MATALAB Simulink 工具箱简介
第二章MATLAB/Simulink/Power System工具箱简介Simulink工具箱的功能是在MATLAB环境下，把一系列模块连接起来，构成复杂的系
统模型；电力系统(PowerSystem)仿真工具箱是在Simulink环境下使用的仿真工具箱，其功
能非常强大，可用于电路、电力电子系统、电动机系统、电力传输等领域的仿真，它提供了
一种类似电路搭建的方法，用于系统的建模。
本章以MA TLAB6．1版本为基础，首先概述Simulink和PowerSystem工具箱所包含的模块
资源和Simulink／PowerSystem的模型窗口；其次介绍Simulink／PowerSystem模块的基本
操作。
2.1 Simulink工具箱简介
在MA TLAB命令窗口中键人“Simulink'’命令，便可打开Simulink工具箱窗口，如图2-1
所示。
图2-1 Simulink模型库界面
在图2-1所示的界面左侧可以看到，整个Simulink工具箱是由若干个模块组构成的。在
标准的Simulink工具箱中，包含连续模块组(Continuous)、离散模块组(Discrete)、函数与表
模块组(Function&Tables)、数学运算模块组(Math)、非线性模块组(Nonlinear)、信号与系统模
块组(Signals&Systems)、输出模块组(Sinks)、信号源模块组(Sources)和子系统模块组
(Subsystems)等。现简要介绍电力电子电路仿真要使用的模块组和模块。
电力电子电路使用的模块组有连续模块组、数学运算模块组、非线性模块组、信号与
系统模块组、输出模块组、信号源模块组和子系统模块组等。
2．1．1 Continous模块组及其图标
该模块组包括的主要模块及其图标如图2－2所示，共由7个标准基本模块。
图2－2 Continous模块组
2．1．2 Math Operations模块组及其图标
该模块组包括的主要模块及其图标如图2－3所示，共由25个标准基本模块。
图2－3 Math Operations模块组
2．1．3 Discontinuities模块组及其图标
该模块组包括的主要模块及其图标如图2－4所示，共由8个标准基本模块。
图2－4 Discontinuities模块组
2．1．4 Signal Routing模块组及其图标
该模块组包括的主要模块及其图标如图2－5所示，共由15个标准基本模块。
图2－5 Signal Routing模块组
2．1．5 Sinks模块组及其图标
该模块组包括的主要模块及其图标如图2－6所示，共由9个标准基本模块。
图2－6 Sinks模块组
2．1．6 Sources模块组及其图标
该模块组包括的主要模块及其图标如图2－7所示，共由18个标准基本模块。
图2－7 Sources模块组
2.2 Power System工具箱简介
在MATLAB命令窗口中键入“powerlib”命令，则将得到如图2－8所示的工具箱。
图2－8 电力系统工具箱界面
在该工具箱中有很多模块组，主要有电源、元件、电力电子、电机系统、连接器、测量、附加、演示等模块组。双击每一个图标都可打开一个模块组。
2.2.1电源（Electrical sources）模块组
电源模块组包括：直流电压源、交流电压源、交流电流源、三相电源、三相可编程电压源、受控电压源和受控电流源等基本模块。电源模块组中各基本模块及其图标如图2－9所示。
图2－9 电源模块组
2.2.2测量模块组
测量模块组包括：电压表、电流表、三相电压－电流表、多用表、阻抗表和各种附加的子模块组等基本模块。测量模块组中各基本模块及其图标如图2－10所示。
图2－10 测量模块组
2.2.3元件模块组
元件模块组包括各种电阻、电容和电感元件，各种变压器元件。元件模块组中各基本模块及其图标如图2－11所示。
图2－11 元件模块组
2.2.4电力电子元件模块组
电力电子模块组包括二极管、晶闸管、MOS场效应管、可关断晶闸管、IGBT、理想开关、三电平变流器桥等模块，此外还有2个附加的控制模块和一个通用变流桥。电力电子模块组中各基本模块及其图标如图2－12所示。
图2－12 电力电子模块组
2.2.5连接器模块组
连接器模块组包括10个常用的连接器模块。连接器模块组各基本模块及其图标如图2－13所示。
图2－13 连接器模块组
2.2.6附加模块组
附加模块组则包括了上述各模块组中各个附加子模块组。附加模块组各基本模块及其图标如图2－14所示。
图2－14 附加模块组
2．3 Simulink/Power System的模型窗口
当按下“File”文件菜单中的“New”子菜单时，就弹出无标题名称的“untitled”新建模型窗口（图2－15所示）。
Simulink和/Power System的模型窗口是相同的。
图2－15 Simulink和/Power System的模型窗口
窗口的第二行是模型窗口的主菜单，第三行是工具栏，最下方是状态栏。在工具栏与状态栏之间的窗口（此处作了缩小）例模型、修改模型及仿真的操作平台。
2．3．1 模型窗口的菜单
Simulink和/Power System的模型窗口的主菜单有文件、编辑、查看、仿真、格式设定、工具与帮助七项菜单选项。
1．File（文件）菜单
New(Ctrl+N）：创建新的模型或模块库。
Open(Ctrl+O)：打开模型。
Close(Ctrl+W)：关闭模型。
Save(Ctrl +S)：保存当前的模型文件(路径、子目录、文件名都不变)
Save as…：将模型文件另外保存(改变路径、子目录、文件名)。
Sources control：源项控制。
Model properties：模型属性。
Preferences：仿真属性。
Print…(Cai+P)：打印模型。
Print setup…：打印机设置。
Exit MA TLAB(Ctrl+Q)：退出MA TLAB
2．Edit(编辑)菜单
UndoAdd(Ctrl+Z)：撤销前次操作。
Can't redo(Ctrl+Y)：恢复前次操作。
Cut(Ctrl + X)：剪切当前选定的内容，并放在剪贴板上。
Copy(Ctrl +C)：将当前选定的内容复制到剪贴扳。
Paste(Ctrl +V)：将剪贴扳上的内容粘贴到当前光标所在位置。
Clear(Delete)：清除选定内容。
Select all(Ctrl +A)：选择整个窗口。
3．View (查看)菜单
Status bar：，显示或隐藏状态栏。
Model browser options：模型浏览器。
Block data options：当鼠标位于模块上方时显示模块内部数据.
Zoom in：放大模型显示比例。
Zoom out：缩小模型显示比例.
Fit system view：自动选择最合适的显示比例。
Normal(100％)：以正常工作比倒(100％)显示模型
4．Simulation(仿真)菜单
start (Ctrl +T)：启动或暂停仿真。
stop：停止仿真。
Simulation parameters．．(Ctrl +E)：设置仿真参数
Normal：常规标准仿真。
Accelerator：加速仿真。
5．Format(格式设定)菜单
Font…：字体选择。
Text alignment ：文字对齐方式。
Flip name：模块标题名称上下换位。
Hide name：显示／隐藏模块名。
Flip block(Ctrl+1)：将功能模块图旋转180。
Rotate block(Ctrl +R)：将功能模块图顺时针旋转90*。
Show drop Shadow：显示或隐藏模块的阴影。
Show port labels：显示或隐藏子系统输入输出字符与空框或有示意图框
F oreground color：设置前景颜色。
Background color：设置背景颜色。
Screen color：设置屏幕颜色。
Library link display：库的联接显示。
Sample time colors：给不同采样时间序列填加颜色
Wide nonscalar lines：用宽信号线表示向量信号。
Signal dimensions：设置向量信号的宽度。
Port data types：标明端口数据的类型。
6．Tools(工具)菜单和Help(帮助)菜单
由于“工具”菜单应用较少，“帮助”菜单容易看懂，故此处不作具体介绍。
2．3．2 模型窗口工具栏
模型窗口中主菜单下面是工具栏(见图2－15)，工具栏有15个按钮，用来执行最常用的15个功能，归纳起来可分为5类。
图2－15所示的Simulink模型窗口工具栏自左到右有15个按钮，其功能分述如下。
1．文件管理类
文件管理类包括4个按钮：
第1个按钮：单击该按钮将创建一个新模型文件，相当于在主菜单“File'’中执行“New'’命令。
第2个按钮：单击该按钮将打开一个已存在的模型文件，相当于在主菜单“File'’中执行“Open'’命令。
第3个按钮：单击该按钮将保存模型文件，相当于在主菜单“File'’中执行“Save”命令。
第4个按钮：单击该按钮将打印模型文件，相当于在主菜单“File'’中执行“Print”命令。
2．对象管理类
对象管理类包括以下3个按钮：
第5个按钮：单击该按钮，将选中的模型文件剪切到剪贴板上，相当于在主菜单“Edit”中执行“Cut”命令。
第6个按钮：单击该按钮，将选中的模型文件复制到剪贴板上，相当于在主菜单“Edit”中执行“Copy”命令。
第7个按钮：单击该按钮，将剪贴板上的内容粘贴到模型窗口的指定位置，相当于在主菜单“Edit'’中执行“Paste'’命令。
3．命令管理类
命令管理类包括以下两个按钮：
第8个按钮：单击该按钮将撤销前次操作，相当于在主菜单“Edit'’中执行“Undo Delete”命令。
第9个按钮：单击该按钮将重复前次操作，相当于在主菜单“Edit'’中执行“Redo Delete”命令。
4．窗口切换类
窗口切换类包括以下4个按钮：
第10个按钮：单击该按钮将打开Simulink库浏览器，相当于在主菜单项“View”中执行“Show Library Browser”命令。
第11-13个按钮：此3个按钮用来切换到触发模型浏览器。
5．仿真控制类
仿真控制类包括以下两个按钮：
第14个按钮：单击该按钮将启动或暂停仿真，相当于在主菜单项“Simulation”中执行“Star/Pause”命令；
第15个按钮：单击该按钮将停止仿真，相当于在主菜单项“Simulation”中执行“Stop”命令。
2．4Simulink/Power System模块的基本操作
Simulink和Power System模块的基本操作是相同的。下面的操作方法对Simulink和Power Power System模块的操作均适用。
2．4．1 模块的选定、复制、移动与删除等
1．模块的选定
模块选定(即选中)是许多其他操作如删除、剪切、复制的“前导性”操作。选中模块的方法有以下两种：
（1)用鼠标左键单击待选模块，当模块的四个角处出现小黑块时，表示模块被选中。
（2)如果要选择一组模块，可以按住鼠标左键拉出一个矩形虚线框，将所有要选的模块框在其中，然后松开鼠标左键，当矩形里所有模块的四个角处都出现小黑块时，表示所有模块被同时选中。
关于模块的选取还有以下两点需说明：
1)如果在被选中模块的图标上再次单击左键，取消了对该模块的选取。
2)如果想选取不连续的多个模块，但是用拖曳方框的方式又会选取到我们不想要的模块此时可以按住 2．模块的复制 从模块组中复制模块的操作方法是：在模块组中将鼠标箭头指向待选模块，用鼠标左键单击它，当待选模块四个角处出现小黑块时，表示已经被选中，校住鼠标左键不放，将所选模块拖动到“untitled”模型窗门里的目标位置，松开鼠标左键，则在“untitled'，模型窗口里的某个位置上就有一个与待选模块完全相向的模块图标，这样就完成了从模块组中复制模块的操作。 在“untitled'‘模型窗口里复制模块的方法有以下两种： （1)首先选中待复制模块，运行“Edit”菜单中的“Copy'’命令；然后将光标移到要粘贴的地方，控—下鼠标左键；看到选定的模块恢复原状，在选定的位督上再运行“Edit'’菜单中的“Paste'’命令即可：新复制的模块和原装模块的名称会自动编号，以示区别。 （2)另一种简单的复制操作是先按下 3．模块的移动 模块移动操作非常简单：将光标置于待移动模块的图标上，然后按住鼠标左键不放，将模块图标拖动到目的地放开鼠标左键，模块的移动即可完成，、注意：模块移动时，它与其他模块的连线也随之移动， 4．模块的删除和粘贴 对选中模块的删除和粘贴可以按如下方法操作： （1）按“Delete”键，把选定模块删除。 （2）选择“Edit”菜单中的“Cut”命令将选定的模块移到剪贴板后，重新粘贴。 5．改变模块对象的大小 用鼠标选样对象模块图标，再将鼠标移到模块对象四周的控制小块处，鼠标指针将会变成双箭头的“＼”，“／”、“／·或“＼”形状，此时按住鼠标左键不放，拖曳鼠标，待对象 图标大小符合要求时放开鼠标左键，这样就可改变模块对象田标的大小。 6．改变模块对象的方向 一个标准功能模块就是一个控制环节。在绘制控制系统模迎方框图即连接模块时，要特别注意模块的输入、输出口模块间的信号流向。在Siamlink／Power System中，总是由模块的输入端口接受信号，其端口位于模块左侧；输出端口发送(出)信号，其端口位于模块右侧。但是在绘制反馈通道时则会有相反的要求，即输入端口在模块右侧，输出端口在模块左侧。这时可按以下操作步骤来实现：用鼠标选中模块对象，利用“untitled”的主菜单项”Format”下拉菜中的“Flip Block”或者“Rotate Block”命令，如果选择“Flip Block”或者直接按 2．4．2 模块的连接 当把组成一个控制系统所需的环节模块都复制到“untitled'’模型窗口后，如果不用信号线将这些模块图标连接起来，则它并不描述一个控制系统。当用信号线将各个模块图标连接成一个控制系统后，即得到所谓的系统模型。要说明模块的连接首先需要介绍信号线的使用。 1．信号线的使用 信号线的作用是连接功能模块。在模型窗口里，拖动鼠标箭头．可以在模块的输入与输出之间连接信号线。为了连接两个模块的端口，可撞住鼠标的左健，单击输入或输出端口，看到光标变为“+”字形以后．拖曳“+“字图形符号到另外一个端口，鼠标指针将变成双“+”字形状．然后放开鼠标左健。则一根最简单的信号线就连成了，带连线的箭头表示信号的流向。 对信号线的操作和对模块操作一样，也需先选中信号线(鼠标左健单击该线)，被选中的信号线的两端出现两个小黑块，这样就可以对读信号线进行其他操作了，如改变其粗细、对其设置标签，也可以把信号线折弯、分支，甚至删除。 2．向量信号线与线型设定 对于向量信号线．在“untitled“模型窗口里，可选中主菜单”Format”下的“signal dimensions”命令，对模型执行完“Simulation”下的“Start’命令后，传输向量的信号线就会变粗。变粗了的线段表示诙连接线上的信号为向量形式。 3．信号线的标签设置 在信号线上双击鼠标左键，即可在信号线的下部拉出一个矩形框，在矩形框内的光标处可输入该信号线的说明标签，既可输入西文字符，也可辖入汉字字符。标签的信息内容如果很多，还可以用 4．信号线折弯 选中信号线，按住 选中信号线．将鼠标指到线段端头的小黑块上，直到箭头指针变为“O“形，按住鼠标左键。拖曳线段，即可将线段以直角的方式折弯。 如果不想以直角的方式折弯，也可以在线段的任一位置将线段以任意角度折弯。 5．信号线分支 选中信号线，按住 6．信号线的平行移动 将鼠标指到要平行移动的信号线段上，按住鼠标左健不放．鼠标指针变为十字箭头形水平成垂直方向拖曳鼠标移到目的位置，松开鼠标左健，信号线的平行移动即完成。 7．信号线与模块分离 将鼠标指针放在想要分离的模块上，按住(Shift)健不放，再用鼠标把模块拖曳到别处，即可把模块与连接线分离。 8．信号线的删除 选定要删除的信号线，按(delete)键，即可把选中的信号线删除。 2．4．3．模块标题名称、内部参数的修改 在实际工程中，那些被复制的标准模块的标题名称和内部参数常常需作一定的修改。 1．标题名称的修改 模块标题名称是指标识模块图标的字符串，通常模块标题名称设置在模块图标的下方，也可以将模块标题名称设置在模块图标的上方。对用户所建模型窗口中模块标题名称进行修改的方法如下： （1)用鼠标左键单击功能模块的标题，在原模块标题外拉出一矩形框，按住鼠标左键，选取要修改的标题字符部分，使之增亮呈反相显示。 （2)按(Enter)键，反相显示的、要修改的部分字符立即被删除，重新输入新的标题信息(中西文字符均可)。 (3)用鼠标左键单击窗口中的任一地方，修改工作结束。 如果重新输入新的标题信息内容很多，可以按{Enter)键换行输入。 2．模块内部参数设置 在模型窗口中，双击待修改参数的模块图标，打开功能模块内部参数设置对话框，然后通过改变对话框相关栏目中的数据便可。 % Statistics Toolbox % betafit - Beta parameter estimation. % binofit - Binomial parameter estimation. % dfittool - Distribution fitting tool. % evfit - Extreme value parameter estimation. % expfit - Exponential parameter estimation. % gamfit - Gamma parameter estimation. % lognfit - Lognormal parameter estimation. % mle - Maximum likelihood estimation (MLE). % mlecov - Asymptotic covariance matrix of MLE. % nbinfit - Negative binomial parameter estimation. % normfit - Normal parameter estimation. % poissfit - Poisson parameter estimation. % raylfit - Rayleigh parameter estimation. % unifit - Uniform parameter estimation. % wblfit - Weibull parameter estimation. % % Probability density functions (pdf). % betapdf - Beta density. % binopdf - Binomial density. % chi2pdf - Chi square density. % evpdf - Extreme value density. % exppdf - Exponential density. % fpdf - F density. % gampdf - Gamma density. % geopdf - Geometric density. % hygepdf - Hypergeometric density. % lognpdf - Lognormal density. % mvnpdf - Multivariate normal density. % nbinpdf - Negative binomial density. % ncfpdf - Noncentral F density. % nctpdf - Noncentral t density. % ncx2pdf - Noncentral Chi-square density. % normpdf - Normal (Gaussian) density. % pdf - Density function for a specified distribution. % poisspdf - Poisson density. % raylpdf - Rayleigh density. % tpdf - T density. % unidpdf - Discrete uniform density. % unifpdf - Uniform density. % wblpdf - Weibull density. % % Cumulative Distribution functions (cdf). % betacdf - Beta cdf. MATPOWER A M ATLAB? Power System Simulation Package Version 3.2 September 21, 2007 User’s Manual Ray D. Zimmerman Carlos E. Murillo-Sánchez rz10@https://www.360docs.net/doc/e78410955.html, carlos_murillo@https://www.360docs.net/doc/e78410955.html, ? 1997-2007 Power Systems Engineering Research Center (PS ERC) School of Electrical Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853 Table of Contents Table of Contents (2) 1Introduction (3) 2Getting Started (4) 2.1System Requirements (4) 2.2Installation (4) 2.3Running a Power Flow (4) 2.4Running an Optimal Power Flow (4) 2.5Getting Help (4) 3Technical Reference (6) 3.1Data File Format (6) 3.2Modeling (8) 3.3Power Flow (11) 3.4Optimal Power Flow (12) 3.4.1AC OPF Formulation (13) 3.4.2DC OPF Formulation (21) 3.5Unit Decommitment Algorithm (22) 3.6MATPOWER Options (22) 3.7Summary of the Files (28) 4Acknowledgments (33) 5References (33) Appendix A: Notes on LP-Solvers for M ATLAB (34) Appendix B: Additional Notes (34) Appendix C: Auction Code (35) MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用 序号工具箱备注 数学、统计与优化 1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱 2Partial Differential Euqation Toolbox偏微分方程工具箱 3Statistics Toolbox统计学工具箱 4Curve Fitting Toolbox曲线拟合工具箱 5Optimization Toolbox优化工具箱 6Global Optimization Toolbox全局优化工具箱 7Neural Network Toolbox神经网络工具箱 8Model-Based Calibration Toolbox基于模型矫正工具箱 信号处理与通信 9Signal Processing Toolbox信号处理工具箱 10DSP System Toolbox DSP[size=+0]系统工具箱11Communications System Toolbox通信系统工具箱 12Wavelet Toolbox小波工具箱 13Fixed-Point Toolbox定点运算工具箱 14RF Toolbox射频工具箱 15Phased Array System Toolbox相控阵系统工具箱 控制系统设计与分析 16Control system Toolbox控制系统工具箱 17System Indentification Toolbox系统辨识工具箱 18Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱 19Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱 20Model Predictive Control Toolbox模型预测控制工具箱21Aerospace Toolbox航空航天工具箱 图像处理与计算机视觉 22Image Processing Toolbox图像处理工具箱 23Computer Vision System Toolbox计算机视觉工具箱 24Image Acquisition Toolbox图像采集工具箱 25Mapping Toolbox地图工具箱 测试与测量 Ｔoolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为 MATLAB、Simulink 和Simscape? 生成代码。?? Symbolic Math Toolbox 包含 MuPAD 语言，并已针对符号运算表达式的处理和执?行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供运用统计与机器学习来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图，使用概率分布拟合数据，生成用于Monte Carlo 仿真的随机数，以及执行假设检验。回归和分类算法用于依据数据执行推理并构建预测模型。对于分析多维数据，Statistics and Machine Learning Toolbox 可让您通过序列特征选择、逐步回归、主成份分析、规则化和其他降维方法确定影响您的模型的主要变量或特征。该工具箱提供了受监督和不受监督机器学习算法，包括支持向量机(SVM)、促进式 (boosted) 和袋装 (bagged) 决策树、k-最近邻、k-均值、k-中心点、分层聚类、高斯混合模型和隐马尔可夫模 型。4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱Curve Fitting Toolbox? 提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘 图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox? 提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件 Matlab工具箱 所谓Matlab工具箱就是一些M文件的集合, 用户可以修改工具箱中的函数，更为重要的是用户可以通过编制M文件来任意地添加工具箱中原来没有的工具函数。此功能充分体现了matlab语言的开放性。许多的专业领域在Matlab中都有自己的工具箱,假如你发现你的专业领域没有的话, 你也可以自己开发一个。 还是先来通过下面这篇Matlab的各个工具箱功能介绍的小文章，来看看有没有你所需要的吧,有感兴趣的朋友,可以到网上搜各工具箱函数的细节,相信你会好运的。 有三十多个工具箱，大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱。 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的，如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 佛山科学技术学院 上机报告 课程名称数学应用软件 上机项目 MATLAB统计工具箱中的回归分析命令 专业班级 一. 上机目的 本节课我们认识了用MA TALB统计工具箱中的回归命令，主要有以下内容： regress命令即可用于多元回归分析也可用于一元线性回归，其格式如下： 1.确定回归系数的命令是regress，用命令：b=regress(Y,X). 2.求回归系数的点的估计和区间估计，并检验回归模型，用命令： [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) 3.画出残差及其置性区间，用命令： rcoplot(r,rint) 二元多项式回归：[p,S]=polyfit(x,y,2) 二. 上机内容 1.第十六章课后习题1； 2.第十六章课后习题2； 3.第十六章课后习题3。 三. 上机方法与步骤 给出相应的问题分析及求解方法，并写出Matlab程序，并有上机程序显示截图。 第1题： 要求一元线性回归方程及检验其显著性，用命令[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);求置信区间和预测值用命令rstool(x,y,'purequadratic') 回归方程及检验其显著性： x=[20 25 30 35 40 45 50 55 60 65]'; X=[ones(10,1) x]; Y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); b,bint,stats 残差分析，作残差图： rcoplot(r,rint) 预测及作图： z=b(1)+b(2)*x plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 预测值及置信区间： x=[20 25 30 35 40 45 50 55 60 65]'; y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]'; rstool(x,y,'purequadratic') MATLAB常用工具箱 常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。 开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。 Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Matlab统计工具箱的应用 一、统计的基本命令 1、数据的录入、保存和调用 例1上海市区社会商品零售总额和全民所有制职工工资总额的数据如下 方法1（将单个变量存到数据文件.mat中） （1）年份数据以1为增量，用产生向量的方法输入。 命令格式： x=a:h:b t=78:87 （2）分别以x和y代表变量职工工资总额和商品零售总额。 x=[23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4] y=[41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0] （3）将变量t、x、y的数据保存在文件data中: save data t x y （4）进行统计分析时，调用数据文件data中的数据: load data 方法2(将数据矩阵存入数据文件中) （1）输入矩阵： data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88; 23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4; 41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0] （2）将矩阵data的数据保存在文件data1中：save data1 data （3）进行统计分析时，先用命令： load data1 调用数据文件data1中的数据，再用以下命令分别将矩阵data的第一、二、三行的数据赋给变量t、x、y： t=data(1,:); x=data(2,:); y=data(3,:); 若要调用矩阵data的第j列的数据，可用命令：data(:,j) Chengxu2；chengxu22； 方法3(直接将数据存入文本文件中，然后调用) （1）建立data.txt文件报保存； （2）load data.txt Matlab概率统计工具箱(1) Matlab概率统计工具箱(1) 收藏 Matlab概率统计编程指南 第4章概率统计 本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式,这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中. 4.1 随机数的产生 4.1.1 二项分布的随机数据的产生 命令参数为N,P的二项随机数据 函数binornd 格式R = binornd(N,P) %N,P为二项分布的两个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,N,P大小相同. R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数,与R同维数. R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数 例4-1 >> R=binornd(10,0.5) R = 3 >> R=binornd(10,0.5,1,6) R = 8 1 3 7 6 4 >> R=binornd(10,0.5,[1,10]) R = 6 8 4 6 7 5 3 5 6 2 >> R=binornd(10,0.5,[2,3]) R = 7 5 8 6 5 6 >>n = 10:10:60; >>r1 = binornd(n,1./n) r1 = 2 1 0 1 1 2 >>r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) r2 = 0 1 2 1 3 1 4.1.2 正态分布的随机数据的产生 命令参数为μ,σ的正态分布的随机数据 函数normrnd 格式R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU,标准差为SIGMA的正态分布的随机数据,R可以是向量或矩阵. R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定随机数的个数,与R同维数. R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分别表示R的行数和 4.5.4 方差 命令求样本方差 函数var 格式D=var(X) %var(X)=,若X为向量,则返回向量的样本方差. D=var(A) %A为矩阵,则D为A的列向量的样本方差构成的行向量. D=var(X, 1) %返回向量(矩阵)X的简单方差(即置前因子为的方差) D=var(X, w) %返回向量(矩阵)X的以w为权重的方差 命令求标准差 函数std 格式std(X) %返回向量(矩阵)X的样本标准差(置前因子为)即: std(X,1) %返回向量(矩阵)X的标准差(置前因子为) std(X, 0) %与std (X)相同 std(X, flag, dim) %返回向量(矩阵)中维数为dim的标准差值,其中flag=0时,置前因子为;否则置前因子为. 例4-41 求下列样本的样本方差和样本标准差,方差和标准差 14.70 15.21 14.90 15.32 15.32 解: >>X=[14.7 15.21 14.9 14.91 15.32 15.32]; >>DX=var(X,1) %方差 DX = 0.0559 >>sigma=std(X,1) %标准差 sigma = 0.2364 >>DX1=var(X) %样本方差 DX1 = 0.0671 >>sigma1=std(X) %样本标准差 sigma1 = 0.2590 命令忽略NaN的标准差 函数nanstd 格式y = nanstd(X) %若X为含有元素NaN的向量,则返回除NaN外的元素的标准差,若X为含元素NaN的矩阵,则返回各列除NaN外的标准差构成的向量. 例4-42 >> M=magic(3) %产生3阶魔方阵 M = 8 1 6 3 5 7 4 9 2 >> M([1 6 8])=[NaN NaN NaN] %替换3阶魔方阵中第1,6,8个元素为NaN M = NaN 1 6 3 5 NaN 4 NaN 2 >> y=nanstd(M) %求忽略NaN的各列向量的标准差 y = 0.7071 2.8284 2.8284 >> X=[1 5]; %忽略NaN的第2列元素 >> y2=std(X) %验证第2列忽略NaN元素的标准差 y2 = 2.8284 命令样本的偏斜度 函数skewness 格式y = skewness(X) %X为向量,返回X的元素的偏斜度;X为矩阵,返回X各列元素的偏斜度构成的行向量. y = skewness(X,flag) %flag=0表示偏斜纠正,flag=1(默认)表示偏斜不纠正. 说明偏斜度样本数据关于均值不对称的一个测度,如果偏斜度为负,说明均值左边的数据比均值右边的数据更散;如果偏斜度为正,说明均值右边的数据比均值左边的数据更散,因而正态分布的偏斜度为0;偏斜度是这样定义的:matlab统计工具箱函数
matlab潮流计算工具箱使用手册
MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱 (2)
MATLAB各类工具箱
Matlab各工具箱功能简介(部分)
matlab工具箱中文
MATLAB统计工具箱中的回归分析命令
MATLAB常用工具箱
Matlab统计工具箱的应用
matlab概率统计工具箱
matlab 概率工具箱