matlab simmechanic

产品定义................................. 1-2

机械仿真和物理建模......... 1-2

相关产品.................................. 1-3

所需产品................................. 1-3

其他相关产品............................ 1-4

运行演示模型............................ 1-6 WhattheDemoRepresents ......................... 1-6 WhattheDemoIllustrates .......................... 1-7 打开模型................................ 1-8

运行模式................................ 1-11

修改模型............................... 1-12

可视化和动画模型................. 1-14

你能与SimMechanics软件呢？..... 1-18

关于SimMechanics软件....................... 1-18 建模机械系统....................... 1-18

机构，坐标系，接头和约束.... 1-19

传感器，执行器，摩擦和力量元素....... 1-20 模拟和分析机械运动.......... 1-20

可视化和动画模型................... 1-22

欲了解更多信息.............................. 1-26

了解更多.................................... 1-27

使用MATLAB帮助系统和文档

演示........................................ 1-27

寻找特别SimMechanics帮助.................. 1-27 三

建模，模拟，可视化和简单

机

介绍了SimMechanics块库...... 2-2

关于SimMechanics功能块库............... 2-2

访问库............................. 2-2

使用库................................ 2-4

必要的步骤来构建和运行机械

型号.......................................... 2-7

关于机建模与仿真.............. 2-7

基本步骤建立一个模型..................... 2-7

必要的步骤来配置和运行模式.......... 2-9

创建一个简单的机械模型................ 2-11

造型单摆...................... 2-11

打开SimMechanics功能块库............. 2-12

世界坐标系和重力............. 2-12

配置地面座....................... 2-13

配置车身座......................... 2-15

添加一个传感器和启动仿真.......... 2-25

可视化一个简单的机械模型.............. 2-32

可视化和动画的单摆....... 2-32

启动可视化.............................. 2-32

选择的Body Geometry .......................... 2-34

显示钟摆........................... 2-34

建模与可视化更复杂的机器...... 2-37

创建一个闭环机械模型........... 2-38

建模的四杆机构................... 2-38

计算自由度.................... 2-39

配置机械环境............. 2-40

设置框图....................... 2-42

配置和接地连接块.............. 2-45

配置车身块........................ 2-49

感知运动和运行模式............... 2-54 ForMoreAbouttheFourBarMechanism .............. 2-59

iv目录

代表议案

运动学和运动的机器的省份....... 3-2

关于运动学................................. 3-2

自由................................ 3-2度

运动................................ 3-2的状态

回家，初始，andAssembledConfigurations .......... 3-3 欲了解更多信息.............................. 3-3

身体运动的SimMechanics交涉...... 3-5

关于身体运动................................ 3-5

机床几何和运动...................... 3-5

参照系和坐标系............ 3-6

有关坐标系的相对运动........ 3-6

在不同坐标系观察身体运动.. 3-8

代表身体平移和旋转......... 3-10

参考文献....................................... 3-11

在SimMechanics陈述的身体取向.. 3-12

关于身体取向陈述.............. 3-12

轴角度表示.......................... 3-12

四元数表示......................... 3-13

旋转矩阵表示...................... 3-13

欧拉角表示......................... 3-14

转换RotationRepresentations ................. 3-15

转换角速度..................... 3-18

一个定向机构及其坐标系........ 3-19

关于身体取向的例子................ 3-19

设置测试身体........................... 3-19 RotatingtheBodyandItsCGCSRelativetoWorld ..... 3-22

旋转体相对于它的重心...... 3-23

创建和身体旋转坐标系........ 3-25

技术惯例

一

机械公约和缩略语......... A- 2

右手定则IsAssumed ........................ A- 2

向量乘法.............................. A- 2

常见的缩写............................. A- 2

术语表................................... A- 2

机械单位.................................. A- 3

?“产品概述”第1-2页

?第1-3页上的“相关产品”

?第1-6页上的“运行演示模型”

?第1-18页上的“可以做什么用SimMechanics软件？”?第1 27bbreviations “了解更多信息”......... A- 2

右手定则IsAssumed ........................ A- 2

向量乘法.............................. A- 2

常见的缩写............................. A- 2

术语表................................... A- 2

机械单位.................................. A- 3

产品概述

在本节中...

“产品定义”第1-2页

第1-2页的“机械仿真和物理建模”

产品定义

SimMechanics软件是为一个方框图建模环境

工程设计与仿真刚体机器和它们的运动，

使用力和力矩的标准牛顿动力学。

与SimMechanics软件，可以建模和仿真机械

用一套工具来指定机构及其质量特性，系统的

可能的运动，运动约束和坐标系，并

发起并测量身体动作。您可以通过一个代表一个机械系统连接框图，像其他的Simulink模型，你可以将

分层子系统。

SimMechanics软件显示和动画的可视化工具

的3 -D机的简化的标准几何形状，前，在模拟过程中。机械仿真和物理建模

SimMechanics软件是基于的Simscape ?软件，该平台

产品的Simulink物理建模系列，涵盖了

根据基本的物理原理建模和系统设计。

在Simulink环境中的Simscape软件运行和接口

无缝使用Simulink的休息和用MATLAB 。不像其他的

Simulink模块，它代表数学运算或操作上的

信号的Simscape块代表的物理组件或关系

直接。

用MATLAB解线性规划

用MATLAB 优化工具箱解线性规划命令：x=linprog （c ，A ，b ） 2、模型： beq AeqX b AX ..min =≤=t s cX z 命令：x=linprog （c ，A ，b ，Aeq,beq ）注意：若没有不等式：b AX ≤存在，则令A=[ ]，b=[ ]. 若没有等式约束, 则令Aeq=[ ], beq=[ ]. 3、模型： VUB X VLB beq AeqX b AX ..min ≤≤=≤=t s cX z 命令：[1] x=linprog （c ，A ，b ，Aeq,beq, VLB ，VUB ） [2] x=linprog （c ，A ，b ，Aeq,beq, VLB ，VUB, X0）注意：[1] 若没有等式约束, 则令Aeq=[ ], beq=[ ]. [2]其中X0表示初始点 4、命令：[x,fval]=linprog(…) 返回最优解ｘ及ｘ处的目标函数值fval. 例1 max 6543216.064.072.032.028.04.0x x x x x x z +++++= 85003.003.003.001.001.001.0..654321≤+++++x x x x x x t s 70005.002.041≤+x x 10005.002.052≤+x x 90008.003.063≤+x x 6,2,10 =≥j x j 解编写M 文件小xxgh1.m 如下： c=[-0.4 -0.28 -0.32 -0.72 -0.64 -0.6]; A=[0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03;0.02 0 0 0.05 0 0;0 0.02 0 0 0.05 0;0 0 0.03 0 0 0.08]; b=[850;700;100;900]; Aeq=[]; beq=[]; vlb=[0;0;0;0;0;0]; vub=[]; [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) min z=cX b AX t s ≤..1、模型：

Matlab通信系统仿真实验报告

Matlab通信原理仿真学号： 2142402 姓名：圣斌

实验一Matlab 基本语法与信号系统分析一、实验目的： 1、掌握MATLAB的基本绘图方法； 2、实现绘制复指数信号的时域波形。二、实验设备与软件环境： 1、实验设备：计算机 2、软件环境：MATLAB R2009a 三、实验内容： 1、MATLAB为用户提供了结果可视化功能，只要在命令行窗口输入相应的命令，结果就会用图形直接表示出来。 MATLAB程序如下： x = -pi::pi; y1 = sin(x); y2 = cos(x); %准备绘图数据 figure(1); %打开图形窗口 subplot(2,1,1); %确定第一幅图绘图窗口 plot(x,y1); %以x，y1绘图 title('plot(x,y1)'); %为第一幅图取名为’plot(x,y1)’ grid on; %为第一幅图绘制网格线 subplot(2,1,2) %确定第二幅图绘图窗口 plot(x,y2); %以x，y2绘图 xlabel('time'),ylabel('y') %第二幅图横坐标为’time’,纵坐标为’y’运行结果如下图： 2、上例中的图形使用的是默认的颜色和线型，MATLAB中提供了多种颜色和线型，并且可以绘制出脉冲图、误差条形图等多种形式图： MATLAB程序如下： x=-pi:.1:pi; y1=sin (x); y2=cos (x); figure (1); %subplot (2,1,1); plot (x,y1); title ('plot (x,y1)'); grid on %subplot (2,1,2); plot (x,y2);

基于MATLAB的MIMO通信系统仿真(DOC)

目录（一）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真………………………… 一、基本原理……………………………………………………… 二、仿真…………………………………………………………… 三、仿真结果……………………………………………………… 四、仿真结果分析…………………………………………………（二）自选习题部分…………………………………………………（三）总结与体会……………………………………………………（四）参考文献…………………………………………………… 实训报告（一）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真一、基本原理二、仿真三、仿真结果四、仿真结果分析 OFDM技术通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道，减小了多径衰落的影响。OFDM技术如果要提高传输速率，则要增加带宽、发送功率、子载波数目，这对于频谱资源紧张的无线通信时不现实的。 MIMO能够在空间中产生独立并行信道同时传输多路数据流，即传输速率很高。这些增加的信道容量可以用来提高信息传输速率，也可以通过增加信息冗余来提高通信系统的传输可靠性。但是MIMO却不能够克服频率选择性深衰落。所以OFDM和MIMO这一对互补的技术自然走到了一起，现在是3G，未来也是4G，以及新一代WLAN技术的核心。总之，是核心物理层技术之一。 1、MIMO系统理论：

核心思想：时间上空时信号处理同空间上分集结合。时间上空时通过在发送端采用空时码实现：空时分组、空时格码，分层空时码。空间上分集通过增加空间上天线分布实现。此举可以把原来对用户来说是有害的无线电波多径传播转变为对用户有利。 2、MIMO 系统模型： 11h 12 h 21 h 22 h r n h 1r n h 21 R n h 2 R n h 1 n n R h 可以看到，MIMO 模型中有一个空时编码器，有多根天线，其系统模型和上述MIMO 系统理论一致。为什么说nt>nr ，因为一般来说，移动终端所支持的天线数目总是比基站端要少。接收矢量为：y Hx n =+，即接收信号为信道衰落系数X 发射信号+接收端噪声 3、MIMO 系统容量分析：（附MIMO 系统容量分析程序）香农公式的信道容量（即信息传送速率）为： 2log (1/)C B S N =+ 4、在MIMO 中计算信道容量分两种情况：未知CSI 和已知CSI （CSI 即为信道状态信息），其公式推导较为复杂，推导结果为信道容量是信噪比与接收、发射天线的函数。在推导已知CSI 中，常用的有waterfilling ，即著名的注水原理。但是，根据相关文献资料，通常情况下CSI 可以当做已知，因为发送，接收端会根据具体信道情况估算CSI 的相关参数。在这里对注水原理做一个简单介绍：之所以成为注水原理是因为理想的注水原理是在噪声大的时候少分配功率，噪声小时多分配功率，最后噪声+功率=定值，这如果用图形来表示，则类似于给水池注水的时候，水池低的地方就多注水，也就是噪声小分配的功率就多，故称这种达到容量的功率分配方式叫做注水原理。通过给各个天线分配不同的发射功率，增加系统容量。核心思想就是上面所阐述的，信道条件好，则分配更多功率；信道条件差，则分配较少的功率。在MIMO 的信道容量当中要注意几个问题：（下面说已知CSI 都是加入了估计CSI 的算法，并且采用了注水原理。） 1. 已知CSI 的情况下的信道容量要比发送端未知CSI 的情况下的信道容量高，这是由于当发送端已知CSI 的时候，发送端可以优化发送信号的协方差矩阵。也就是

用matlab求解线性规划问题

一、实验目的：了解Matlab 的优化工具箱，能利用Matlab 求解线性规划问题。二、实验内容：线性规划的数学模型有各种不同的形式，其一般形式可以写为：目标函数： n n x f x f x f z +++= 2211m in 约束条件： s n sn s s n n b x a x a x a b x a x a x a ≤+++≤+++ 221 11 1212111 s n tn t t n n d x c x c x c d x c x c x c =+++=+++ 221 11 1212111 0,,,21≥n x x x 这里 n n x f x f x f z +++= 2211称为目标函数，j f 称为价值系数，T n f f f f ),,,(21 =称为价值向量，j x 为求解的变量，由系数ij a 组成的矩阵 ??????????=mn m n a a a a A 1111 称为不等式约束矩阵，由系数ij c 组成的矩阵 ??????????=sn s n c c c c C 1111 称为等式约束矩阵，列向量 T n b b b b ),,,(21 =和T n d d d d ),,,(21 =为右端向量，条件0≥j x 称为非负约束。一个向量T n x x x x ),,,(21 =，满足约束条件，称为可行解或可行点，所有可行点的集合称为可行区域，达到目标函数值最大的可行解称为该线性规划的最优解，相应的目标函数值称为最优目标函数值，简称最优值。我们这里介绍利用Matlab 来求解线性规划问题的求解。在Matlab 中有一个专门的函数linprog()来解决这类问题，我们知道，极值有最大和最小两种，但求z 的极大就是求z -的极小，因此在Matlab 中以求极小为标准形式，函数linprog()的具体格式如下： X=linprog(f,A,b) [X,fval,exitflag,ouyput,lamnda]=linprog(f,A,b,Aeq,Beq,LB,UB,X0,options) 这里X 是问题的解向量，f 是由目标函数的系数构成的向量，A 是一个矩阵，b 是一个向量，A ，b 和变量x={x1,x2,…,xn}一起，表示了线性规划中不等式约束条件，A ，b 是系数矩阵和右端向量。Aeq 和Beq 表示了线性规划中等式约束条件中的系数矩阵和右端向量。LB 和UB 是约束变量的下界和上界向量，X0是给定的变量的初始值，options 为控制规划过程的参数系列。返回值中fval 是优化结束后得到的目标函数值。exitflag=0表示优化结果已经超过了函数的估计值或者已声明的最大迭代次数；exitflag>0表示优化过程中变量收敛于解X ，exitflag<0表示不收敛。output 有3个分量，iterations 表示优化过程的迭代次数，cgiterations 表示PCG 迭代次数，algorithm 表示优化所采用的运算规则。lambda 有4个分量，

MATLAB通信系统仿真心得体会

MATLAB通信系统仿真心得体会课程名称(中文) MATLAB通信系统仿真成绩姓名班级学号日期学习MATLAB通信系统仿真心得体会经过一学期的MATLAB通信系统仿真的学习，使我对通信原理及仿真实践有了更深层次的理解。在学习过程当中，了解到了MATLAB的语言基础以及应用的界面环境，基本操作和语法，通信仿真工具箱的应用，simulink 仿真基础，信号系统分析等一系列的内容。我明白学好这门课程是非常的重要。在学习当中，我首先明白了通信系统仿真的现实意义，系统模型是对实际系统的一种抽象，是对系统本质(或是系统的某种特性)的一种描述。模型可视为对真实世界中物体或过程的信息进行形式化的结果。模型具有与系统相似的特性，可以以各种形式给出我们所感兴趣的信息。知道了通信系统仿真的必要性，利用系统建模和软件仿真技术，我们几乎可以对所有的设计细节进行分层次的建模和评估。通过仿真技术和方法，我们可以有效地将数学分析模型和经验模型结合起来。利用系统仿真方法，可以迅速构建一个通信系统模型，提供一个便捷，高效和精确的评估平台。明白了MATLAB通信系统仿真课程重点就是系统仿真软件 Matlab / Simulink 在通信系统建模仿真和性能评估方面的应用原理，通信系统仿真的一般原理和方法。 MATLAB集成度高，使用方便，输入简捷，运算高效，内容丰富，并且很容易由用户自行扩展，与其它计算机语言相比， MATLAB有以下显著特点:1.MATLAB是一种解释性语言;2(变量的“多功能性”;3.运算符号的“多功能性”;4(人机界面适合科技人员;5(强大而简易的作图功能;6(智能化程度高;7(功能丰富，可扩展性强。在MATLAB的Communication Toolbox(通信工具箱)中提供了许多仿真函数和模块，用于对通信系统进行仿真和分析。

MATLAB 2psk通信系统仿真报告

实验一 2PSK调制数字通信系统一实验题目设计一个采用2PSK调制的数字通信系统设计系统整体框图及数学模型；产生离散二进制信源，进行信道编码（汉明码），产生BPSK信号；加入信道噪声（高斯白噪声）； BPSK信号相干解调，信道解码；系统性能分析（信号波形、频谱，白噪声的波形、频谱，信道编解二实验基本原理数字信号的传输方式分为基带传输和带通传输，在实际应用中，大多数信道具有带通特性而不能直接传输基带信号。为了使数字信号在带通信道中传输，必须使用数字基带信号对载波进行调制，以使信号与信道的特性相匹配。这种用数字基带信号控制载波，把数字基带信号变换为数字带通信号的过程称为数字调制。数字调制技术的两种方法：①利用模拟调制的方法去实现数字式调制，即把数字调制看成是模拟调制的一个特例，把数字基带信号当做模拟信号的特殊情况处理；②利用数字信号的离散取值特点通过开关键控载波，从而实现数字调制。这种方法通常称为键控法，比如对载波的相位进行键控，便可获得相移键控（PSK）基本的调制方式。图1 相应的信号波形的示例 1 0 1 调制原理数字调相：如果两个频率相同的载波同时开始振荡，这两个频率同时达到正最大值，同时达到零值，同时达到负最大值，它们应处于"同相"状态；如果其中一个开始得迟了一点，就可能不相同了。如果一个达到正最大值时，另一个达到负最大值，则称为"反相"。一般把信号振荡一次（一周）作为360度。如果一个波比另一个波相差半个周期，我们说两个波的

相位差180度，也就是反相。当传输数字信号时，"1"码控制发0度相位，"0"码控制发180度相位。载波的初始相位就有了移动，也就带上了信息。相移键控是利用载波的相位变化来传递数字信息，而振幅和频率保持不变。在2PSK中，通常用初始相位0和π分别表示二进制“1”和“0”。因此，2PSK信号的时域表达式为(t)=Acos t+) 其中，表示第n个符号的绝对相位： = 因此，上式可以改写为图2 2PSK信号波形解调原理 2PSK信号的解调方法是相干解调法。由于PSK信号本身就是利用相位传递信息的，所以在接收端必须利用信号的相位信息来解调信号。下图2-3中给出了一种2PSK信号相干接收设备的原理框图。图中经过带通滤波的信号在相乘器中与本地载波相乘，然后用低通滤波器滤除高频分量，在进行抽样判决。判决器是按极性来判决的。即正抽样值判为1，负抽样值判为0. 2PSK信号相干解调各点时间波形如图 3 所示. 当恢复的相干载波产生180°倒相时,解调出的数字基带信号将与发送的数字基带信号正好是相反,解调器输出数字基带信号全部出错.

运用Matlab进行线性规划求解实例

8.2 线性规划线性规划是处理线性目标函数和线性约束的一种较为成熟的方法，目前已经广泛应用于军事、经济、工业、农业、教育、商业和社会科学等许多方面。 8.2.1 基本数学原理线性规划问题的标准形式是： ????? ??????≥=+++=+++=++++++=0,,,min 21221122222121112 121112211n m n mn m m n n n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a x c x c x c z ΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ 或 ???? ?????=≥===∑∑==n j x m i b x a x c z j n j i j ij n j j j ,,2,1,0,,2,1,min 1 1ΛΛ 写成矩阵形式为： ?? ???≥==O X b AX CX z min 线性规划的标准形式要求使目标函数最小化，约束条件取等式，变量b 非负。不符合这几个条件的线性模型可以转化成标准形式。 MATLAB 采用投影法求解线性规划问题，该方法是单纯形法的变种。 8.2.2 有关函数介绍在MATLAB 工具箱中，可用linprog 函数求解线性规划问题。 linprog 函数的调用格式如下： ●x=linprog(f,A,b)：求解问题minf'*x ，约束条件为A*x<=b 。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)：求解上面的问题，但增加等式约束，即Aeq*x=beq 。若没有不等式约束，则令A=[ ],b=[ ]。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)：定义设计x 的下界lb 和上界ub ，使得x 始终在该范围内。若没有等式约束，令Aeq=[ ],beq=[ ]。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)：设置初值为x0。该选项只适用于中型问题，默认时大型算法将忽略初值。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)：用options 指定的优化参数进行最小化。 ●[x,fval]=linprog(…)：返回解x 处的目标函数值fval 。 ●[x,lambda,exitflag]=linpro g(…)：返回exitflag 值，描述函数计算的退出条件。 ●[x,lambda,exitflag,output]=linprog(…)：返回包含优化信息的输出参数output 。 ●[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(…)：将解x 处的拉格朗日乘子返回到

MATLAB实现通信系统仿真实例

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

(完整版)基于matlab的通信系统仿真毕业论文

创新实践报告
报告题目：学院名称：姓名：
基于 matlab 的通信系统仿真信息工程学院余盛泽
班级学号：指导老师：温靖

二 O 一四年十月十五日
目录
一、引言........................................................................................................................ 3 二、仿真分析与测试 ................................................................................................... 4
2.1 随机信号的生成 ............................................................................................................... 4 2.2 信道编译码 ........................................................................................................................ 4 2.2.1 卷积码的原理 ........................................................................................................ 4 2.2.2 译码原理 ................................................................................................................ 5 2.3 调制与解调 ....................................................................................................................... 5 2.3.1 BPSK 的调制原理 .................................................................................................. 5 2.3.2 BPSK 解调原理 ...................................................................................................... 6 2.3.3 QPSK 调制与解调 ................................................................................................. 7 2.4 信道 .................................................................................................................................... 8

用matlab求解线性规划问题

实验四用MATLAB 求解线性规划问题一、实验目的：了解Matlab 的优化工具箱，能利用Matlab 求解线性规划问题。二、实验内容：线性规划的数学模型有各种不同的形式，其一般形式可以写为：目标函数： n n x f x f x f z +++= 2211mi n 约束条件： s n sn s s n n b x a x a x a b x a x a x a ≤+++≤+++ 221 11 1212111 s n tn t t n n d x c x c x c d x c x c x c =+++=+++ 221 11 1212111 0,,,21≥n x x x 这里 n n x f x f x f z +++= 2211称为目标函数，j f 称为价值系数，T n f f f f ),,,(21 =称为价值向量，j x 为求解的变量，由系数ij a 组成的矩阵 ??????????=mn m n a a a a A 1111 称为不等式约束矩阵，由系数ij c 组成的矩阵 ??????????=sn s n c c c c C 1111 称为等式约束矩阵，列向量 T n b b b b ),,,(21 =和T n d d d d ),,,(21 =为右端向量，条件0≥j x 称为非负约束。一个向量T n x x x x ),,,(21 =，满足约束条件，称为可行解或可行点，所有可行点的集合称为可行区域，达到目标函数值最大的可行解称为该线性规划的最优解，相应的目标函数值称为最优目标函数值，简称最优值。我们这里介绍利用Matlab 来求解线性规划问题的求解。在Matlab 中有一个专门的函数linprog()来解决这类问题，我们知道，极值有最大和最小两种，但求z 的极大就是求z -的极小，因此在Matlab 中以求极小为标准形式，函数linprog()的具体格式如下： X=linprog(f,A,b) [X,fval,exitflag,ouyput,lamnda]=linprog(f,A,b,Aeq,Beq,LB,UB,X0,options) 这里X 是问题的解向量，f 是由目标函数的系数构成的向量，A 是一个矩阵，b 是一个向量，A ，b 和变量x={x1,x2,…,xn}一起，表示了线性规划中不等式约束条件，A ，b 是系数矩阵和右端向量。Aeq 和Beq 表示了线性规划中等式约束条件中的系数矩阵和右端向量。LB 和UB 是约束变量的下界和上界向量，X0是给定的变量的初始值，options 为控制规划过程的参数系列。返回值中fval 是优化结束后得到的目标函数值。exitflag=0表示优化结果已经超过了函数的估计值或者已声明的最大迭代次数；exitflag>0表示优化过程中变量收敛于解X ，exitflag<0表示不收敛。output 有3个分量，iterations 表示优化过程的迭代次数，cgiterations 表示PCG 迭代次数，algorithm 表示优化所采用的运算规则。lambda 有4个分量，ineqlin 是线

基于matlab的通信系统仿真

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

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

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

用matlab求解线性规划问题

1 实验四用MATLAB 求解线性规划问题一、实验目的：了解Matlab 的优化工具箱，能利用Matlab 求解线性规划问题。二、实验内容：线性规划的数学模型有各种不同的形式，其一般形式可以写为：目标函数： n n x f x f x f z +++= 2211m i n 约束条件： s n sn s s n n b x a x a x a b x a x a x a ≤+++≤+++ 22111 1212111 s n tn t t n n d x c x c x c d x c x c x c =+++=+++ 22111 1212111 ,,,21≥n x x x 这里n n x f x f x f z +++= 2211称为目标函数， j f 称为价值系数， T n f f f f ) ,,,(21 =称为价值向量， j x 为求解的变量，由系数 ij a 组成的矩阵 ???? ? ?????=mn m n a a a a A 1 111 称为不等式约束矩阵，由系数ij c 组成的矩阵 ???? ? ?????=sn s n c c c c C 1 111 称为等式约束矩阵，列向量T n b b b b ) ,,,(21 =和 T n d d d d ) ,,,(21 =为右端向量，条件 ≥j x 称为非负约束。一个向量 T n x x x x ) ,,,(21 =，满足约束条件，称为可行解或可行点，所有可行点的集合称为可行区域，达到目标函数值最大的可行解称为该线性规划的最优解，相应的目标函数值称为最优目标函数值，简称最优值。我们这里介绍利用Matlab 来求解线性规划问题的求解。在Matlab 中有一个专门的函数linprog()来解决这类问题，我们知道，极值有最大和最小两种，但求z 的极大就是求z -的极小，因此在Matlab 中以求极小为标准形式，函数linprog()的具体格式如下： X=linprog(f,A,b) [X,fval,exitflag,ouyput,lamnda]=linprog(f,A,b,Aeq,Beq,LB,UB,X0,options) 这里X 是问题的解向量，f 是由目标函数的系数构成的向量，A 是一个矩阵，b 是一个向量，A ，b 和变量x={x1,x2,…,xn}一起，表示了线性规划中不等式约束条件，A ，b 是系数矩阵和右端向量。Aeq 和Beq 表示了线性规划中等式约束条件中的系数矩阵和右端向量。LB 和UB 是约束变量的下界和上界向量，X0是给定的变量的初始值，options 为控制规划过程的参数系列。返回值中fval 是优化结束后得到的目标函数值。exitflag=0表示优化结果已经超过了函数的估计值或者已声明的最大迭代次数；exitflag>0表示优化过

基于matlab的通信系统仿真要点

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

一、引言现代社会发展要求通信系统功能越来越强，性能越来越高，构成越来越复杂；另一方面，要求通信系统技术研究和产品开发缩短周期，降低成本，提高水平。这样尖锐对立的两个方面的要求，只有通过使用强大的计算机辅助分析设计技术和工具才能实现。在这种迫切的需求之下，MATLAB应运而生。它使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷，由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展。通信系统仿真贯穿着通信系统工程设计的全过程，对通信系统的发展起着举足轻重的作用。通信系统仿真具有广泛的适应性和极好的灵活性，有助于我们更好地研究通信系统性能。通信系统仿真的基本步骤如下图所示：

二、仿真分析与测试（1）随机信号的生成利用Matlab 中自带的函数randsrc 来产生0、1等概分布的随机信号。源代码如下所示： global N N=300; global p p=0.5; source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]); （2）信道编译码 1、卷积码的原理卷积码(convolutional code)是由伊利亚斯(p.Elias)发明的一种非分组码。在前向纠错系统中，卷积码在实际应用中的性能优于分组码，并且运算较简单。卷积码在编码时将k 比特的信息段编成n 个比特的码组，监督码元不仅和当前的k 比特信息段有关，而且还同前面m=(N-1)个信息段有关。通常将N 称为编码约束长度，将nN 称为编码约束长度。一般来说，卷积码中k 和n 的值是比较小的整数。将卷积码记作(n,k,N)。卷积码的编码流程如下所示。可以看出：输出的数据位V1,V2和寄存器D0,D1,D2,D3之间的关系。根据模2 D0D2D1D3 + + M V1 V2 OUT 02 1V D D =⊕0123 2V D D D D =⊕⊕⊕

(完整word版)用matlab解决线性规划问题的几道题

一、用MATLAB 求解线性规划问题（1）编写的M 文件为： f=[-1;-1] A=[1 -2;1 2] b=[4,8] [x,feval]=linprog(f,A,b,[],[],zeros(2,1)) 所求解为：x 1=6,x 2=1;min f=-7 （2）编写的M 文件为： f=[-4;-3] A=[3 4;3 3;4 2] b=[12;10;8] [x,feval]=linprog(f,A,b,[],[],zeros(1,2)) 所求得的解为：x 1=0.8,x 2=2.4;max f=10.4 （3）（4）编写的M 文件为： f=[-1;-3;3] Aeq=[1 1 2;-1 2 1] beq=[4;4] [x,feval]=linprog(f,[],[],Aeq,beq,zeros(3,1)) 所求得的结果为：x 1=4/3,x 2=8/3,x 3=0;max f=28/3。 12 121212min 24s.t.28 ,0f x x x x x x x x ì=--????-?镲í?+???? 3??12 1212121243max 3412 ..3310 428 ,0 f x x x x s t x x x x x x ì =+????+????+?í???+????3??123 12312313min 3s.t.211 423 21 0(1,2,3) j f x x x x x x x x x x x x j =--ì????-+?????-++?í??-+=?? ??? ???123 123123max 3s.t.24 24 0(1,2,3) j f x x x x x x x x x x j =+-ì????++=??í-++=???? ????

MATLAB通信系统仿真实验报告

实验一、MATLAB的基本使用与数学运算目的：学习MATLAB的基本操作，实现简单的数学运算程序。内容： 1-1 要求在闭区间[0，2π]上产生具有10个等间距采样点的一维数组。试用两种不同的指令实现。运行代码：x=[0:2*pi/9:2*pi] 运行结果： 1-2 用M文件建立大矩阵x x=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9] 代码：x=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9] m_mat 运行结果： 1-3已知A=[5，6;7，8]，B=[9，10;11,12]，试用MATLAB分别计算 A+B,A*B,A.*B,A^3，A.^3，A/B,A\B. 代码：A=[5 6;7 8] B=[9 10;11 12] x1=A+B X2=A-B X3=A*B X4=A.*B X5=A^3 X6=A.^3 X7=A/B X8=A\B 运行结果： 1-4任意建立矩阵A，然后找出在[10,20]区间的元素位置。程序代码及运行结果：代码：A=[12 52 22 14 17;11 10 24 03 0;55 23 15 86 5 ] c=A>=10&A<=20

用Matlab解法求解线性规划问题

Matlab 实验报告实验目的：用Matlab 解法求解线性规划问题实验一：题目:求解线性规划问题： 12 max 3z x x =+ 12121 2x -x -2.x -2x 23x +2x 14 .s t ≥?? ≤??≤? 方法一：Matlab 解法算法设计： 1、先求Z 的最小值，再取相反数即为所求的最大值。 2、将第一个约束条件改为 12-x +x 2 ≤。以便与另外两个约束条件保持不等号方向的一致。 3、根据所给的约束条件，利用x=linprog(c,a,b)求解求值程序： c=[-3,-1]; a=[-1,1;1,-2;3,2]; b=[2;2;14]; [x,fval]=linprog(c,a,b) 运行结果： x =

4.0000 1.0000 fval = -13.0000 结果处理及分析：当x1=4 , x2=1 时，（-Z ）取最小值-13，Z 取最大值13. 方法二：图像法程序代码： x=-4:1:4; y1=x-2; y2=2*x+2; y3=1/3*(14-2*x); y4=1/3*(13-x); plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4,’:’) 经过对直线的适度调整后，得到图像为： -4 -3-2-1 01234 -6 -4-20246 810x y

结果处理及分析：根据约束条件，星型图案所在的闭合三角形为可行域，易知，蓝色虚线代表的目标函数过A （1，4）时，Z 取最大值13。实验二：题目：某工厂利用甲，乙两种原料生产A1,A2,A3三种产品，每月可供应的原料数量（单位：t ），每万件产品所需各种原料的数量及每万件产品的价格如表所示。试制定每月的最优生产计划，使得总收益最大。算法设计： 1、设生产A1,A2,A3三种产品的量为x1 x2 x3 ，收益为Z ，写出Z 的表达式及约束条件为： 123 z =12x +5x +4x 12312343180 ..2632000(1,2,3)i x x x s t x x x x i ++≤??++≤??≥=? 2、求（-Z ）的最小值，再取相反数即为Z 的最大值。 3、利用x=linprog(c,a,b,aeq,beq,vlb,vub)求解程序： c=[-12,-5,-4]; a=[4,3,1;2,6,3];

matlab解非线性规划例题

关于非线性规划问题背景：线性规划问题，即目标函数和约束条件都是线性函数的规划问题，但在实际工作中，还常常会遇到另一类更一般的规划问题，即目标函数和约束条件中至少有一个是非线性函数问题，即非线性规划问题。求解方法：Matlab 软件问题：某厂向用户提供发动机，合同规定，第一、二、三季度末分别交货50台、70台、90台。每季度的生产费用为()^2f x ax bx =+（元），其中x 是该季度生产的台数，若交货有剩余可用于下季度交货，但需支付存储费，每季度每台c 元。已知工厂每季度最大生产能力为100台，第一季度开始时无存货，设a =50,b =0.2,c =4,问工厂如何安排每月生产计划，才能既满足合同又使总费用最低（包括生产费用和库存费用）。问题分析与假设：目标函数是总费用，记为()F x 。约束条件是生产合同和生产能力的限制。设第一季度生产1x 台，第二季度生产2x 台，则第三季度生产(21012)x x --台。则： 1201221 x x ≤+≤ 501100x ≤≤ 02100x ≤≤ 由a =50,b =0.2,c =4,

第一季度生产费用15010.21^2T x x =+，剩余品存储到下一季度的费用14(150)k x =-，同理可得：25020.22^2T x x =+ 24(12120)k x x =+- 350(2101 2)0.2(2101T x x x x =--+-- 建模总费用 ()12312103000.2(1^22^2)0.2(21012)^24(212120)F x T T T k k x x x x x x =++++=+++--++-先建立M-文件: a=50;b=0.2;c=4; H=diag(2*b*ones(1,3));C=[a+2*c,a+c,a]; A1=[-1,0,0;-1,-1,0];b1=[-50,-120]'; A2=[1 1 1];b2=210; v1=[0 0 0]';v2=[100 100 100]'; [x,faval,exitflag,output,lambada]=quadprog(H,C,A1,b1,A2,b2,v1,v2, []) X2=x'*H*x/2+C*x-140*c 再建立主程序: a=50;b=0.2;c=4; H=diag(2*b*ones(1,3));C=[a+2*c,a+c,a]; A1=[-1,0,0;-1,-1,0];b1=[-50,-100]'; A2=[1 1 1];b2=210; v1=[0 0 0]';v2=[100 100 100]'; [x,faval,exitflag,output,lambada]=quadprog(H,C,A1,b1,A2,b2,v1,v2,[]) X2=x'*H*x/2+C*x-140*c 运算结果：

MATLAB对QPSK通信系统的仿真

QPSK通信系统的性能分析与matlab仿真 1 绪论在当今高度信息化的社会，信息和通信已成为现代社会的“命脉”。信息作为一种资源，只有通过广泛地传播与交流，才能促进社会成员之间的合作，推动生产力的发展，创造出巨大的经济效益。在新技术革命的高速推动和信息高速公路的建设，全球网络化发展浪潮的推动下，通信技术得到迅猛的发展，载波通信、卫星通信和移动通信技术正在向数字化、智能化、宽带化发展。Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、效率高、贴近实际、等优点，基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。同时有大量的第三方软件和硬件应用于Simulink。本文设计出一个QPSK仿真模型，以分析QPSK在高斯信道中的性能，通过此次课程设计，更好地了解QPSK系统的工作原理，传输比特错误率和符号错误率的计算。 1.1 研究背景与研究意义 1.1.1 研究背景在当今高度信息化的社会，信息和通信已成为现代社会的“命脉”。信息作为一种资源，只有通过广泛地传播与交流，才能促进社会成员之间的合作，推动生产力的发展，创造出巨大的经济效益。信息的数字转换处理技术走向成熟，为大规模、多领域的信息产品制造和信息服务创造了条件。高新技术层出不穷。随着通信技术的发展，通信系统方面的设计也会越来越复杂，利用计算机软件的仿真，可以大大地降低通信过程中的实验成本。Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境中只

要通过简单的鼠标操作，就可以构造出复杂的系统。Simulink提供了一个建立模型方块图的图形用户接口，这个创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一种更快捷、直接明了的方式，而且用户可以立即看到系统的仿真结果。 1.1.2研究意义通过完成实验的设计内容，加深对通信原理理论的理解，熟悉通信系统的基本概念，复习正交相位偏移键控(QPSK)调制解调的基本原理和误比特率的计算方法，了解调制解调方式中最基础的方法。包括模拟调制中的幅度调制(AM)如双边带幅度调制(DSB)、单边带幅度调制(SSB)、常规幅度调制；角度调制中的相位调制(FM)和频率调制(PM)。以及数字调制中的幅度调制，相位调制，频率调制等方式，了解QPSK的实现方法及数学原理，掌握通信系统Simulink仿真建模方法。数字通信之所以取得迅速的发展不是偶然的现象, 有其理论上、技术上和客观需求上的基础从理论分析开始, 人们早就认识到数字通信在理论上比模拟通信具有一系列优点。除上述各点外, 在频带和功率的有效利用方面也更为有利计算技术和微电子学的进展为通信的数字化提供了坚实的技术基础人们在社会生活中对多种功能综合服务的需要是数字通信发展的强大动力。 1.2 课程设计的目的和任务 1.2.1 课程设计的目的本次课程设计是根据“通信工程专业培养计划”要求而制定的。通信系统的计算机仿真设计课程设计是通信工程专业的学生在学完通信工程专业基础课、通信工程专业主干课及科学计算与仿真专业课后进行的综合性课程设计。其目的在于使学生在课程设计过程中能够理论联系实际，在实践中充分利用所学理论知识分析和研究设计过程中出现的各类技术问题，巩固和扩大所学知识面，为以后走向工作岗位进行设计打下一定的基础。 1.2.2课程设计的任务（1）掌握一般通信系统设计的过程、步骤、要求、工作内容及设计方法；掌握