一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

關(guān)于MATLAB 數(shù)學(xué)建??焖偃腴T的方法分析介紹

MATLAB ? 2019-09-16 14:57 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

MATLAB 雖然功能很強(qiáng)大,但上手卻很容易,尤其是 R2013a 以后的版本, 使用起來更加容易。 現(xiàn)在使用 MATLAB 的一個(gè)理念就是像 Word 一樣去使用 MATLAB。本講將通過一個(gè)實(shí)例介紹如何像使用 Word 一樣去使用 MATLAB,真正將 MATLAB 當(dāng)工具來使用,即使對(duì)于從來沒有用過 MATLAB 的模友來說,也可以輕松入門。

1.MATLAB 的功能

如果想用 MATLAB 首先要了解 MATLAB 具有哪些功能,圖 1 是 MATLAB 家族產(chǎn)品的結(jié)構(gòu),包含了眾多工具箱,所以其應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛。在各行業(yè)和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中,工程師和科學(xué)家使用 MATLAB 大大提高了他們的工作效率。了解 MATLAB 具有哪些功能,就知道在什么情況下可以使用 MATLAB , 縱觀這幅圖就可以知道,無論從事哪個(gè)行業(yè),只要涉及到科學(xué)計(jì)算或工程設(shè)計(jì),都可以使用 MATLAB。

關(guān)于MATLAB 數(shù)學(xué)建??焖偃腴T的方法分析介紹

圖1 MATLAB家族產(chǎn)品結(jié)構(gòu)圖

2.快速入門案例

MATLAB 雖然是一款程序開發(fā)工具,但依然是工具,所以它可以像其他工具(如 Word)一樣易用。而傳統(tǒng)的學(xué)習(xí) MATLAB 方式一般是從學(xué)習(xí) MATLAB 入門知識(shí)開始,比如 MATLAB 矩陣操作、繪圖、數(shù)據(jù)類型、程序結(jié)構(gòu)、數(shù)值計(jì)算等內(nèi)容。學(xué)這些知識(shí)的目地是能夠?qū)?MATLAB 用起來,可是即便學(xué)完了,很多人還是不自信自己能獨(dú)立、自如地使用 MATLAB。這是因?yàn)樵谖覀儗W(xué)習(xí)這些知識(shí)的時(shí)候,目標(biāo)是虛無的,不是具體的目標(biāo),具體的目標(biāo)應(yīng)該是要解決某一問題。

數(shù)模哥雖然已使用多年的 MATLAB,但記住的 MATLAB命令不超過 20 個(gè),每次都靠幾個(gè)常用的命令一步一步地實(shí)現(xiàn)各種項(xiàng)目。所以說想使用 MATLAB 并不需要那么多知識(shí)的積累,只要掌握住 MATLAB 的幾個(gè)小技巧就可以了。下面將通過一個(gè)小項(xiàng)目,帶著大家一步一步用 MATLAB 解決一個(gè)實(shí)際問題,并假設(shè)我們都是 MATLAB 的門外漢(還不到菜鳥的水平)。

我們要解決的問題是:已知股票的交易數(shù)據(jù):日期、開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)、成交量和換手率,試用某種方法來評(píng)價(jià)這只股票的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)。

這是個(gè)開放的問題,但比較好的方法肯定是用定量的方式來評(píng)價(jià)股票的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn),所以這是個(gè)很典型的科學(xué)計(jì)算問題。通過前面對(duì) MATLAB 功能的介紹,我們可以確信 MATLAB 可以幫助我們(選擇合適的工具)。

現(xiàn)在拋開 MATLAB,我們來看對(duì)于一個(gè)科學(xué)計(jì)算問題,一個(gè)典型的處理流程是怎樣的。一個(gè)典型科學(xué)計(jì)算的流程如圖 2 所示,即獲取數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)探索和建模,最后是將結(jié)果分享出去。

關(guān)于MATLAB 數(shù)學(xué)建??焖偃腴T的方法分析介紹

圖2 MATLAB典型科學(xué)計(jì)算流程

現(xiàn)在根據(jù)這個(gè)流程,看如何用 MALTAB 實(shí)現(xiàn)這個(gè)項(xiàng)目。

第一階段:從外部讀取數(shù)據(jù)

對(duì)于一個(gè)門外漢,我并不知道如何用命令來操作,但計(jì)算機(jī)操作經(jīng)驗(yàn)告訴我們當(dāng)不知如何操作的時(shí)候,不妨嘗試一下右鍵,故:

Step1.1:選中數(shù)據(jù)文件,右鍵,將彈出右鍵列表,很快可發(fā)現(xiàn)有個(gè)“導(dǎo)入數(shù)據(jù)”菜單,如圖 3 所示。

關(guān)于MATLAB 數(shù)學(xué)建??焖偃腴T的方法分析介紹

圖3啟動(dòng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)引擎示意圖

Step1.2:?jiǎn)螕簟皩?dǎo)入數(shù)據(jù)”這個(gè)按鈕,則很快發(fā)現(xiàn)起到一個(gè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)引擎,如圖 4 所示。

圖2-4導(dǎo)入數(shù)據(jù)界面

關(guān)于MATLAB 數(shù)學(xué)建模快速入門的方法分析介紹

圖4導(dǎo)入數(shù)據(jù)界面

Step1.3:觀察圖 4,只在右上角有個(gè)“導(dǎo)入所選內(nèi)容”按鈕,則可直接單擊之。馬上我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)在 MATLAB 的工作區(qū)(當(dāng)前內(nèi)存中的變量)就會(huì)顯示這些導(dǎo)入的數(shù)據(jù),并以列向量的方式表示,因?yàn)槟J(rèn)的數(shù)據(jù)類型就是“列向量”,當(dāng)然您可以可以選擇其他的數(shù)據(jù)類型,大家不妨做幾個(gè)實(shí)驗(yàn),觀察一下選擇不同的數(shù)據(jù)類型后會(huì)結(jié)果會(huì)有什么不同。至此,第一步獲取數(shù)據(jù)的工作的完成。

第二階段:數(shù)據(jù)探索和建模

現(xiàn)在重新回到問題,對(duì)于該問題,我們的目標(biāo)是能夠評(píng)估股票的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn),但現(xiàn)在我們還不知道該如何去評(píng)估,MATLAB 是工具,不能代替我們決策用何種方法來評(píng)估,但是可以輔助我們得到合適的方法,這就是數(shù)據(jù)探索部分的工作。下面我們就來嘗試如何在 MATLAB 中進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索和建模。

Step2.1:查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息,了解我們的數(shù)據(jù)。具體操作方式是雙擊工具區(qū)(直接雙擊這三個(gè)字),此時(shí)會(huì)得到所有變量的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)信息。通過查看這些基本的統(tǒng)計(jì)信息,有助于快速在第一層面認(rèn)識(shí)我們所正在研究的數(shù)據(jù)。當(dāng)然,只要大體瀏覽即可,除非這些統(tǒng)計(jì)信息對(duì)某個(gè)問題都有很重要的意義。數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息是認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),但不夠直觀,更直觀也更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律的方式就是數(shù)據(jù)可視化,也就是以圖的形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的信息。下面我們將嘗試用 MATLAB 對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。

由于變量比較多,所以還有必要對(duì)這些變量進(jìn)行初步的梳理。對(duì)于這個(gè)問題,我們一般關(guān)心收盤價(jià)隨時(shí)間的變化趨勢(shì),這樣我們就可以初步選定日期(DateNum)和收盤價(jià)(Pclose)作為重點(diǎn)研究對(duì)象。也就是說下一步,要對(duì)這這兩個(gè)變量進(jìn)行可視化。

對(duì)于一個(gè)新手,我們還不知道如何繪圖。但不要緊,新版 MATLAB 提供了更強(qiáng)大的繪圖功能——“繪圖”面板,這里提供了非常豐富的圖形原型,如圖 5 所示。

關(guān)于MATLAB 數(shù)學(xué)建模快速入門的方法分析介紹

圖5 MATLAB繪圖面板中的圖例

要注意,需要在工作區(qū)選中變量后繪圖面板中的這些圖標(biāo)才會(huì)激活。接下來就可以選中一個(gè)中意的圖標(biāo)進(jìn)行繪圖,一般都直接先選第一個(gè)(plot)看一下效果,然后再瀏覽整個(gè)面板,看看有沒有更合適的。下面我們進(jìn)行繪圖操作。

Step2.2:選中變量 DataNum 和 Pclose,在繪圖面板中單機(jī) plot 圖標(biāo),馬上可以得到這兩個(gè)變量的可視化結(jié)果,如圖 6 所示,同時(shí)還可以在命令窗口區(qū)顯示繪制此圖的命令:

>> plot(DateNum,Pclose)

關(guān)于MATLAB 數(shù)學(xué)建??焖偃腴T的方法分析介紹

圖6通過plot圖標(biāo)繪制的原圖

這樣我們就知道了,下次再繪制這樣的圖直接用 plot 命令就可以了。一般情況下,用這種方式繪圖的圖往往不能滿足我們的要求,比如我們希望更改:

(1)曲線的顏色、線寬、形狀;

(2)坐標(biāo)軸的線寬、坐標(biāo),增加坐標(biāo)軸描述;

(3)在同個(gè)坐標(biāo)軸中繪制多條曲線。

此時(shí)我們就需要了解更多關(guān)于命令 plot 的用法,這時(shí)就可以通過 MATLAB 強(qiáng)大的幫助系統(tǒng)來幫助我們實(shí)現(xiàn)期望的結(jié)果。最直接獲取幫助的兩個(gè)命令是 doc 和 help,對(duì)于新手來說,推薦使用 doc,因?yàn)?doc 直接打開的是幫助系統(tǒng)中的某個(gè)命令的用法說明,不僅全,而且有應(yīng)用實(shí)例,這樣就可以“照貓畫虎”,直接參考實(shí)例,從而將實(shí)例快速轉(zhuǎn)化成自己需要的代碼。

接下來我們就要考慮如何評(píng)估股票的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)呢?

從圖 6 可以大致看出,對(duì)于一只好的股票,我們希望股票的增幅越大越好,體現(xiàn)在數(shù)學(xué)上,就是曲線的斜率越大越好。而對(duì)于風(fēng)險(xiǎn),則可用最大回撤來描述更合適。不妨一個(gè)一個(gè)來,我們先來看如何計(jì)算曲線的斜率。對(duì)于這個(gè)問題,比較簡(jiǎn)單,由于從數(shù)據(jù)的可視化結(jié)果來看,數(shù)據(jù)近似成線性,所以不妨用多項(xiàng)式擬合的方法來擬合該改組數(shù)據(jù)的方程,這樣我們就可以得到斜率。

如何擬合呢?對(duì)于一個(gè)新手來說,我并不清楚用什么命令。此時(shí)又可以用幫助系統(tǒng)了。在 MATLAB 主面板(靠近右側(cè))點(diǎn)擊“幫助”,就可以打開幫助系統(tǒng),在搜索框中搜索多項(xiàng)式擬合的英文單詞“polyfit”,馬上就可以列出與該關(guān)鍵詞相關(guān)的幫助信息,同時(shí)很快就會(huì)發(fā)現(xiàn),正好有個(gè)命令就是 polyfit,果斷點(diǎn)擊該命令,進(jìn)入該命令的用法頁面,了解該命令的用法,就可以直接用了。也可以直接找中意的案例,然后直接將案例中的代碼拷貝過去,修改數(shù)據(jù)和參數(shù)就可以了。

Step2.3:通過幫助搜索多項(xiàng)式擬合的命令,并計(jì)算股票的價(jià)值,具體代碼為:

>> p = polyfit(DateNum,Pclose,1);%多項(xiàng)式擬合

>> value = p(1)%將斜率賦值給value,作為股票的價(jià)值

value =

0.1212

Step2.4:用相似的方法,可以很快得到計(jì)算最大回撤的代碼:

>> MaxDD = maxdrawdown(Pclose);%計(jì)算最大回撤

>> risk = MaxDD%將最大回撤賦值給risk,作為股票的風(fēng)險(xiǎn)

risk =

0.1155

到此處,我們已經(jīng)找到了評(píng)估股票價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)的方法,并能用 MALTAB 來實(shí)現(xiàn)了。但是,我們都是在命令行中實(shí)現(xiàn)的,并不能很方便地修改代碼。而 MATLAB 最經(jīng)典的一種用法就是腳本,因?yàn)槟_本不僅能夠完整地呈現(xiàn)整個(gè)問題的解決方法,同時(shí)更便于維護(hù)、完善、執(zhí)行,優(yōu)點(diǎn)很多。所以當(dāng)我們的探索和開發(fā)工作比較成熟后,通常都會(huì)將這些有用的程序歸納整理起來,形成腳本。現(xiàn)在我們就來看如何快速開發(fā)解決該問題的腳本。

Step2.5:像 Step1.1 一樣,重新選中數(shù)據(jù)文件,右鍵并單擊“導(dǎo)入數(shù)據(jù)”菜單,待啟動(dòng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)引擎后,選擇“生成腳本”,然后就會(huì)得到導(dǎo)入數(shù)據(jù)的腳本,并保存該腳本。

Step2.6:從命令歷史中選擇一些有用的命令,并復(fù)制到 Step2.5 得到的腳本中,這樣就很容易得到了解決該問題的完整腳本了,如下所示:

%% MATLAB入門案例

%%導(dǎo)入數(shù)據(jù)

clc, clear, closeall

%導(dǎo)入數(shù)據(jù)

[~, ~, raw] = xlsread('sz000004.xls','Sheet1','A2:H99');

%創(chuàng)建輸出變量

data = reshape([raw{:}],size(raw));

%將導(dǎo)入的數(shù)組分配給列變量名稱

Date = data(:,1);

DateNum = data(:,2);

Popen = data(:,3);

Phigh = data(:,4);

Plow = data(:,5);

Pclose = data(:,6);

Volum = data(:,7);

Turn = data(:,8);

%清除臨時(shí)變量

clearvars dataraw;

%%數(shù)據(jù)探索

figure%創(chuàng)建一個(gè)新的圖像窗口

plot(DateNum,Pclose,'k')%更改圖的的顏色的黑色(打印后不失真)

datetick('x','mm');%更白日期顯示類型

xlabel('日期');% x軸說明

ylabel('收盤價(jià)');% y軸說明

figure

bar(Pclose)%作為對(duì)照?qǐng)D形

%%股票價(jià)值的評(píng)估

p = polyfit(DateNum,Pclose,1);%多項(xiàng)式擬合,

%分號(hào)作用為不在命令窗口顯示執(zhí)行結(jié)果

P1 = polyval(p,DateNum);%得到多項(xiàng)式模型的結(jié)果

figure

plot(DateNum,P1,DateNum,Pclose,'*g');%模型與原始數(shù)據(jù)的對(duì)照

value = p(1)%將斜率賦值給value,作為股票的價(jià)值。

%%股票風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估

MaxDD = maxdrawdown(Pclose);%計(jì)算最大回撤

risk = MaxDD%將最大回撤賦值給risk,作為股票的風(fēng)險(xiǎn)

到此處,第二階段的數(shù)據(jù)探索和建模工作就完成了。

第三階段:發(fā)布

當(dāng)項(xiàng)目的主要工作完成之后,就進(jìn)入了項(xiàng)目的發(fā)布階段,換句話說,就是將項(xiàng)目的成果展示出去。下面還將繼續(xù)上面的案例將介紹如何通過 MATLAB 的 publish 功能,來快速發(fā)布報(bào)告。

Step3.1:在腳本編輯器的“發(fā)布”面板,從“發(fā)布”按鈕(最右側(cè))的下拉菜單中,選擇“編輯發(fā)布選項(xiàng)”,這樣就打開了發(fā)布的配置面板。

Step3.2:根據(jù)自己的要求,選擇合適的“輸出文件格式”,默認(rèn)為 html,但比較常用的是 Word 格式,因?yàn)?Word 格式便于編輯,尤其是對(duì)于寫報(bào)告或論文。然后單擊“發(fā)布”按鈕,就可以運(yùn)行程序,同時(shí)會(huì)得到一份詳細(xì)的運(yùn)行報(bào)告,包括目錄、實(shí)現(xiàn)過程、主要結(jié)果和圖,當(dāng)時(shí)也可以配置其他選項(xiàng)來控制是否顯示代碼等內(nèi)容。

至此,整個(gè)項(xiàng)目就算完成了。我們可以發(fā)現(xiàn),這個(gè)過程中,我們并沒有需要記住多少個(gè) MATLAB 命令,只用少數(shù)幾個(gè)命令,MATLAB 就幫我們完成了想做的事情。通過這個(gè)項(xiàng)目,我們可以有這樣的基本認(rèn)識(shí),一是 MATLAB 的使用真的很簡(jiǎn)單,就像一般的辦公工具那樣好用;二是在做項(xiàng)目的過程中,思路是核心,我們只是用 MATLAB 快速實(shí)現(xiàn)了我們想做的事情。

3.入門后的提高

快速入門是為了讓我們快速建立對(duì) MATLAB 的使用信心,有了信心后,提高就是自然而然的事情了。為了幫助讀者能夠更自如的應(yīng)用 MATLAB,下面將介紹幾個(gè)入門后提高 MATLAB 使用水平的幾個(gè)建議:

一是要了解 MATLAB 最常用的操作技巧和最常用的知識(shí)點(diǎn),基本上是每個(gè)項(xiàng)目中都會(huì)用到的最基本的技巧。入門之后, 再去看 MATLAB 的基礎(chǔ)知識(shí)(幫助系統(tǒng)里有個(gè) Language Fundamentals ), 視角就完全不一樣了, 有種一覽眾山小的從容。

二是要了解 MATLAB 的開發(fā)模式,這樣無論項(xiàng)目多復(fù)雜,都能靈活面對(duì)。

三是在實(shí)踐中學(xué)習(xí),不斷積累經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),拓展 MATLAB 的外延。

根據(jù)以上三點(diǎn),大家就可以逐漸變成 MATLAB 高手了,至少可以很自信地使用 MATLAB 。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 編輯器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    822

    瀏覽量

    32023
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8501

    瀏覽量

    134580
  • 數(shù)據(jù)分析
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    1472

    瀏覽量

    35027
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    無刷直流電機(jī)模糊PI控制系統(tǒng)建模與仿真

    摘 要:從無刷直流電機(jī)(BIDCM)的工作原理和結(jié)構(gòu)出發(fā),在分析了 BLDCM數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,采用模塊化方法,在Matlab/Simulink 中建立了 BLDCM 轉(zhuǎn)速、電流雙閉環(huán)
    發(fā)表于 07-07 18:25

    無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)的建模仿真分析

    摘要:分析了BLDCM的數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用MATLAB仿真軟件搭建了無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)的仿真模型。本系統(tǒng)采用了速度PID控制、電流遲滯控制的雙閉環(huán)控制方案,電流遲滯控制是為了更方便地跟蹤PWM信號(hào)并
    發(fā)表于 06-27 16:52

    利用MATLAB對(duì)交流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真

    是借助計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù),對(duì)真實(shí)系統(tǒng)的運(yùn)行過程和狀態(tài)進(jìn)行數(shù)字化模擬的技術(shù)。Simulink作為MATLAB的一個(gè)組件,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模、仿真和綜合分析。本文在Simulink環(huán)境中建立面向電氣
    發(fā)表于 06-06 14:31

    基于VT系統(tǒng)的MCU硬件在環(huán)建模與仿真應(yīng)用分析

    在新能源汽車行業(yè)快速發(fā)展的背景下,電機(jī)控制器(MCU)作為核心部件,其開發(fā)和測(cè)試的重要性日益增加。為了在開發(fā)早期階段快速驗(yàn)證應(yīng)用層算法功能及基礎(chǔ)軟件質(zhì)量,硬件在環(huán)(HIL)測(cè)試技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文分析
    的頭像 發(fā)表于 04-16 10:07 ?556次閱讀
    基于VT系統(tǒng)的MCU硬件在環(huán)<b class='flag-5'>建模</b>與仿真應(yīng)用<b class='flag-5'>分析</b>

    VirtualLab Fusion案例:K域和X域中的系統(tǒng)建模

    介紹System Modeling Analyzer(系統(tǒng)建模分析器),這種工具允許光學(xué)工程師在光場(chǎng)通過系統(tǒng)時(shí)詳細(xì)追跡光場(chǎng)(及其平面波角譜)傳播。這對(duì)于故障排除以及對(duì)系統(tǒng)特性行為的進(jìn)一步了解非常
    發(fā)表于 01-15 08:56

    VirtualLab:系統(tǒng)建模分析

    ,系統(tǒng)建模分析器。本文檔介紹該工具的使用方法。 系統(tǒng)建模分析器 如何運(yùn)行
    發(fā)表于 01-14 09:45

    VirtualLab Fusion:系統(tǒng)建模分析

    ,系統(tǒng)建模分析器。本文檔介紹該工具的使用方法 系統(tǒng)建模分析器 如何運(yùn)行
    發(fā)表于 01-04 08:45

    仿真分析誤差來源及減少建模誤差的方法

    一、建模誤差 建模誤差是仿真分析中最常見的誤差來源之一。它主要源于物理系統(tǒng)與其數(shù)學(xué)模型之間的差異。在建模過程中,為了簡(jiǎn)化計(jì)算,往往會(huì)對(duì)實(shí)際物
    的頭像 發(fā)表于 12-24 09:52 ?1808次閱讀
    仿真<b class='flag-5'>分析</b>誤差來源及減少<b class='flag-5'>建模</b>誤差的<b class='flag-5'>方法</b>

    VirtualLab:系統(tǒng)建模分析

    ,系統(tǒng)建模分析器。本文檔介紹該工具的使用方法。 系統(tǒng)建模分析器 如何運(yùn)行
    發(fā)表于 12-19 12:36

    Simulink與 MATLAB 的結(jié)合使用 Simulink中的信號(hào)處理方法

    快速搭建和仿真。 MATLAB 在信號(hào)處理中的作用 MATLAB 是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算工具,它提供了大量的內(nèi)置函數(shù)和工具箱,用于信號(hào)的生成、分析
    的頭像 發(fā)表于 12-12 09:25 ?1508次閱讀

    Matlab/Simulink/Stateflow建模開發(fā)及仿真測(cè)試

    matlab 模擬仿真 熟悉Matlab/Simulink/Stateflow建模開發(fā)及仿真測(cè)試,熟悉V模型開發(fā)流程。 熟悉自動(dòng)代碼生成,能夠編寫或者配置自動(dòng)代碼生成腳本。
    發(fā)表于 10-24 17:23

    matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析

    matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)學(xué)建模數(shù)值分析 精通的可以討論下
    發(fā)表于 09-18 15:14

    數(shù)學(xué)建模(1)--層次分析

    建模比賽中最基礎(chǔ)的模型之一,主要應(yīng)用于解決評(píng)價(jià)類問題(例如:多種方案的評(píng)價(jià)分析、績(jī)效考核)。 內(nèi)容介紹 解決評(píng)價(jià)類問題,首先要想到以下三個(gè)問題: 我們?cè)u(píng)價(jià)的目標(biāo)是什么? 我們?yōu)榱诉_(dá)到這個(gè)目標(biāo)有哪幾種
    發(fā)表于 09-06 10:39

    Python建模算法與應(yīng)用

    Python作為一種功能強(qiáng)大、免費(fèi)、開源且面向?qū)ο蟮木幊陶Z言,在科學(xué)計(jì)算、數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能。其簡(jiǎn)潔的語法、對(duì)動(dòng)態(tài)輸入的支持以及解釋性語言的本質(zhì),使得Python在多個(gè)平臺(tái)
    的頭像 發(fā)表于 07-24 10:41 ?1248次閱讀

    基于MATLAB的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    在通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域,MATLAB作為一款強(qiáng)大的數(shù)學(xué)計(jì)算與仿真軟件,廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、通信系統(tǒng)建模與仿真等方面。本文將詳細(xì)介紹一個(gè)基于MATLAB
    的頭像 發(fā)表于 07-18 15:52 ?2645次閱讀