simulink使用基础

2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
MATLAB计算单元的基本操作
2.矩阵的乘法与除法 如果矩阵A的列数等于矩阵B的行 数，则矩阵A、B可以相乘。其结果 C=AB在MATLAB中可表示为 >> C=A*B; %A、B相乘，若A、B不满 足矩阵乘法法则，MATLAB会给出出错 信息.
MATLAB的基本绘图功能

MATLAB作为高性能、交互式的科 学计算工具，具有非常友好的图形界面， 这使得MATLAB的应用非常广泛；同时 MATLAB也提供了强大的绘图功能，这 使得用户可以通过对MATLAB内置绘图 函数的简单调用，便可迅速绘制出具有专 业水平的图形。在利用Simulink进行动 态系统仿真时，图形输出可以使设计者快 速地对系统性能进行定性分析，故可大大 缩短系统开发时间。
MATLAB计算单元的基本操作
若
1 2 A 1 5
7 2 B 1 0
则 >>A.*B= 7 4 -1 0 >>B./A= 7 1 -1 0
2013年7月12日星期五
% 矩阵对应元素相乘
% 矩阵对应元素相除
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
2013年7月12日星期五 基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
向量与矩阵
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
向量与矩阵
(3) 冒号操作符(:)的应用。冒号操作 符在建立矩阵的索引与引用时非常方便且直接。 如上述对多维矩阵F的建立中，冒号操作符表 示对矩阵F第一维与第二维所有元素按照其顺 序进行引用，从而对F进行快速赋值，无需一 一赋值。如 >>B=2:5 %对向量进行赋值 >>B= 2 3 4 5
2013年7月12日星期五 基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
MATLAB计算单元的基本操作
【例2.1】 若 >>C=A+B= 1 4 4 6 10 9 >>D=A-B= 1 0 2 2 0 3
1 2 3 B 0 2 1 A 2 5 3 4 5 6
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
向量与矩阵
注意：(1) MATLAB中所有的矩阵与向量 均包含在中括号[]之中。如果矩阵的大小为 1×1，则它表示一个标量，如 >>a=3 %a表示一个数 (2) 矩阵与向量中的元素可以为复数， 在MATLAB中内置虚数单元为i、j；虚数的 表达很直观，如3＋4*i或者3＋4*j 。
2013年7月12日星期五 基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
MATLAB计算单元的基本操作
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
MATLAB计算单元的基本操作
在MATLAB中，矩阵除法有两种形式，即左 除(\)和右除(/)。如果A是一个非奇异方阵,则 >>A\B %表示A的逆与B的左乘，即 inv(A)*B >>B/A % 表 示 A 的 逆 与 B 的 右 乘 ， 即 B* inv(A) 矩阵的左除和右除运算还可以用来求解矩阵方 程AX=B的解： >>X=A\B 如果A是一个方阵，X就是方程的解；如果A 是一个行数大于列数的矩阵，X就是方程的最小二 乘解。

2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
向量与矩阵
技巧：(1) MATLAB中对矩阵或向量 元素的引用方式与通常矩阵的引用方式一致， 如A(2 ,3)表示矩阵A的第2行第3列的元素。 如若对A的第2行第3列的元素重新赋值，只需 键入如下命令： >>A(2,3)=8; 则矩阵A变为 A= 1 2 3 4 5 8
MATLAB计算单元的基本操作
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
多项式表达与基本运算
Simulink用于动态系统建模、仿真与分析 时，将会大量使用多项式。许多系统的模型描述 (如系统的传递函数)都需要使用多项式，并在多 项式描述的基础上对系统进行仿真分析。本节将 简单介绍MATLAB中的多项式表示及其基本运算。 在MATLAB中，n阶多项式p(x)由一个长度 为n＋1的向量p所表示，向量p的元素为多项式的 系数，且按照自变量x的降序排列。若n阶多项式 为
a1
a0
注意，多项式中系数为0的项不能忽略， p中相应元素应置为0。如多项式在MATLAB 中应表示为 >>p=[3 0 2 3]
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
多项式表达与基本运算
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
向量与矩阵
>> C=6: -2:0
%将向量C进行递减赋值，初始值为6，终止 值为0，步长为－2 >>C=6 4 2 0
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
向量与矩阵
冒号操作符的使用很灵活，如图2所示。
2013年7月12日星期五
南京航空航天大学
基于MATLAB/SIMULINK的系 统建模与仿真
任课教师：刘燕斌 二○一零年三月
Simulink的使用基础
1.MATLAB的计算单元：向量与矩阵
MATLAB作为一个高性能的科学计算平 台，主要面向高级科学计算。MATLAB的 基本计算单元是矩阵与向量，向量为矩 阵的特例。一般而言，二维矩阵为由行、 列元素构成的矩阵表示；对于m行、n列 的矩阵，其大小为m×n。在MATLAB中表 示矩阵与向量的方法很直观，下面举例 说明。
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
MATLAB的基本绘图功能
(2) plot(y)：输出以向量y元素序号m 为横坐标，以向量y对应元素ym为纵坐标绘制 的图形。 (3) plot(x1，y1，'str1'，x2，y2， 'str2'，…)：用'str1'指定的方式，输出以 x1为横坐标，y1为纵坐标的图形。用'str2' 指定的方式，输出以x2为横坐标，y2为纵坐 标的图形。若省略'str'，则MATLAB自动为 每条曲线选择颜色与线型。'str'选项中的部分 参数如表所示。
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
1. 多项式的建立
2013年7月12日星期五
多项式表达与基本运算
p( x) an x n an1 x n1 a2 x 2 a1 x a0
则其在MATLAB中的表示方法为
p a n

a n1 a 2
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真Βιβλιοθήκη MATLAB计算单元的基本操作
1. 矩阵加法与减法 如果矩阵A与矩阵B具有相同的维 数，则可以定义矩阵的加法与减法，其 结果为矩阵相应元素作运算所构成的矩 阵。矩阵加法与减法在MATLAB中的表 达方式为 >> C=A+B; %C为矩阵A与B之 和 >> D=A-B; %D为矩阵A与B 之差
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
MATLAB计算单元的基本操作
如果矩阵A为方阵，A的p次方可以 用A^p表示。如果p是一个正整数， 那么这个幂可以由矩阵的连续相乘 定义。当p=0时，其结果为与A相 同的矩阵；当p<0时，只有在A的 逆存在时才可定义A^p，其意义为 inv(A)^(－p)。
多项式表达与基本运算
MATLAB中多项式操作函数简介 量。 (4) polyval(p，x)：若x为一数值，则计 算多项式在x处的值；若x为向量，则计算多项式在 x中每一元素处的值。
2013年7月12日星期五 基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
(1) roots(p)：长度为n的向量，表示n阶 多项式的根，即方程p(x)=0的根，可以为复数。 (2) conv(p，q)：表示多项式p，q的乘积， 一般也指p，q的卷积。 (3) poly(A)：计算矩阵A的特征多项式向
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
向量与矩阵
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
向量与矩阵
B=2:5 B(1:3)=2 >>B=2 2
%向量B从第1个到第3个元素全部赋 值为2 2 5
2013年7月12日星期五
4. 对矩阵元素的操作与运算 在上述各种常用运算中，所有的 操作都是针对矩阵所有元素或一部分元 素的操作。其实还可以对矩阵元素进行 单独的操作运算。对于加法和减法，对 矩阵元素的操作与对矩阵的操作是一致 的。其它运算对于所有矩阵元素的操作 需要在操作符前加点.
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
，则
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真
MATLAB计算单元的基本操作
2013年7月12日星期五
基于MATLAB/SIMULINK的系统建模与仿真