mo-Dela, puede insertar un diagrama de flujo de estado (o diagrama SF), que reflejará el comportamiento de los componentes del objeto (o sistema) de la simulación. El diagrama SF es una animación. De acuerdo con ella, bloques asignados por colores y enlaces, puede rastrear todas las etapas del modelo del sistema simulado o el dispositivo y ponerlo en funcionamiento dependiendo de ciertos eventos. Higo. 23.6 ilustra el modelado del comportamiento del automóvil en caso de circunstancias de emergencia en la carretera. Bajo el modelo del automóvil, un diagrama SF es visible (con mayor precisión, un cuadro de su trabajo).

Para crear diagramas SF, el paquete tiene un editor conveniente y simple, así como las herramientas de la interfaz de usuario.

21. Caja de herramientas de Teoría de Comentarios Cuantitativos

Caja de herramientas de Teoría de Comentarios Cuantitativos

El paquete contiene funciones para crear sistemas de retroalimentación robustos (sostenibles). QFT (teoría cuantitativa de la retroalimentación) es un método de ingeniería que utiliza la presentación de frecuencias de modelos para cumplir con los diversos requisitos de calidad en presencia de características inciertas del objeto. El método se basa en la observación de que la retroalimentación es necesaria en los casos en que algunas características del objeto son inciertas y / o se aplican perturbaciones desconocidas a su entrada. Características del paquete:

evaluación de los límites de frecuencia de la incertidumbre retroalimentación inherente;

la interfaz gráfica de usuario que le permite optimizar el proceso de encontrar los parámetros de retroalimentación requeridos;

funciones para determinar la influencia de varios bloques entrados en el modelo (multiplexores, adnos, bucles de retroalimentación) en presencia de incertidumbres;

soporte para modelar contornos de retroalimentación analógicos y digitales, cascadas y esquemas multiprescritos;

resolución de incertidumbre en los parámetros de objetos utilizando modelos paramétricos y no paramétricos o combinaciones de estos tipos de modelos.

La teoría del feedback es una continuación natural del enfoque de frecuencia clásico del diseño. Su objetivo principal es diseñar reguladores simples de pedidos pequeños con un ancho de banda mínimo, satisfaciendo características de alta calidad en presencia de incertidumbres.

El paquete le permite calcular varios parámetros de retroalimentación, filtros, probar los reguladores tanto en el espacio continuo como discreto. Tiene una interfaz gráfica conveniente que le permite crear reguladores simples que cumplan con los requisitos del usuario.

QFT le permite diseñar reguladores que cumplan con diversos requisitos, a pesar de los cambios en los parámetros del modelo. Los datos medidos se pueden usar directamente para diseñar los reguladores, sin la necesidad de identificar la respuesta compleja del sistema.

22. Caja de herramientas de control LMI

LMI Control Toolbox

El control del paquete LMI (desigualdad de matriz lineal) proporciona un entorno integrado para establecer y resolver tareas de programación lineales. Diseñado inicialmente para diseñar los sistemas de control, el paquete le permite resolver cualquier tarea de programación lineal en casi cualquier campo de actividad, donde se produzcan tales tareas. Las características principales del paquete:

resolver las tareas de programación lineales: las tareas de la compatibilidad de las restricciones, minimizando fines lineales en presencia de restricciones lineales, minimizando sus propios valores;

estudio de tareas de programación lineales;

editor gráfico de tareas de programación lineales;

establecer limitaciones en forma simbólica;

diseño multi-criterio de reguladores;

verificación de sostenibilidad: estabilidad cuadrática de sistemas lineales, resistencia a Lyapunov, criterio Popova Cheque para sistemas no lineales.

El paquete de control LMI contiene algoritmos modernos simplex para resolver tareas de programación lineales. Utiliza la representación estructural de las restricciones lineales, lo que aumenta la eficiencia y minimiza los requisitos de memoria. El paquete tiene medios especializados para analizar y diseñar sistemas de gestión basados \u200b\u200ben la programación lineal.

Usando los núcleos de trabajo de programación lineales, puede verificar fácilmente la estabilidad de los sistemas y sistemas dinámicos con componentes no lineales. Anteriormente, este tipo de análisis se consideró demasiado difícil de implementar. El paquete permite incluso una combinación de criterios, que anteriormente se consideró demasiado complicado y solucible solo con la ayuda de los enfoques heurísticos.

El paquete es una herramienta poderosa para resolver. tareas convexas La optimización que surja en áreas como el control, la identificación, el filtrado, el "diseño estructural, la teoría del gráfico, la interpolación y el álgebra lineal. El control LMI incluye dos tipos de interfaz gráfica de usuario: Editor de tareas de programación lineal (Editor de LMI) y MAGSHAPE Interface. El editor LMI le permite Para establecer limitaciones simbólicas, un Magshape proporciona a un usuario una herramienta conveniente de trabajo con un paquete.

23. Paquetes de identificación del sistema.

Paquetes de identificación del sistema

Caja de herramientas de identificación del sistema

El paquete de identificación del sistema contiene medios para crear modelos matemáticos de sistemas dinámicos basados \u200b\u200ben los datos de entrada y salida observados. Tiene una interfaz gráfica flexible que ayuda a organizar datos y crear modelos. Los métodos de identificación incluidos en el paquete son aplicables para resolver una amplia clase de tareas, desde el diseño de sistemas de control y las señales de procesamiento antes de analizar las series de tiempo y la vibración. Las propiedades principales del paquete:

interfaz simple y flexible;

pre-procesamiento de datos, incluida la pre-filtración, eliminando las tendencias y los desplazamientos; En la elección del rango de datos para su análisis;

análisis de la respuesta en el dominio de tiempo y frecuencia;

mapeo de ceros y postes del sistema de relación de engranaje;

análisis de residuos al probar el modelo;

construcción de diagramas complejos, como el diagrama Nyquist, etc.

La interfaz gráfica simplifica los datos de preprocesamiento, así como el proceso de diálogo de identificación del modelo. También es posible trabajar con el paquete en el modo de comando y usar la expansión de SIMULINK. La descarga y el ahorro de datos, la selección del rango, la eliminación de desplazamientos y tendencias se realiza con mínimos esfuerzos y se encuentran en el menú principal.

La presentación de datos y modelos identificados se organiza gráficamente de tal manera que en el proceso de identificación interactiva, el usuario puede volver fácilmente al paso anterior del trabajo. Para los principiantes, existe la oportunidad de ver los siguientes pasos posibles. Los medios gráficos especializados le permiten encontrar cualquiera de los modelos obtenidos previamente y evaluar su calidad en comparación con otros modelos.

A partir de medir la salida y la entrada, puede crear un modelo de modelo paramétrico que describe su comportamiento en la dinámica. El paquete admite todas las estructuras de modelos tradicionales, incluidos autoriegos, estructura de jenkins de boxeo, etc. Es compatible con modelos lineales de espacio estatal, que se pueden definir tanto en espacio discreto como continuo. Estos modelos pueden incluir un número arbitrario de entradas y salidas. El paquete incluye características que se pueden usar como datos de prueba para modelos identificados. La identificación de modelos lineales se usa ampliamente cuando se diseñan sistemas de control cuando desea crear un modelo de un objeto. En las tareas de procesamiento de señales de modelo, se puede utilizar para el procesamiento de señal adaptable. Los métodos de identificación se aplican con éxito para aplicaciones financieras.

24. Caja de herramientas de identificación del sistema de dominio de frecuencia

Caja de herramientas de identificación del sistema de dominio de frecuencia

El paquete de identificación del sistema de dominio de frecuencia proporciona medios especializados para identificar sistemas dinámicos lineales para su respuesta temporal o de frecuencia. Los métodos de frecuencia están dirigidos a identificar sistemas continuos, que es una adición poderosa a un método discreto más tradicional. Los métodos de paquete se pueden aplicar a tales tareas como modelos de sistemas eléctricos, mecánicos y acústicos. Propiedades del paquete:

perturbaciones periódicas, factor pico, espectro óptimo, secuencias binarias pseudo-aleatorias y discretas;

cálculo de intervalos de confianza de amplitud y fase, ceros y polos;

identificación de sistemas continuos y discretos con retraso desconocido;

diagnóstico modelo, incluyendo modelos y calculadores de residuos;

conversión de modelos a la caja de herramientas de identificación del sistema y la espalda.

Usando el enfoque de frecuencia, puedes lograr mejor modelo en el dominio de frecuencia; Evite errores de muestreo; Resaltar fácilmente un componente constante de la señal; Mejora significativamente la relación señal / ruido. Para obtener señales inquietantes, el paquete proporciona funciones para generar secuencias binarias, minimizando la magnitud del pico y mejora las características espectrales. El paquete proporciona identificación de sistemas estáticos lineales continuos y discretos, generación automática de señales de entrada, así como una imagen gráfica de ceros y los polos del sistema radiante. Las funciones para probar el modelo incluyen el cálculo de los residuos, las relaciones de engranajes, los ceros y los polos, el modelo funciona con los datos de prueba.

25. Paquetes adicionales de expansión de MATLAB

Paquetes adicionales Expansión MATLAB

Caja de herramientas de comunicaciones

Paquete de programas de aplicación para construir y modelar una variedad de dispositivos de telecomunicaciones: líneas de comunicación digital, módems, convertidores de señales, etc. Tiene un rico conjunto de modelos varios dispositivos Comunicación y telecomunicaciones. Contiene una serie de ejemplos interesantes de herramientas de comunicación de modelado, como un módem que opera a través del protocolo V34, un modulador para proporcionar una modulación de banda simple, etc.

26. Procesamiento de señal digital (DSP)

Procesamiento de señal digital (DSP)

Paquete de programas de aplicaciones para diseñar dispositivos utilizando procesadores de señal digital. Estos son principalmente filtros digitales altamente eficientes con parámetros específicos o adaptables de las señales de respuesta de frecuencia (ACH). Los resultados del modelado y el diseño de dispositivos digitales que utilizan este paquete se pueden usar para crear filtros digitales altamente eficientes en microprocesadores de procesamiento de señales digitales modernos.

27. Bloque de puntos fijos

Bloque de puntos fijos

Este paquete especial se enfoca en modelar los sistemas de control digital y los filtros digitales como parte del paquete SIMULINK. Un conjunto especial de componentes le permite cambiar rápidamente entre punto y coma fijo y flotante (punto). Puede especificar palabras de longitud de 8-, 16 o 32 bits. El paquete tiene una serie de propiedades útiles:

el uso de aritmética no descargada o binaria;

seleccione el usuario del punto binario;

instalación automática de la posición del punto binario;

ver el rango máximo y mínimo de la señal del modelo;

cambiar entre cálculos con un punto fijo y flotante;

corrección del desbordamiento y la presencia de componentes clave para operaciones de puntos fijos; Operadores lógicos, tablas de referencia individuales y bidimensionales.

28. Paquetes para procesamiento de señales e imágenes.

Paquetes para procesamiento de señales e imágenes.

Caja de herramientas de procesamiento de señales

Potente paquete para analizar, modelar y diseñar dispositivos para procesar todo tipo de señales, asegurando su filtrado y transformaciones múltiples.

El paquete de procesamiento de señales proporciona características extremadamente extensas de la creación de programas de procesamiento de señales para aplicaciones científicas y técnicas modernas. El paquete utiliza una variedad de técnicas de filtración y los algoritmos de análisis espectrales más nuevos. El paquete contiene módulos para el desarrollo de sistemas lineales y analizando las series de tiempo. El paquete será útil, en particular, en áreas tales como procesar información de audio y video, telecomunicaciones, geofísica, tareas de gestión. modo real Tiempo, economía, finanzas y medicina. Las propiedades principales del paquete:

señales de modelado y sistemas lineales;

diseño, análisis e implementación de filtros digitales y analógicos;

transformación rápida de Fourier, coseno discreto y otra conversión;

estimación de espectros y procesamiento de señales estadísticas;

procesamiento paramétrico de series de tiempo;

generando señales de varias formas.

El paquete de procesamiento de señales es una cáscara ideal para analizar y procesar señales. Utiliza prácticas probadas de algoritmos elegidos por criterios para la máxima eficiencia y confiabilidad. El paquete contiene una amplia gama de algoritmos para representar señales y modelos lineales. Este conjunto le permite al usuario suficiente para abordar de manera flexible la creación del script de procesamiento de señales. El paquete incluye algoritmos para convertir un modelo de una vista a otra.

El paquete de procesamiento de señales incluye un conjunto completo de métodos para crear filtros digitales con una variedad de características. Le permite desarrollar rápidamente filtros de frecuencias superiores e inferiores, pase por banda y filtros de retraso, filtros de múltiples bandas, incluidos los filtros de Chebyshev, Yula-Walker, elíptica, etc.

La interfaz gráfica le permite diseñar filtros especificando los requisitos para ellos en el modo de transferencia de objetos de ratón. El paquete incluye los siguientes nuevos métodos de diseño de filtro:

el método de Generalized Chebyshev para crear filtros con características de fase no lineal, coeficientes complejos o respuesta arbitraria. El algoritmo fue desarrollado por Macken y Karam en 1995;

el método de mínimos cuadrados con restricciones permite al usuario monitorear explícitamente el error máximo (suavizado);

método de calcular el orden mínimo del filtro con la ventana del kaiser;

el método generalizado de Batterworth para el diseño de filtros de baja frecuencia con el ancho de banda y las bandas de atenuación más homogéneas.

Fundada en el procesamiento de señal de paquete de algoritmo de conversión rápida de Fourier Fourier óptimo, tiene características insuperables para el análisis de frecuencia y las estimaciones espectrales. El paquete incluye funciones para calcular la transformada de Fourier Discreta, la conversión de coseno discreta, la conversión de Hilbert y otras transformaciones que se utilizan a menudo para el análisis, la codificación y el filtrado. El paquete implementa tales métodos de análisis espectral como método de Velha, el método de entropía máxima, etc.

La nueva interfaz gráfica le permite ver y evaluar visualmente las características de las señales, el diseño y aplicar filtros, para producir análisis espectrales, explorando el efecto de varios métodos y sus parámetros al resultado obtenido. La interfaz gráfica es especialmente útil para visualizar filas de tiempo, espectros, características de tiempo y frecuencia, ubicación de ceros y postes de funciones de transmisión de sistemas.

El procesamiento de la señal es la base para resolver muchas otras tareas. Por ejemplo, combinándolo con el paquete de procesamiento de imágenes, puede procesar y analizar señales e imágenes bidimensionales. En un par de procesamiento de la señal del paquete de identificación del sistema le permite realizar modelos paramétricos de sistemas en el dominio de tiempo. En combinación con red neuronal y paquetes lógicos difusos, se pueden crear muchos medios para procesar datos o resaltar características de clasificación. Los medios de generación de señales le permiten crear señales de pulso de varias formas.

29. Caja de herramientas de análisis espectral de orden superior

Caja de herramientas de análisis espectral de orden superior

El paquete de análisis espectral de orden superior contiene algoritmos especiales para analizar las señales utilizando momentos de acceso superior. El paquete proporciona amplias oportunidades para analizar las señales no regulares, ya que contiene algoritmos, quizás los métodos más avanzados para analizar y procesar señales. Las características principales del paquete:

evaluación de espectros de orden altos;

enfoque tradicional o paramétrico;

restauración de amplitud y fase;

predicción lineal adaptativa;

restauración de armónico;

estimación de devolución;

bloquear señales de procesamiento.

El paquete de análisis espectral de orden superior le permite analizar las señales dañadas por el ruido no géreo, y los procesos que ocurren en los sistemas no lineales. Los espectros de alta orden definidos en términos de momentos de par de alto orden contienen información Adicionalque no se puede obtener utilizando solo un análisis de la autocorrelación o el espectro de potencia de la señal. Espectros de orden alto permiten:

suprimir el ruido de gauss de color aditivo;

identificar señales de fase no multipretable;

asignar información debido al carácter negaussiano del ruido;

detectar y analizar las propiedades no lineales de las señales.

Las posibles aplicaciones del análisis espectral de alto orden incluyen acústica, biomedicina, econométrica, sismología, oceanografía, física plasmática, radares y localizadores. Las características principales del paquete admiten espectros de orden de alto orden, estimación de espectros mutuos, modelos de predicción lineales y estimaciones de retraso.

30. Caja de herramientas de procesamiento de imágenes

Caja de herramientas de procesamiento de imágenes

El paquete de procesamiento de imágenes proporciona científicos, ingenieros e incluso artistas una amplia gama de fondos para el procesamiento digital y análisis de las imágenes. Al estar estrechamente relacionado con el entorno de desarrollo de aplicaciones MATLAB, la caja de herramientas de procesamiento de imágenes que le envía realizar operaciones de codificación a largo plazo y algoritmos de depuración, lo que le permite centrarse en resolver la tarea científica o práctica principal. Las propiedades principales del paquete:

recuperación y selección de piezas de imagen;

trabajar con un sitio de imagen dedicado;

análisis de imagen;

filtrado lineal;

conversión de la imagen;

transformaciones geométricas;

un aumento en el contraste de detalles importantes;

transformaciones binarias;

procesamiento de imágenes y estadísticas;

conversiones de color;

cambio de paleta;

convertir tipos de tipo.

El paquete de procesamiento de imágenes da amplias oportunidades para crear y analizar imágenes gráficas En Matlab Medio Ambiente. Este paquete proporciona una interfaz extremadamente flexible que le permite manipular imágenes, desarrollar de forma interactiva los patrones gráficos, visualizar los conjuntos de datos y anotar los resultados de las descripciones técnicas, los informes y las publicaciones. La flexibilidad, la conexión de los algoritmos del paquete con tal característica de MATLAB, como una descripción de la matriz-vector, haga un paquete muy bien adaptado para resolver casi cualquier tarea para el desarrollo y la presentación de gráficos. Los ejemplos de la aplicación de este paquete en el sistema MATLAB se proporcionaron en Clase 7. MATLAB incluye procedimientos especialmente diseñados, lo que permite aumentar la eficiencia de la cubierta gráfica. Se puede observar, en particular, tales características:

depuración interactiva en el desarrollo de gráficos;

profilador para optimizar el tiempo de ejecución del algoritmo;

herramientas para construir una interfaz de usuario gráfica interactiva (GUI BURINDER) para acelerar el desarrollo de plantillas GUI, lo que le permite configurarlo para las tareas de usuario.

Este paquete le permite al usuario pasar mucho menos tiempo y esfuerzo para crear imágenes gráficas estándar y, por lo tanto, concentrar los esfuerzos en detalles importantes y características de las imágenes.

MATLAB y el paquete de procesamiento de imágenes se adaptan más para el desarrollo, introducción de nuevas ideas y métodos de usuario. Para hacer esto, hay un conjunto de paquetes conjugados destinados a resolver todo tipo de tareas y tareas específicas en una formulación no tradicional.

El paquete de procesamiento de imágenes se usa actualmente de forma intensiva en más de 4,000 empresas y universidades de todo el mundo. Hay una amplia gama de tareas que los usuarios están resueltos por este paquete, como investigación espacial, desarrollos militares, astronomía, medicina, biología, robótica, ciencia de materiales, genética, etc.

31. Wavelet Toolbox

El paquete Wavelet proporciona al usuario un conjunto completo de programas para estudiar fenómenos no estacionarios multidimensionales con wavelets (paquetes de onda corta). Los métodos de paquete de wavelet de creación relativamente recientemente creados están ampliando las capacidades del usuario en áreas donde generalmente se aplica la técnica de descomposición de Fourier. El paquete puede ser útil para aplicaciones, como procesar señales de voz y audio, telecomunicaciones, geofísica, finanzas y medicina. Las propiedades principales del paquete:

interfaz de usuario gráfica avanzada y un conjunto de comandos para análisis, síntesis, señales de filtrado e imágenes;

transformación de señales continuas multidimensionales;

conversión de señal discreta;

descomposición y análisis de señales e imágenes;

una amplia selección de funciones básicas, incluida la corrección de los efectos límite;

procesamiento por lotes de señales e imágenes;

análisis de paquetes de señal basados \u200b\u200ben entropía;

filtrarse con la posibilidad de establecer umbrales duros y no rígidos;

compresión óptima de la señal.

Usando el paquete, puede analizar dichas características que se pierden otros métodos para analizar las señales, es decir, tendencias, emisiones, brechas en derivados de altos pedidos. El paquete le permite comprimir y filtrar las señales sin pérdidas explícitas, incluso en los casos en que necesite guardar y componentes de señal altamente y de baja frecuencia. Hay algoritmos de compresión y filtrado y para procesamiento por lotes de señales. Los programas de compresión asignan el número mínimo de coeficientes que representan la información inicial de manera más precisa, lo que es muy importante para las etapas posteriores del sistema de compresión. El paquete incluye los siguientes conjuntos básicos de wavelets: BiORDOGONAL, Haar, Sombrero Mexicano, Mayer, etc. También puede agregar sus propios conceptos básicos en el paquete.

El extenso manual del usuario explica los principios de trabajar con los métodos del paquete, acompañándolos con numerosos ejemplos y una sección de enlace de pleno derecho.

32. Otros paquetes de aplicaciones.

Otros paquetes de aplicaciones

Caja de herramientas financiera

Un paquete de programas de aplicaciones para cálculos financieros y económicos es bastante relevante para nuestro período de reformas del mercado. Contiene muchas funciones para calcular el interés complejo, los depósitos bancarios, los cálculos de ganancia y mucho más. Desafortunadamente, debido a numerosas diferencias (aunque, en general, no muy fundamentales) en fórmulas financieras y económicas, su uso en nuestras condiciones no siempre es razonable: hay muchos programas nacionales para tales cálculos, por ejemplo, "contabilidad 1c". Pero si desea conectarse a las bases de datos de las agencias de noticias financieras, Bloom-Berg, IDC a través del paquete de MATLAB de la caja de herramientas de DataFeed, luego, por supuesto, use los paquetes financieros de la extensión MATLAB.

El paquete financiero es la base para resolver MATLAB de muchas tareas financieras, desde la computación simple hasta las aplicaciones distribuidas a gran escala. El paquete financiero se puede utilizar para calcular las tasas de interés y las ganancias, analizar los ingresos y los depósitos derivados, optimizando la cartera de inversiones. Las características principales del paquete:

procesamiento de datos;

análisis de dispersión de la efectividad de la cartera de inversiones;

análisis de series temporales;

cálculo de la rentabilidad de los valores y evaluación de los cursos;

análisis estadístico y análisis de la sensibilidad al mercado;

cálculo del ingreso anual y el cálculo de los flujos de efectivo;

métodos de acumulación de deducciones de desgaste y depreciación.

Dada la importancia de una fecha de esta o esa transacción financiera, el paquete financiero incluye varias funciones para manipular las fechas y el tiempo en varios formatos. El paquete financiero permite los precios y los ingresos en inversiones en bonos. El usuario tiene la capacidad de establecer no estándar, incluyendo irregular e inconsistente entre sí, gráficos de operaciones de débito y crédito y el cálculo final en el reembolso de las facturas. Las funciones de sensibilidad económica se pueden calcular teniendo en cuenta el tiempo de vencimiento rápido.

Los algoritmos financieros para calcular los caudales de flujo de efectivo y otros datos que se reflejan en las cuentas financieras permiten calcular, en particular, las tasas de interés de los préstamos y los préstamos, los coeficientes de rentabilidad, los recibos de crédito y las acumulaciones finales, evaluar y predecir el costo de la cartera de inversiones, calcular Los indicadores de desgaste, etc. Las funciones del paquete se pueden usar con el flujo de efectivo positivo y negativo (flujo de efectivo) (el exceso de ingresos en efectivo en pagos o pagos en efectivo sobre las aventuras, respectivamente).

El paquete financiero contiene algoritmos que le permiten analizar la cartera de inversiones, los coeficientes de la dinámica y la sensibilidad económica. En particular, al determinar la efectividad de las inversiones, las funciones del paquete le permiten formar una cartera que satisfaga la tarea clásica de la ciudad de Markovic. El usuario puede combinar los algoritmos del paquete para calcular los coeficientes de afilado y las tasas de ingresos. El análisis de los factores de la dinámica y la sensibilidad económica permite al usuario determinar las posiciones para la transacción, la cobertura y las transacciones de Streddl con tasas fijas. El paquete financiero también proporciona amplias oportunidades para presentar y presentar datos y resultados en forma de gráficos y gráficos tradicionales para las esferas económicas y financieras. El efectivo se puede mostrar en formatos decimales, bancarios y porcentuales a solicitud del usuario.

33. Caja de herramientas de asignación

El paquete de asignación proporciona una interfaz de gráficos y comandos para analizar datos geográficos, mapeo y acceso al acceso a fuentes externas Datos sobre geografía. Además, el paquete es adecuado para trabajar con muchos atlas conocidos. Todos estos medios en combinación con Matlab brindan a los usuarios todas las condiciones para el trabajo productivo con datos geográficos científicos. Las características principales del paquete:

visualización, procesamiento y análisis de datos gráficos y científicos;

más de 60 proyecciones de cartas (directas e inversas);

diseño y visualización de vectores, matriz y tarjetas compuestas;

interfaz gráfica para la construcción y procesamiento de tarjetas y datos;

atlas de datos globales y regionales y conjugación con datos gubernamentales de alta resolución;

características de las estadísticas geográficas y la navegación;

representación tridimensional de tarjetas con medios incorporados de iluminación y sombreado;

convertidores para formatos de datos geográficos populares: DCW, TIGER, ETORO5.

El paquete de asignación incluye más de 60 proyecciones más conocidas, que incluyen cilíndricas, pseudo-cilíndricas, cónicas, policónicas y pseudónicas, azimutales y pseudoonasimales. Son posibles proyecciones directas y reversas, así como especies de proyección no estándar especificadas por el usuario.

En el paquete de mapeo tarjeta Se llama cualquier variable o conjunto de variables que reflejan o prescribe un valor numérico de un punto u área geográfica. El paquete le permite trabajar con vectores, matrices y tarjetas de datos mixtos. Una poderosa interfaz gráfica proporciona trabajo interactivo con mapas, como la capacidad de prestar un puntero a un objeto y haciendo clic en él, obtener información. Interfaz gráfica de MapTool: entorno de desarrollo completo para trabajar con tarjetas.

El Atlas más conocido del mundo, los Estados Unidos, los atlas astronómicos son parte del paquete. La estructura de datos geográficos simplifica la extracción y el procesamiento de datos de atlas y tarjetas. La estructura geográfica de los datos y las características de interacción con datos geográficos externos del gráfico digital de los formatos mundial (DCW), Tiger, TBase y ETORO5 se recopilan para proporcionar una herramienta potente y flexible para acceder a las bases de datos geográficas ya existentes y futuras. Un análisis completo de los datos geográficos a menudo requiere métodos matemáticos que operan en un sistema de coordenadas esféricas. El paquete de asignación está provisto de un subconjunto de funciones geográficas, estadísticas y de navegación para analizar los datos geográficos. Las funciones de navegación proporcionan amplias oportunidades para las tareas de reubicación, como las rutas de posicionamiento y planificación.

34. Power System Blockset

Caja de herramientas de adquisición de datos y caja de herramientas de control de instrumentos

Caja de herramientas de adquisición de datos: paquete de expansión relacionado con el área de recopilación de datos a través de bloques conectados al bus interno de la computadora, generadores funcionales, analizadores de espectro, en palabras, dispositivos ampliamente utilizados para fines de investigación. Son apoyados por la base computacional correspondiente. La nueva caja de herramientas de control de instrumentos le permite conectar dispositivos y dispositivos con una interfaz serial y con interfaces de un canal común y VXI.

36. Caja de herramientas de base de datos y caja de herramientas de realidad virtual

Caja de herramientas de base de datos y caja de herramientas de realidad virtual

La velocidad de la caja de herramientas de la base de datos se eleva más de 100 veces, con la que se intercambia información con una serie de sistemas de administración de bases de datos a través de los controladores ODBC o JDBC:

• Acceda a 95 o 97 Microsoft;

  Microsoft. servidor SQL 6.5 o 7.0;

  Sybase Adaptive Server 11;

  SYBASE (Antiguo Watcom) SQL Server en cualquier lugar 5.0;

  IBM DB2 Universal 5.0;

• Computadoras asociadas ingres (todas las versiones).

Todos los datos se transforman previamente en una matriz de células en Matlab 6.0. MATLAB 6.1 también puede usar una matriz de estructuras. Visual Designer (Visual Query Builder) nos permite elaborar unas solicitudes de dialectos arbitrariamente complejos lenguaje SQL Estas bases de datos son incluso sin conocimiento de SQL. En una sesión, se pueden abrir muchas bases de datos inhomogéneas.

La caja de herramientas de realidad virtual está disponible en Matlab 6.1. Permite la animación tridimensional y la animación, incluidos los modelos de Simulink. Idioma de programación - VRML - Idioma de modelado de realidad virtual (lenguaje de modelado de realidad virtual). La animación de visualización es posible desde cualquier computadora equipada con un navegador con soporte VRML. Confirma que las matemáticas son una ciencia de las relaciones cuantitativas y las formas espaciales de cualquier mundo válido o virtual.

37. Enlace de Excel

Le permite usar Microsoft Excel 97 como un procesador MATLAB E / S. Para hacer esto, es suficiente instalar en Excel como una función de complemento suministrada por el archivo de Works ExclinkXLA. En Excel necesitas marcar el servicio. > Descripción general de complementos\u003e, seleccione el archivo en el directorio \\ MATLABRL2 \\ ToolBox \\ Exlink e instalelo. Ahora, cada vez que lanza Excel, aparecerá la ventana Comando Matlab, y el panel de control de Excel está habilitado con los botones GetMatrix, PutMatrix, EvalString. Para cerrar la matlab de Excel, es suficiente para marcar \u003d mlc1ose () en cualquier celda de Excel. Para abrir después de ejecutar este comando, debe hacer clic en uno de los botones GetMatrix, PUTMATRIX, EvalString o Dial In Excel Herramientas\u003e Macro\u003e Ejecutar estera! abi ni t. Tener el rango de celdas de Excel con el mouse, puede hacer clic en GetMatrix y escriba el nombre de la variable MATLAB. La matriz aparecerá en Excel. Rellene los números El rango de celdas de Excel, puede seleccionar este rango, haga clic en PutMatrix e ingrese el nombre de la variable MATLAB. El trabajo es, por lo tanto, intuitivamente comprensible. A diferencia de Matlab Excel Link no es sensible al registro: I y I, J y J son iguales.

Llame a los ejemplos de demostración de paquetes de expansión.

MATLAB es un lenguaje de cálculo técnico de alto nivel, un entorno de desarrollo de algoritmos interactivo y una herramienta de análisis de datos moderna.
MATLAB En comparación con las lenguas de programación tradicionales (C / C ++, Java, Pascal, Fortran) hace posible reducir el tiempo resolviendo las tareas típicas y simplifica en gran medida el desarrollo de nuevos algoritmos.
Matlab es la base de toda la familia de productos de MathWorks y es la herramienta principal para resolver una amplia gama de tareas científicas y aplicadas, en áreas tales como: Objetos y desarrollo de sistemas de control, sistemas de comunicación, procesamiento de señales e imágenes, señales de medición y Pruebas, modelado financiero, biología informática y etc.
Matlab Kernel le permite trabajar fácilmente con matrices de tipos de datos reales, integrados y analíticos y con estructuras de datos y tablas de búsqueda. MATLAB se ajustará a las características incorporadas de la álgebra lineal (Lapack, Blas), la transformada rápida de Fourier (FFTW), funciones para trabajar con polinomios, las funciones de las estadísticas básicas y la solución numérica de ecuaciones diferenciales; Bibliotecas matemáticas extendidas para Intel MKL. Todas las funciones incorporadas del kernel MATLAB están diseñadas y optimizadas por expertos y trabajan más rápido o igual de su equivalente en C / C ++.

Descripción del lenguaje

El lenguaje MATLAB es un lenguaje de programación de alto nivel, que incluye matrices estructurales de datos, una amplia gama de funciones, un entorno de desarrollo integrado, características y interfaces orientadas a objetos a programas escritos en otros idiomas de programación.

Los programas escritos en MATLAB son dos tipos: funciones y scripts. Las funciones tienen argumentos de entrada y salida, así como su propio espacio de trabajo para almacenar los resultados intermedios de los cálculos y las variables. Los scripts también usan el espacio de trabajo general. Tanto los scripts como las funciones no se interpretan en el código de la máquina y se almacenan como archivos de texto. También existe la capacidad de guardar los llamados programas pre-analizados: funciones y scripts tratados en la vista, convenientes para el rendimiento de la máquina. En general, tales programas se realizan más rápido de lo normal.

La característica principal del idioma MATLAB es su amplia oportunidades para trabajar con matrices que los creadores de idiomas expresados \u200b\u200ben el vector de pensamiento de eslogan (Ing. Piensa vectorizado).

Matemáticas y cálculos.

Matlab proporciona al usuario una gran cantidad de funciones (varios cientos) para analizar datos que cubren casi todas las áreas de matemáticas, en particular:
Matrices y álgebrra lineal - matrices de álgebra, ecuaciones lineales, valores propios y vector, singularidad, factorización de matrices y otros.
La interpolación son polinomios: las raíces de los polinomios, las operaciones en polinomios y su diferenciación, interpolación y extrapolación de curvas y otros.
Estadísticas matemáticas y análisis de datos: funciones estadísticas, regresión estadística, filtrado digital, transformación rápida de Fourier y otros.
El procesamiento de datos es un conjunto de funciones especiales, incluida la construcción de gráficos, optimización, búsqueda de ceros, integración numérica (en cuadratura) y otros.
Las ecuaciones diferenciales están resolviendo ecuaciones algebraicas diferenciales y diferenciales, ecuaciones diferenciales con retraso, ecuaciones con restricciones, ecuaciones en derivados privados y otros.
Las matrices relacionadas son una clase especial de datos del paquete Matlab que se usa en aplicaciones especializadas.
Integer aritmética - realizar operaciones aritméticas enteras en el entorno MATLAB.

Desarrollo del algoritmo

MATLAB proporciona herramientas convenientes para desarrollar algoritmos, incluido un alto nivel usando conceptos de programación orientados a objetos. Tiene todos los medios necesarios de un entorno de desarrollo integrado, incluidos el depurador y el perfilador. Las funciones para trabajar con tipos de datos enteros facilitan la creación de algoritmos para microcontroladores y otras aplicaciones donde es necesario.

Visualización de datos

El paquete MATLAB tiene una gran cantidad de funciones para construir gráficos, incluido el análisis tridimensional, visual de los datos y la creación de rodillos animados.

El entorno de desarrollo incorporado le permite crear interfaces gráficas de usuario con controles diferentes, como botones, campos de entrada y otros. Uso del componente del compilador MATLAB, estas interfaces gráficas se pueden convertir en aplicaciones independientes.

Interfaces externas

El paquete MATLAB incluye varias interfaces para acceder a los subprogramas externos escritos en otros lenguajes, datos, clientes y servidores de programación que se comunican a través de un modelo de objeto de componentes o tecnologías de intercambio de datos dinámicos, así como dispositivos periféricos que interactúan directamente con MATLAB. Muchas de estas características se conocen llamadas API de Matlab.

Com.

El paquete MATLAB proporciona acceso a características que le permiten crear, manipular y eliminar objetos COM (tanto clientes como servidores). Tecnología ActiveX también es compatible. Todos los objetos COM pertenecen a la clase COM especial del paquete Matlab. Todos los programas que tienen funciones de controlador de automatización (controlador de automatización) pueden tener acceso a MATLAB como un servidor de automatización (servidor de automatización en inglés).

Dde

El paquete MATLAB contiene funciones que le permiten acceder a otras aplicaciones. winches windowsAdemás de estas aplicaciones, acceda a los datos de MATLAB, a través de la tecnología de intercambio dinámico de datos (DDE). Cada aplicación que puede ser un servidor DDE tiene su propio nombre de identificación único. Para Matlab, este nombre es Matlab.

servicios web

En Matlab, es posible llamar a servicios web. Funcion especial Crea una clase basada en los métodos de API de servicio web.

MATLAB interactúa con el cliente del servicio web al hacer paquetes, sus parcelas de procesamiento y respuesta. Se admiten las siguientes tecnologías: Simple Object Access Protocol (SAPE) y servicios web Descripción Idioma (WSDL).

Puerto

La interfaz de puerto serie MATLAB proporciona acceso directo a dispositivos periféricos, como módems, impresoras y equipos científicos, que se conectan a una computadora a través de un puerto serie (puerto COM). La interfaz funciona creando un objeto de clase especial para un puerto serie. Los métodos disponibles de esta clase le permiten leer y escribir datos a un puerto serie, use eventos y manejadores de eventos, así como para escribir información a un disco de computadora en tiempo real. Esto es necesario cuando realice experimentos, simulación de sistemas en tiempo real y para otras aplicaciones.

Archivos mex

El paquete MATLAB incluye una interfaz de interacción con aplicaciones externas escritas en C y Idiomas FORTRAN. Esta interacción se realiza a través de archivos MEX. Es posible llamar a las subrutinas escritas en C o Fitran desde Matlab, como si se tratara de funciones de paquete incorporadas. Los archivos MEX son bibliotecas conectadas dinámicamente que se pueden descargar y ejecutar mediante un intérprete incrustado en Matlab.

Dll

La interfaz MATLAB relacionada con la DLL común le permite llamar a funciones que se encuentran en bibliotecas convencionales con conexión dinámica directamente desde MATLAB. Estas funciones deben tener una interfaz C.

Además, Matlab tiene la capacidad de acceder a sus funciones incorporadas a través de la interfaz C, lo que permite las funciones del paquete en aplicaciones externas escritas en C. Esta tecnología en Matlab se llama COGIN.

Kits de herramientas

MATLAB tiene la capacidad de crear conjuntos especiales de herramientas (SPN. Caja de herramientas) expandiendo su funcionalidad. Los kits de herramientas son una colección de funciones adecuadas en Matlab para resolver una clase de trabajo específica. MathWorks suministra conjuntos de herramientas que se utilizan en muchas áreas, incluidas las siguientes:
Procesamiento de señales digitales, imágenes y datos: caja de herramientas DSP, caja de herramientas de procesamiento de imágenes, caja de herramientas Wavelet, caja de herramientas de comunicación, caja de herramientas de diseño de filtro: conjuntos de funciones que le permiten resolver una amplia gama de tareas de procesamiento de señales, imágenes, diseñando filtros digitales y sistemas de comunicación.
Caja de herramientas de sistemas de control, caja de herramientas de análisis y síntesis, caja de herramientas de control robusto, caja de herramientas de identificación del sistema, caja de herramientas de control LMI, caja de herramientas de control predictivo, caja de herramientas de calibración basada en modelos - Conjuntos de funciones Facilitando análisis y síntesis de sistemas dinámicos, diseño, modelado e identificación. Los sistemas de gestión, incluidos los algoritmos de control modernos, como el control robusto, el control de H∞, la síntesis de LMN, la síntesis μ y otros.
Análisis financiero: caja de herramientas GARCH, caja de herramientas de renta fija, caja de herramientas de la serie de tiempo financiera, caja de herramientas de derivados financieros, caja de herramientas financiera, caja de herramientas de datos, conjuntos de funciones que le permiten recopilar, procesar y transmitir de manera rápida y eficiente diversa información financiera.
Análisis y síntesis de mapas geográficos, incluida la caja de herramientas tridimensionales: mapeo.
Recopilación y análisis de datos experimentales: caja de herramientas de adquisición de datos, caja de herramientas de adquisición de imágenes, caja de herramientas de control de instrumentos, enlace para el estudio de código compositor. Conjuntos de funciones que le permiten guardar y procesar datos obtenidos durante los experimentos, incluidos los tiempos real. Se mantiene una amplia gama de equipos de medición científica y de ingeniería.
Visualización y presentación de datos: Caja de herramientas de realidad virtual: le permite crear mundos interactivos y visualizar información científica utilizando tecnologías de realidad virtual y lenguas VRML.
Herramientas de desarrollo: Matlab Builder for Com, Matlab Builder para Excel, Matlab Compiler, Filter Design HDL Codner - Conjuntos de funciones que le permiten crear aplicaciones independientes del entorno MATLAB.
Interacción con productos de software externos: Generador de informes MATLAB, ENLACE DE EXCEL, Caja de herramientas de la base de datos, MATLAB Servidor web, Vínculo para los modelos - Conjuntos de funciones que le permiten mantener los datos en varios tipos de tal manera que otros programas puedan trabajar con ellos.
Bases de datos: caja de herramientas de base de datos: herramientas para trabajar con bases de datos.
Paquetes científicos y matemáticos: caja de herramientas de bioinformática, caja de herramientas de ajuste de curva, caja de herramientas de punto fijo, caja de herramientas de lógica difusa, algoritmo genético y caja de herramientas de búsqueda directa, caja de herramientas OPC, caja de herramientas de optimización, caja de herramientas de la ecuación parcial, caja de herramientas Spline, caja de herramientas de estadística, caja de herramientas de RF - un conjunto de funciones matemáticas especializadas para resolver una amplia gama de tareas científicas y de ingeniería, incluido el desarrollo de algoritmos genéticos, resolviendo problemas en derivados privados, problemas enteros, optimización de sistemas y otros.
Redes neuronales: caja de herramientas de red neuronal: herramientas para la síntesis y análisis de redes neuronales.
Cálculos simbólicos: Caja de herramientas de matemáticas simbólicas: herramientas para cálculos simbólicos con la capacidad de interactuar con el programa de caracteres de arce.

Además de lo anterior, hay miles de otros conjuntos de herramientas para Matlab por escrito por otras compañías y entusiastas.