2.1 Simulink模块的组成要素 用户构建系统模型时无需直接面对成千上万行的代码,而是通过模块化图形界面以模块化的方式构建,能够使理解变得容易,让大脑减负.通过层次化模块分布将系统功能模块化,而将每个功能的细节隐藏在模块内部. 模块的构成元素 输入/输出端口:作为模块之间传递数据的纽带,连接输入信号和输出信号. 模块外观:通常为矩形或圆形,上面带有说明文字或图像并显示有输出/输出端口名. 模块对话框:双击模块外观后弹出的参数GUI,可以在参数控件上进行参数设置. Ctrl+R顺时针旋转90

1.simulink各模块执行顺序 Simulink模块的执行顺序都是序贯进行的,也就是沿着信号的流向进行.没有输入的模块先进行计算,更新状态量与输出,需要输入信号的模块等到输入信号准备ready之后进行状态量和输出的更新. 两个模块A/B,如果B模块的输入依赖于A模块的输出,那么先执行A模块再执行B模块 1.2 如果几个模块是完全并列 的同级关系,则可以通过设置两个子系统Block Properties里的Priority来调整模块执行的先后顺序

逻辑模块 1.小于等于系列模块 Applies the selected relational operator to the inputs and outputs the result. The top (or left) input corresponds to the first operand. 将所选的关系运算符应用于输入并输出结果. 顶部(或左侧)输入对应于第一个操作数.(即以上面的第一组位例0对应第一个操作数,0<=Sine Wave 时输出1,不满足输出0)

实验三 按键key 实验内容 在FPGA的实验中,经常涉及到按键的使用,按键是必不可少的人机交互的器件之一,在这些实验中,有时将按键的键值读取显示到数码管.LCD或者是通过串口传送到PC的串口助手上进行显示.本实验采用以往未曾采用过的方式,将按键的键值读取后通过硬件在环传送到simulink上进行显示,由此来学习如何将FPGA采集到的数据通过硬件在环传送到simulink. 本实验的主要原理是,FPGA对按键信号进行消抖.采样,然后将对应按键的键值通过硬件在环传送到simulink中,并通过si

实验二LED 实验内容 在实验一的基础上,将simulink产生的测试信号输出到FPGA开发板上的LED灯进行显示,这里要在生成的硬件模型上进行修改,将传送到FPGA的信号输出到8个LED灯上,并且对信号进行分配引脚. 创建模型 在Matlab的指令窗口输入以下指令,hdlsetuptoolpath('ToolName','Altera Quartus II','ToolPath','C:\altera\11.0\quartus\bin\quartus.exe(修改为软件安装的路径)'). Si

实验一 测试 实验内容 在simulink创建测试模块,通过测试模块产生信号,再传送到FPGA,FPGA读出后再将信号无处理传送回simulink进行显示.由此来测试整个硬件在环的功能是否正常,并且熟悉整个基础开发流程. 创建模型 创建开发板的信息 在Matlab的指令窗口输入以下指令,hdlsetuptoolpath('ToolName','Altera Quartus II','ToolPath','C:\altera\11.0\quartus\bin\quartus.exe(修改为软件安装

创建简单模型 您可以使用 Simulink® 对系统建模,然后仿真该系统的动态行为.Simulink 允许您创建模块图,图中的各个连接模块代表系统的各个部分,信号代表这些模块之间的输入/输出关系.Simulink 的主要功能是对系统各个组件随时间流逝的行为变化进行仿真.简单来讲就是:采用一个时钟,按时间确定各个模块的仿真顺序,并在仿真过程中依次将在上一个模块图中计算得出的输出传播到下一个模块,直至最后一个模块.假设有一个打开加热器的开关.在每个时间步中,Simulink 必须计算开关的输出,将该

Matlab Simulink仿真工具的应用 ****Simulink是一个用来对动态系统进行建模.仿真和分析的软件包.使用Simulink来建模.分析和仿真各种动态系统(包含连续系统.离散系统和混合系统),将是一件很轻松的事情. 它提供了一种图形化的交互环境,仅仅需用鼠标拖动的方法便能迅速地建立起系统框图模型,甚至不须要编写一行代码. 因为Simulink具有强大的功能与友好的用户界面.因此它已经被广泛地应用到诸多领域之中.如: (1)通讯与卫星系统. (2)航空航天系统. (3)生物系统.

图像对比度调整可以由一个模块contrast adjustment 完成,参数有输入范围和输出范围,计算过程由以下公式决定 解释一下,当input<=low_in的时候输出的值是low_out+low_out;当low_in<input<high_in的时候输出的是low_out+;当input>high_in的时候输出的是low_out+high_out; 根据这个原理,做出了自己的simulink模块,如下 我用的图片是640*1024的,所以采样之后首先reshape成1维的

当使用硬件描述语言(HDL)完成电路设计时,往往需要编写Testbench对所设计的电路进行仿真验证,测试设计电路的功能是否与预期的目标相符.而编写Testbench难度之大,这时可以借助交互式图形化环境Simulink来产生模拟激励,并且可以观察测试模块的输出响应.     首先,用Verilog描述一个反相器,代码如下: module inverter( clk, sin, sout); input clk ; input [7:0] sin ; output [7:0] sout ; re

MATLAB基本使用及SIMULINK建模仿真实验 这是我总结的操作方法: 1 )  M脚本文件的编写 1.新建M-file: 2.输入指令: 3.保存(注意:保存路径需要与工作路径一致) 2 )在SIMULINK中创建系统模型的步骤 1.新建一个空白的 模型窗口. 2.在SIMULINK模块库浏览器中,将创建系统模型所需要的功能模块用鼠标拖放到新建的模型窗口中. 3.在各个模块用信号线连接,设置仿真参数,保存锁创建的模型(后缀名.mdl). 4.点击模型窗口中的 三角形 按钮,运行仿真. 1.

从2019年12月27到2020年2月12日,学习了Simulink仿真及代码生成技术入门到精通,历时17天. 学习的比较粗糙,有一些地方还没理解透彻,全书梳理总结: Simulink的基础模块已基本掌握,对不熟悉的模块可以借助帮助文档了解其功能: Simulink信号基本掌握,了解了各种信号的外观及意义的不同: 对Simulink子系统的认识有待深入,对原子子系统需要进一步熟悉: 对仿真过程及参数配置有所了解,对Debugger的应用不太熟悉: 对回调函数有所认识,能够简单应用到参数预加载等场

TLC(Target Language Compiler)是一种为转换为目标语言而存在的额解释性语言,其目的就是将模型中编译出来的rtw文件转换为目标代码(C/C++等).与M语言类似,既可以写成脚本文件,也能够作为函数存在,都是解释性语言,更相似的是它们都提供具有强大功能的内建函数库. 18.1 TLC的作用 支持模型针对通用或特定目标硬件的代码生成功能: 为S函数模块提供代码生成功能,可以让用户自己增加支持代码生成的模块: 在代码生成过程中,生成不依赖S函数模块的自定义过程代码. Simul

17.1 基于模型的设计 基于模型设计是一种流程,较之传统软件开发流程而言,使开发者能够更快捷.更高效地进行开发.适用范围包括汽车电子信号处理.控制系统.通信行业和半导体行业. V字模型开发流程整体描述: 模型本身就是一个可执行的规划书,开发者修改优化模型就是对设计的修缮,修缮之时立刻可以进行设计的验证,无需到编码实现之后通过测试再进行系统验证. 使用基于模型设计流程开发软件有以下优势: 在整个项目开发过程中使用统一的设计环境: 可以直接将需求与设计链接起来,易于对比变更点,降低设计遗漏的可能性

10.1 S函数概述 S函数也称为Simulink中的系统函数,是用来描述模块的Simulink宏函数,支持M.C等多种语言.当Simulink默认的模块不能满足用户的需求时,用户可以通过S函数自己打造一个模块,实现自定义的算法或期待的动作. 10.2 S函数的类型 S函数有多种类型,按照语言分类有M.C.C++.Fortran等编写的: 按照所支持功能多少分类,包括Level1和Level2: 按照执行方式分类,可分为直接解释运行的M S函数和编译为Mex文件后执行的C Mex S函数. Le

http://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/42556261 Neural Network Toolbox为各种复杂的非线性系统的建模提供多种函数和应用程序.该工具箱提供各种监督学习模型:前向反馈,径向基核函数和动态网络等模型.同时也提供自组织图和竞争层结构(competitive layers)的非监督学习模型.该工具箱具有设计.训练.可视化与仿真神经网络的功能.基于该工具箱可以进行数据拟合.模式识别.分类和时间序列预测及其动态系统的建模和控制.

一.常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外.1.!dir 可以查看当前工作目录的文件. !dir& 可以在dos状态下查看.2.who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节.3.功能键:功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

夏季学期选了智能移动机器人导论课程,开始接触移动机器人.作为一门面向大二.大三学生的一门导论式的课程,课程作业其实并不太难,然而我们为了完成课程作业,前前后后还是弄了好几个星期,以至放了暑假都还要和Qbot在学校呆一段时间.这是为什么呢?网上关于Qbot的资料少得可怜.无论在百度.必应还是谷歌,以Qbot为关键词几乎搜不到任何有关的资料,甚至连官方网站都不再提供Qbot的支持,因为人家已经升级到Qbot 2了╮(╯-╰)╭ 不过最后磕磕绊绊还是搞出来了,这里就把一些经验写下来,算是对Qbot的资

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0