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随机信号处理基础_matlab仿真

随机信号处理基础_matlab仿真
随机信号处理基础_matlab仿真

南京理工大学

随机信号处理基础

Mallab仿真

姓名王刚

学号912116660123

班级9121042102

雷达线性调频信号的脉冲压缩处理

线性调频脉冲信号时宽10us ,带宽123MHz ,对该信号进行匹配滤波处理即脉压处理,处理增益为多少?脉压后所得的的脉冲宽度为多少?用图说明脉压后的脉冲宽度,内插点看4dB 带宽,以该带宽说明距离分辨率与带宽关系。

分析过程:

1、线性调频信号(LFM )

LFM 信号(也称Chirp 信号)的数学表达式为:

)2

(22)()(t k t f j c e T

t r e c t t s +=π

式中c f 为载波频率,()t rect T

为矩形信号,

11()0,t t rect T

T elsewise ? , ≤?=??

?

上式中的up-chirp 信号可写为:

2()()c

j f t

s t S t e

π

=

当TB>1时,LFM 信号特征表达式如下:

)(2

)(B f f r e c t k S c f L F M

-=

4

)()(π

μπφ+-=c f L F M

f f 2()()j K t t S t r e c t e T π=

对于一个理想的脉冲压缩系统,要求发射信号具有非线性的相位谱,并使其包络接近矩形; 其中)(t S 就是信号s(t)的复包络。由傅立叶变换性质,S(t)与s(t)具有相同的幅频特性,只是中心频率不同而已。因此,Matlab 仿真时,只需考虑S(t)。以下Matlab 程序产生S(t),并作出其时域波形和幅频特性,程序如下:

B=123e6; %带宽 123MHz T=10e-6; %脉冲时宽 10us K=B/T; Fs=2*B;Ts=1/Fs; N=T/Ts;

t=linspace(-T/2,T/2,N);

St=exp(j*pi*K*t.^2); subplot(211)

plot(t*1e6,St);

xlabel('t/s');

title('线性调频信号');

grid on;axis tight;

subplot(212)

freq=linspace(-Fs/2,Fs/2,N);

plot(freq*1e-6,fftshift(abs(fft(St))));

xlabel('f/ MHz');

title('线性调频信号的幅频特性');

grid on;axis tight;

仿真波形如下:

图1:LFM信号的时域波形和幅频特性

2、匹配滤波器:

在输入为确知加白噪声的情况下,所得输出信噪比最大的线性滤波器就是匹配滤波器,设一线性滤波器的输入信号为)

x:

(t

)()()(t n t s t x +=

其中:)(t s 为确知信号,)(t n 为均值为零的平稳白噪声,其功率谱密度为2/No 。 设线性滤波器系统的冲击响应为)(t h ,其频率响应为)(ωH ,其输出响应:

)()()(t n t s t y o o +=

白噪声条件下,匹配滤波器的脉冲响应:

)()(*t t ks t h o -=

如果输入信号为实函数,则与)(t s 匹配的匹配滤波器的脉冲响应为: )()(t t cs t h o -=

c 为滤波器的相对放大量,一般1=c 。

匹配滤波器的输出信号:

)()(*)()(o o o t t kR t h t s t s -==

匹配滤波器的输出波形是输入信号的自相关函数的c 倍,因此匹配滤波器可以看成是一个计算输入信号自相关函数的相关器,通常c =1。 3、LFM 信号的脉冲压缩

窄脉冲具有宽频谱带宽,如果对宽脉冲进行频率、相位调制,它就可以具有和窄脉冲相同的带

宽,假设LFM 信号的脉冲宽度为T ,由匹配滤波器的压缩后,带宽就变为τ,且1≥=D T

τ,这个过

程就是脉冲压缩。

信号)(t s 的匹配滤波器的时域脉冲响应为:

)()(*t t s t h o -= 3.1

0t 是使滤波器物理可实现所附加的时延。理论分析时,可令0t =0,重写3.1式, )()(*t s t h -=

将3.1式代入2.1式得:

2

2()()c j f t

j Kt t h t rect e e T ππ-=?

图2 LFM 信号的匹配滤波

如图3,()s t 经过系统()h t 得输出信号()o s t

2

222()()()()*()

()()()()()()c c o j f u j f t u j Ku j K t u s t s t h t s u h t u du h u s t u du u t u e rect e e rect e du T T ππππ∞

-∞-∞

----∞= =- =-

- =

? ???

当0t T ≤≤时,

2

2

2

2

2022

22

2()2sin ()T T c c j Kt j Ktu t j Ktu T j f t

j Kt T j f t

s t e

e du

e e e t j Kt K T t t e

Kt

πππππππππ---=

=?--- =

?

3.4

当0T t -≤≤时,

2

2

2

2

202222

2()2sin ()T T c c t j Kt j Ktu j Ktu T j f t

j Kt T j f t s t e e du t e e e j Kt K T t t e

Kt

πππππππππ+---=

+ =?--+ =

?

3.5

合并3.4和3.5两式:

20sin (1)()()2c j f t

t

KT t

t T s t T

rect e KTt T πππ-=

3.6式即为LFM 脉冲信号经匹配滤波器得输出,它是一固定载频c f 的信号,这是因为压缩网络的频谱特性与发射信号频谱实现了“相位共轭匹配”,消除了色散;当t T ≤时,包络近似为辛克(sinc )函数。

0()()(

)()()22t t

S t TSa KTt rect TSa Bt rect T T ππ==

图3 匹配滤波的输出信号

如图4,当Bt ππ=±时,1t B =±

为其第一零点坐标;当2Bt ππ=±时,12t B

=±,习惯上,将此时的脉冲宽度定义为压缩脉冲宽度。

处理后脉宽: B

B 1

221=?=τ =2.36us

LFM 信号的压缩前脉冲宽度T 和压缩后的脉冲宽度τ之比通常称为压缩比D

处理增益: 1≥==TB T

D τ

3.9式表明,压缩比也就是LFM 信号的时宽-带宽积。

s(t),h(t),so(t)均为复信号形式,Matab 仿真时,只需考虑它们的复包络S(t),H(t),So(t)。

程序如下:

T=10e-6; %pulse duration10us

B=123e6; %chirp frequency modulation bandwidth 423MHz K=B/T; %chirp slope

Fs=10*B;Ts=1/Fs; %sampling frequency and sample spacing N=T/Ts;

t=linspace(-T/2,T/2,N);

St=exp(j*pi*K*t.^2); %chirp signal Ht=exp(-j*pi*K*t.^2); %matched filter

Sot=conv(St,Ht); %chirp signal after matched filter subplot(211) L=2*N-1;

t1=linspace(-T,T,L);

Z=abs(Sot);Z=Z/max(Z); %normalize Z=20*log10(Z+1e-6);

Z1=abs(sinc(B.*t1)); %sinc function Z1=20*log10(Z1+1e-6);

t1=t1*B;

plot(t1,Z,t1,Z1,'c.');

axis([-15,15,-50,inf]);grid on;

legend('emulational','sinc');

xlabel('Time in sec \times\itB');

ylabel('幅度,dB');

title('傅氏变换后的线性调频信号');

subplot(212) %zoom

N0=3*Fs/B;

t2=-N0*Ts:Ts:N0*Ts;

t2=B*t2;

plot(t2,Z(N-N0:N+N0),t2,Z1(N-N0:N+N0),'c.');

axis([-inf,inf,-50,inf]);grid on;

set(gca,'Ytick',[-13.4,-4,0],'Xtick',[-3,-2,-1,-0.5,0,0.5,1,2,3]);

xlabel('Time in sec \times\itB');

ylabel('幅度,dB');

title('傅氏变换后的线性调频信号(Zoom)');

仿真结果如下:

下各图为经过脉冲压缩输出的线性调频信号(模拟雷达回波信号)的matlab仿真结果:波形参

f=0hz,脉冲宽度B=123Mhz

数脉冲宽度T=10s ,载频频率

c

仿真表明,线性调频信号经匹配滤波器后脉冲宽度被大大压缩,同时,该滤波器的脉冲压缩功能,不但降低了对雷达发射机峰值功率的要求,也解决了一般脉冲雷达通过增加脉冲宽(信号能量增加)提高了作用距离和距离分辨力下降的矛盾

匹配滤波器程序如下:

T=10e-6;

B=123e6;

Rmin=8500;Rmax=11500;

R=[9000,10000,10200];

RCS=[1 1 1 ];

C=3e8;

K=B/T;

Rwid=Rmax-Rmin;

Twid=2*Rwid/C;

Fs=5*B;Ts=1/Fs;

Nwid=ceil(Twid/Ts);

t=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C,Nwid);

M=length(R);

td=ones(M,1)*t-2*R'/C*ones(1,Nwid);

Srt1=RCS*(exp(1i*pi*K*td.^2).*(abs(td)

Nchirp=ceil(T/Ts);

Nfft=2^nextpow2(Nwid+Nwid-1);

Srw=fft(Srt,Nfft);

Srw1=fft(Srt1,Nfft);

t0=linspace(-T/2,T/2,Nchirp);

St=exp(1i*pi*K*t0.^2);

Sw=fft(St,Nfft);

Sot=fftshift(ifft(Srw.*conj(Sw)));

Sot1=fftshift(ifft(Srw1.*conj(Sw)));

N0=Nfft/2-Nchirp/2;

Z=abs(Sot(N0:N0+Nwid-1));

figure

subplot(211)

plot(t*1e6,real(Srt));

axis tight;

xlabel('us');ylabel('幅度')

title(['线性调频信号压缩前']);

subplot(212)

plot(t*C/2,Z)

xlabel('Range in meters');ylabel('幅度')

title(['线性调频信号压缩后']);

matlab通信系统仿真

通信系统基于(15,11)汉明编码的matlab仿真 clear m=4; n=2^m-1; k=11; msg1=randint(1,6000*k,[0,1])%产生信息序列 code0=vec2mat(msg1,k); code1=encode(msg1,n,k,'hamming/binary');%进行汉明纠错编码 code2=reshape(code1,90,1000)'; code3=zeros(1000,90);%设置零矩阵,以便储存交织后的序列 for i=1:1000 temp=code2(i,:); temp1=reshape(temp,15,6);%按15*6交织 code3(i,:)=reshape(temp1',1,90); end [row,cloums]=size(code3); code4=code3'; [row1,cloums1]=size(code4); code5=reshape(code4,6,15000)'; %将交织后的序列转换为6行,15000列矩阵msg2=zeros(15000,6); for j=2:6, msg2(:,j)=xor(code5(:,j),code5(:,(j-1))); end msg2(:,1)=code5(:,1);%此时得到的msg2为gray映射后的信号序列 code8=msg2';%转置,便于比特符号转换 A=[32,16,8,4,2,1]; %为比特符合转换所设的序列 msg3=A*code8;%生成符号序列 msg4=qammod(msg3,64);%将符号序列进行64QAM调制 [row2,cloums2]=size(msg4); dB=0:1:20; for k=1:length(dB), snr=10.^(dB(k)./10); %信噪比 sgma=sqrt(63./(6*snr));%标准差 b1=real(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声 b2=imag(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声 rx=complex(b1,b2); %————————量化判决——————————% for m=1:row2, for n=1:cloums2, if ((b1(m,n)<-6)) b11(m,n)=-7;

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图; X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图,用户需要提供一个Colormap; [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引; [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引,map可由gray(n)产生。灰度图n默认64,二值图默认2; X=graylice(I,n)灰度图到索引图,门限1/n,2/n,…,(n-1)/n,X=graylice(I,v)给定门限向量v; BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图; BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图;level是阈值门限,超过像素为1,其余置0,level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图; I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图; RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB; I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur,pcx,xwd和tif。 读取(imread): [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明:filename是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB);第二个读入索引图,map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表,若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入(imwrite): [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明:针对第四个,该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth,Comment:Empty or not,Mode:lossy or lossless,Quality等。 2.2 图像的显示 方法1:使用Image Viewer(图像浏览器),即运用imview函数。 同时显示多帧图像的所有帧,可用到montage函数。

matlab控制系统仿真.

课程设计报告 题目PID控制器应用 课程名称控制系统仿真院部名称龙蟠学院 专业自动化 班级M10自动化 学生姓名 学号 课程设计地点 C208 课程设计学时一周 指导教师应明峰 金陵科技学院教务处制成绩

一、课程设计应达到的目的 应用所学的自动控制基本知识与工程设计方法,结合生产实际,确定系统的性能指标与实现方案,进行控制系统的初步设计。 应用计算机仿真技术,通过在MATLAB软件上建立控制系统的数学模型,对控制系统进行性能仿真研究,掌握系统参数对系统性能的影响。 二、课程设计题目及要求 1.单回路控制系统的设计及仿真。 2.串级控制系统的设计及仿真。 3.反馈前馈控制系统的设计及仿真。 4.采用Smith 补偿器克服纯滞后的控制系统的设计及仿真。 三、课程设计的内容与步骤 (1).单回路控制系统的设计及仿真。 (a)已知被控对象传函W(s) = 1 / (s2 +20s + 1)。 (b)画出单回路控制系统的方框图。 (c)用MatLab的Simulink画出该系统。

(d)选PID调节器的参数使系统的控制性能较好,并画出相应的单位阶约响应曲线。注明所用PID调节器公式。PID调节器公式Wc(s)=50(5s+1)/(3s+1) 给定值为单位阶跃响应幅值为3。 有积分作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为:50 2 5 有积分作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为:50 0 5

大比例作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为:50 0 0 (e)修改调节器的参数,观察系统的稳定性或单位阶约响应曲线,理解控制器参数对系统的稳定性及控制性能的影响? 答:由上图分别可以看出无积分作用和大比例积分作用下的系数响应曲线,这两个PID调节的响应曲线均不如前面的理想。增大比例系数将加快系统的响应,但是过大的比例系数会使系统有比较大的超调,并产生振荡,使稳定性变坏;

matlab基础知识

第2章基础知识 本章着重介绍MATLAB的一些基础知识,包括数据类型、基本矩阵操作、运算符和字符串处理函数。本章是MATLAB编程的基础。 2.1 数据类型 MATLAB中定义了很多种数据类型,包括字符、数值、单元、结构、java类、函数句柄等类型,用户还可以自己定义数据类型。 在MATLAB中有15种基本数据类型,每种基本数据类型均以数组/矩阵的形式出现,该矩阵可以是最小的0*0矩阵到任意大小的n维矩阵。 1.数值类型 数值类型包含整数、浮点数和复数3种类型。另外MATLAB还定义了Inf和NaN两个特殊数值。 (1)整数类型 MATLAB支持1、2、4和8字节的有符号整数和无符号整数。这8种数据类型的名称、表示范围、转换函数如表2-1所示,其中转换函数可以把其它数据类型的数值强制转换为对应的整数类型。尽可能使用字节少的数据类型,这样可以节约存储空间和提高运算速度。 表2-1 整数类型 名称范围转换函数名称范围转换函数 有符号1字节整数int8() 无符号1字节整数uint8() 有符号2字节整数int16() 无符号2字节整数uint16() 有符号4字节整数int32() 无符号4字节整数uint32() 有符号8字节整数int64() 无符号8字节整数uint64() (2)浮点数类型 MATLAB有单精度和双精度两种浮点数,其中双精度浮点数为MATLAB默认的数据类型。这2种数据类型的名称、存储空间、表示范围和转换函数如表2-2所示。

表2-2 浮点数类型 名称存储空间表示范围转换函数 单精度浮点数4字节single() 双精度浮点数8字节double() (3)复数类型 复数包含实部和虚部。在MATLAB中可以用i或j来表示虚部。 例如:在命令窗口中用赋值语句产生复数5+10i,代码如下: A=5+10i 例如:在命令窗口用函数complex()产生复数5+10i,具体代码如下: X=5; Y=10; z=complex(x,y) (4)Inf和NaN 在MATLAB中用Inf和-Inf分别表示正无穷大和负无穷大。除法运算中除数为0或者运算结果溢出都会导致inf或-inf的运行结果。 在MATLAB中用NaN(not a number)来表示一个既不是实数也不是复数的数值。类似0/0、inf/inf等运算产生的结果均为NaN。 2.逻辑类型 在MATLAB中逻辑类型包括true和false,分别由1和0表示。在MATLAB中用函数logical()将任何非零的数值转换为true(即1),将数值0转换为false(即0)。 3.字符和字符串类型 在MATLAB中,数据类型(char)表示一个字符。一个char类型的1*n数组称为字符串string。用单引号对表示字符串。 例如:str=‘I am a great person’

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MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图; X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图,用户需要提供一个Colormap; [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引; [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引,map可由gray(n)产生。灰度图n 默认64,二值图默认2; X=graylice(I,n)灰度图到索引图,门限1/n,2/n,…,(n-1)/n,X=graylice(I,v)给定门限向量v; BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图; BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图;level是阈值门限,超过像素为1,其余置0,level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图; I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图; RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB; I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur,pcx,xwd和tif。 读取(imread): [1]A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明:filename是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB);第二个读入索引图,map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表,若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入(imwrite): [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2) 说明:针对第四个,该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth,Comment:Emptyor not,Mode:lossy orlossless,Quality等。 2.2 图像的显示 方法1:使用Image Viewer(图像浏览器),即运用imview函数。

自动控制原理MATLAB仿真实验报告

实验一 MATLAB 及仿真实验(控制系统的时域分析) 一、实验目的 学习利用MATLAB 进行控制系统时域分析,包括典型响应、判断系统稳定性和分析系统的动态特性; 二、预习要点 1、 系统的典型响应有哪些? 2、 如何判断系统稳定性? 3、 系统的动态性能指标有哪些? 三、实验方法 (一) 四种典型响应 1、 阶跃响应: 阶跃响应常用格式: 1、)(sys step ;其中sys 可以为连续系统,也可为离散系统。 2、),(Tn sys step ;表示时间范围0---Tn 。 3、),(T sys step ;表示时间范围向量T 指定。 4、),(T sys step Y =;可详细了解某段时间的输入、输出情况。 2、 脉冲响应: 脉冲函数在数学上的精确定义:0 ,0)(1)(0 ?==?∞ t x f dx x f 其拉氏变换为:) ()()()(1)(s G s f s G s Y s f === 所以脉冲响应即为传函的反拉氏变换。 脉冲响应函数常用格式: ① )(sys impulse ; ② ); ,();,(T sys impulse Tn sys impulse ③ ),(T sys impulse Y = (二) 分析系统稳定性 有以下三种方法: 1、 利用pzmap 绘制连续系统的零极点图; 2、 利用tf2zp 求出系统零极点; 3、 利用roots 求分母多项式的根来确定系统的极点 (三) 系统的动态特性分析 Matlab 提供了求取连续系统的单位阶跃响应函数step 、单位脉冲响应函数impulse 、零输入响应函数initial 以及任意输入下的仿真函数lsim.

MatLab与控制系统仿真(重点编程)

第 4 章 MatLab 的程序设计 MatLab 是一个工具、开发平台,同时它也是一门编程语言。与在命令窗口用交互的方式工作相比,通过程序运行来解决实际问题,其效率更高,因此,凡是复杂的、大型的应用都是以程序的方式执行。相对其它高级语言, MatLab 更简单、编程的效率更高、调试过程也更容易。 MatLab 中的程序文件是以 m 为后缀,所以通常将 MatLab 的程序文件称为 m 文件。MatLab提供了两种形式的m文件,即:脚本(Script)式m文件(就简称m文件)、函数型 m 文件。在 MatLab 中已经嵌入了一个功能强大的集成开发环境—— m 文件编辑器,用它来进行程序的编辑、修改、调试、运行等,完成应用开发工作。 4.1 MatLab 程序设计基础 通过前面内容的学习,大家对 MatLab 已经有了一个初步的认识和印象,到目前为止,我们都是在“命令”窗口中,以交互的方式运行,完成我们的工作。实际上简单的m 文件,就是一个批处理程序,它是若干条命令的集合。 例: 4.1.1 M 文件规则和属性 函数 M 文件必须遵循一些特定的规则。除此之外,它们有许多的重要属性,这其中包括: 1. 函数名和文件名必须相同。例如,函数 fliplr 存储在名为 fliplr.m 文件中。 2. MATLAB 头一次执行一函数个 M 文件时,它打开相应的文本文件并将命令编辑成存储器的内部表示,以加速执行以后所有的调用。如果函数包含了对其它函 数 M 文件的引用,它们也同样被编译到存储器。普通的脚本 M 文件不被编译,即使它们是从函数 M 文件内调用;打开脚本 M 文件,调用一次就逐行进行注释。 3. 在函数 M 文件中,到第一个非注释行为止的注释行是帮助文本。当需要帮助时,返回该文本。例如, ? help fliplr 返回上述前八行注释。 4. 第一行帮助行,名为 H1 行,是由 lookfor 命令搜索的行。 5. 函数可以有零个或更多个输入参量。函数可以有零个或更多个输出参量。

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

增量式PID控制算法的MATLAB仿真

增量式PID 控制算法的MATLAB 仿真 PID 控制的原理 在工程实际中,应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制,简称PID 控制,又称PID 调节。PID 控制器问世至今已有近70年历史,它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其它技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID 控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象,或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时,最适合用PID 控制技术。PID 控制,实际中也有PI 和PD 控制。PID 控制器就是根据系统的误差,利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 一、 题目:用增量式PID 控制传递函数为G(s)的被控对象 G (s )=5/(s^2+2s+10), 用增量式PID 控制算法编写仿真程序(输入分别为单位阶跃、正弦信号,采样时间为1ms ,控制器输出限幅:[-5,5],仿真曲线包括系统输出及误差曲线,并加上注释、图例)。程序如下 二、 增量式PID 原理 { U(k)= ?u(k)+ U(k-1) 或 { U(k)= ?u(k)+ U(k-1) 注:U(k)才是PID 控制器的输出 三、 分析过程 1、对G(s)进行离散化即进行Z 变换得到Z 传递函数G(Z); 2、分子分母除以z 的最高次数即除以z 的最高次得到; )]}2()1(2)([)()]1()({[)(-+--++ --=?n n n T T n T T n n K n U D I P O εεεεεε)] 2()1(2)([)(i )]1()([)(-+--++--=?n n n Kd n K n n K n U P O εεεεεε

MATLAB控制系统各种仿真例题(包括simulink解法)

一、 控制系统的模型与转换 1. 请将下面的传递函数模型输入到matlab 环境。 ]52)1)[(2(24)(322 33++++++=s s s s s s s G ) 99.02.0)(1(568 .0)(22+--+=z z z z z H ,T=0.1s >> s=tf('s'); G=(s^3+4*s+2)/(s^3*(s^2+2)*((s^2+1)^3+2*s+5)); G Transfer function: s^3 + 4 s + 2 ------------------------------------------------------ s^11 + 5 s^9 + 9 s^7 + 2 s^6 + 12 s^5 + 4 s^4 + 12 s^3 >> num=[1 0 0.56]; den=conv([1 -1],[1 -0.2 0.99]); H=tf(num,den,'Ts',0.1) Transfer function: z^2 + 0.56 ----------------------------- z^3 - 1.2 z^2 + 1.19 z - 0.99 2. 请将下面的零极点模型输入到matlab 环境。请求出上述模型的零极点,并绘制其位置。 )1)(6)(5()1)(1(8)(22 +++-+++=s s s s j s j s s G ) 2.8() 6.2)(2.3()(1 511-++=----z z z z z H ,T=0.05s >>z=[-1-j -1+j]; p=[0 0 -5 -6 -j j]; G=zpk(z,p,8) Zero/pole/gain: 8 (s^2 + 2s + 2) -------------------------- s^2 (s+5) (s+6) (s^2 + 1) >>pzmap(G)

matlab数字图像处理源代码

数字图像去噪典型算法及matlab实现 希望得到大家的指点和帮助 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响 到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度 的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声,但容易引起图像模糊, 可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域,一般为方形邻域,也可以为圆形、十字形等等,然后将邻域中各像素的灰度值排序,取其中间值作为中心像素灰度的新值,这里领域被称为窗口,当窗口移动时,利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单,时间复杂度低,但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法,是一种自适应滤波器,根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 实验一:均值滤波对高斯噪声的效果 l=imread('C:\Documents and 桌面\1.gif');% 读取图像

J=imnoise(l,'gaussian',0,0.005);% 加入均值为0 ,方差为 0.005 的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(l); title(' 原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); ti tle('加入高斯噪声之后的图像’); %采用MATLAB 中的函数filter2 对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; % 模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5 K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; % 模板尺寸为7 K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; % 模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1); ti tle(' 改进后的图像1'); subplot(2,3,4); imshow(K2); title(' 改进后的图像2'); subplot(2,3,5);imshow(K3); title(' 改进后的图像3'); subplot(2,3,6);imshow(K4); title(' 改进后的图像4');

MATLAB控制系统与仿真设计

MATLAB控制系统与仿真 课 程 设 计 报 告 院(系):电气与控制工程学院 专业班级:测控技术与仪器1301班 姓名:吴凯 学号:1306070127

指导教师:杨洁昝宏洋 基于MATLAB的PID恒温控制器 本论文以温度控制系统为研究对象设计一个PID控制器。PID控制是迄今为止最通用的控制方法,大多数反馈回路用该方法或其较小的变形来控制。PID控制器(亦称调节器)及其改进型因此成为工业过程控制中最常见的控制器(至今在全世界过程控制中用的84%仍是纯PID调节器,若改进型包含在内则超过90%)。在PID控制器的设计中,参数整定是最为重要的,随着计算机技术的迅速发展,对PID参数的整定大多借助于一些先进的软件,例如目前得到广泛应用的MATLAB仿真系统。本设计就是借助此软件主要运用Relay-feedback法,线上综合法和系统辨识法来研究PID控制器的设计方法,设计一个温控系统的PID控制器,并通过MATLAB中的虚拟示波器观察系统完善后在阶跃信号下的输出波形。 关键词:PID参数整定;PID控制器;MATLAB仿真。 Design of PID Controller based on MATLAB Abstract This paper regards temperature control system as the research object to design a pid controller. Pid control is the most common control method up until now; the great majority feedback loop is controlled by this method or its small deformation. Pid controller (claim regulator also) and its second generation so become the most common controllers in the industry process control (so far, about 84% of the controller being used is the pure pid controller, it’ll exceed 90% if the second generation included). Pid parameter setting is most important in pid controller designing, and with the rapid development of the computer technology, it mostly recurs to some advanced software, for example, mat lab simulation software widely used now. this design is to apply that soft mainly use Relay feedback law and synthetic method on the line to study pid

《MATLAB与控制系统。。仿真》实验报告剖析

《MATLAB与控制系统仿真》 实验报告 班级: 学号: 姓名: 时间:2013 年 6 月

目录实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算(一)实验二 MATLAB环境的熟悉与基本运算(二)实验三 MATLAB语言的程序设计 实验四 MATLAB的图形绘制 实验五基于SIMULINK的系统仿真 实验六控制系统的频域与时域分析 实验七控制系统PID校正器设计法 实验八线性方程组求解及函数求极值

实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算(一) 一、实验目的 1.熟悉MATLAB开发环境 2.掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算 二、实验基本原理 1.熟悉MATLAB环境: MATLAB桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、工作空间浏览器、文件和搜索路径浏览器。 2.掌握MA TLAB常用命令 表1 MA TLAB常用命令 3.MATLAB变量与运算符 3.1变量命名规则 3.2 MATLAB的各种常用运算符 表3 MATLAB关系运算符 表4 MATLAB逻辑运算符

| Or 逻辑或 ~ Not 逻辑非 Xor 逻辑异或 符号功能说明示例符号功能说明示例 :1:1:4;1:2:11 . ;分隔行.. ,分隔列… ()% 注释 [] 构成向量、矩阵!调用操作系统命令 {} 构成单元数组= 用于赋值 4.MATLAB的一维、二维数组的寻访 表6 子数组访问与赋值常用的相关指令格式 三、主要仪器设备及耗材 计算机 四.实验程序及结果 1、新建一个文件夹(自己的名字命名,在机器的最后一个盘符) 2、启动MATLAB,将该文件夹添加到MATLAB路径管理器中。 3、学习使用help命令。

MATLAB与系统仿真

学习中心/函授站_ 成都学习中心 姓名赵洪学号7020140122093 西安电子科技大学网络与继续教育学院 2015学年上学期 《MATLAB与系统仿真》期末考试试题 (综合大作业) 考试说明: 1、大作业于2015年4月3日公布,2015年5月9日前在线提交; 2、考试必须独立完成,如发现抄袭、雷同、拷贝均按零分计。 3、程序设计题(三(8,10))要求写出完整的程序代码,并在matlab软件环境调试并运行通过,连同运行结果一并附上。 一、填空题(1? ×25=25?) 1、Matlab的全称为矩阵实验室。 2、在Matlab编辑器中运行程序的快捷键是:F5 。 3、Matlab的工作界面主要由以下五个部分组成,它们分别是:菜单栏、 工具栏、当前工作目录窗口、工作空间管理窗口和命令窗口。 4、在Matlab中inf表示:无穷大;clc表示:清空命令窗口中的显示内容;more表示:在命令窗口中控制其后每页的显示内容行数;who表示:查阅Matlad内存变量名;whos表示:列出当前工作空间所有变量。 5、在Matlab命令窗口中运行命令Simulink 可以打开Simulink模块库浏览器窗口。 6、求矩阵行列式的函数:det ;求矩阵特征值和特征向量的函数eig 。 7、Matlab预定义变量ans表示:没有指定输出变量名;eps表示:系统精度 ;nargin表示:函数输入参数的个数。 8、Matlab提供了两种方法进行程序分析和优化,分别为:通过Profiler工具优化和通过tic和toc函数进行优化。 9、建立结构数组或转换结构数组的函数为:struct ; 实现Fourier变换在Matlab中的对应函数为:fourier() ;Laplace变换的函数:Laplace() 。

Matlab基础知识点汇总

MATLAB讲义 第一章 MATLAB系统概述 1.1 MATLAB系统概述 MATLAB(MATrix LABoratory)矩阵实验室的缩写,全部用C语言编写。 特点: (1)以复数矩阵作为基本编程单元,矩阵运算如同其它高级语言中的语言变量操作一样方便,而且矩阵无需定义即可采用。 (2)语句书写简单。 (3)语句功能强大。 (4)有丰富的图形功能。如plot,plot3语句等。 (5)提供了许多面向应用问题求解的工具箱函数。目前,有20多个工具箱函数,如信号处理、图像处理、控制系统、系统识别、最优化、神经网络的模糊系统等。 (6)易扩充。 1.2 MATLAB系统组成 (1)MATLAB语言 MATLAB语言是高级的矩阵、矢量语言,具有控制流向语句、函数、数据结构、输入输出等功能。同时MATLAB又具有面向对象编程特色。MATLAB语言包括运算符和特殊字符、编程语言结构、字符串、文件输入/输出、时间和日期、数据类型和结构等部分。 (2)开发环境 MATLAB开发环境有一系列的工具和功能体,其部分具有图形用户界面,包括MATLAB桌面、命令窗口、命令历史窗口、帮助游览器、工作空间、文件和搜索路径等。 (3)图形处理 图形处理包括二维、三维数据可视化,图像处理、模拟、图形表示等图形命令。还包括低级的图形命令,供用户自由制作、控制图形特性之用。 (4)数学函数库 有求和、正弦、余弦等基本函数到矩阵求逆、求矩阵特征值和特征矢量等。 MATLAB数学函数库可分为基本矩阵和操作、基本数学函数、特殊化数学函数、线性矩阵函数、数学分析和付里叶变换、多项式和二重函数等。 (5)MATLAB应用程序接口(API) MATLAB程序可以和C/C++语言及FORTRAN程序结合起来,可将以前编写的C/C++、FORTRAN语言程序移植到MATLAB中。 1.3 MATLAB的应用围包括: MATLAB的典型应用包括: ●数学计算 ●算法开发 ●建模、仿真和演算 ●数据分析和可视化 ●科学与工程绘图 ●应用开发(包括建立图形用户界面) 以矩阵为基本对象 第二章 Matlab基础

某温度控制系统的MATLAB仿真

课程设计报告 题目某温度控制系统的MATLAB仿真(题目C)

过程控制课程设计任务书 题目C :某温度控制系统的MATLAB 仿真 一、 系统概况: 设某温度控制系统方块图如图: 图中G c (s)、G v (s)、G o (s)、G m (s)、分别为调节器、执行器、过程对象及温度变送器的传递函数;,且电动温度变送器测量范围(量程)为50~100O C 、输出信号为4~20mA 。G f (s)为干扰通道的传递函数。 二、系统参数 二、 要求: 1、分别建立仿真结构图,进行以下仿真,并求出主要性能指标: (1)控制器为比例控制,其比例度分别为δ=10%、20%、50%、100%、200%时,系统广义对象输出z(t)的过渡过程; (2)控制器为比例积分控制,其比例度δ=20%,积分时间分别为T I =1min 、3min 、5min 、10min 时,z(t)的过渡过程; 0m v o 0f o o =5min =2.5min =1.5(kg/min)/mA =5.4C/(kg/min) =0.8 C C T T K K K x(t)=80f(t)=10; ;;; ;给定值; 阶跃扰动

(3)控制器为比例积分微分控制,其比例度δ=10%,积分时间T I=5min,微分时间T D = 0.2min时,z(t)的过渡过程。 2、对以上仿真结果进行分析比对,得出结论。 3、撰写设计报告。 注:调节器比例带δ的说明 比例控制规律的输出p(t)与输入偏差信号e(t)之间的关系为 式中,K c叫作控制器的比例系数。 在过程控制仪表中,一般用比例度δ来表示比例控制作用的强弱。比例度δ定义为 式中,(z max-z min)为控制器输入信号的变化范围,即量程;(p max-p min)为控制器输出信号的变化范围。 = c p(t)K e(t) max min ( ) =100% ) max min e z z p(p-p δ - ?

MATLABsimulink系统仿真分析仿真报告

仿真报告 课程名称:自动化技术导论 报告题目:MATLAB/simulink系统仿真分析 班级 姓名 学号 xxxxxx自动化学院 2016年4月 软件版本:MATLAB R2010b MATLAB强处理能力 MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数,可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果,而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下,可以用它来代替底层编程语言,如C和C++ 。在计算要求相同的情况下,使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵,特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。 MATLAB图形处理 MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能,以将向量和矩阵用图形表现出来,并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善,使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能(例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等)方面更加完善,而且对于一些其他软件所没有的功能(例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等),MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求,例如图形对话等,MATLAB也有相应的功能函数,保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面(GUI)的制作上作了很大的改善,对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。 MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说,它们都是由特定领域的专家开发的,用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。领域,诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等,都在工具箱(Toolbox)家族中有了自己的一席之地。MATLAB程序接口

Matlab入门基础知识整理

MATLAB基础知识 MATLAB的主要功能 1.数值计算和符号计算功能 例如,求解线性方程组 在MATLAB命令窗口输入命令: a=[2,3,-1;3,-5,3;6,3,-8]; b=[7;8;9]; x=inv(a)*b 也可以通过符号计算来解此方程 syms x1 x2 x3 [x1,x2,x3]=solve(2*x1+3*x2-x3-7,3*x1-5*x2+3*x3-8,6*x1+3*x2-8*x3-9) 2.绘图功能 例如,分别绘制函数y=300sinx/x和y=x2的曲线 x=-20:0.1:20; plot(x,300*sin(x)./x,':',x,x.^2); 3.程序设计语言功能 MATLAB是解释性语言,程序执行速度较慢,而且不能脱离MATLAB环境而独立运行。MathWorks公司提供了将MATLAB源程序编译为独立于MATLAB集成环境运行的EXE文件以及将MATLAB程序转化为C语言程序的编译器。4.扩展功能 MATLAB包含两部分内容:基本部分和各种可选的工具箱。 基本部分构成了MATLAB的核心内容,也是使用和构造工具箱的基础。 工具箱扩展了MATLAB的功能。 功能性工具箱 学科性工具箱 MATLAB的集成开发环境 命令窗口(Command Window)用于输入命令并显示除图形以外的所有执行结果。一般来说,一个命令行输入一条命令,命令行以回车或分号结束 但一个命令行也可以输入若干条命令,各命令之间以逗号或分号隔开 如果一个命令行很长,一个物理行之内写不下,可以在第1个物理行之后加上3个小黑点并按下回车键,然后接着下一个物理行继续写命令的其他部分。3个小黑点称为续行符,即把下面的物理行看作该行的逻辑继续。例如: z=1+1/(1*2)+1/(1*2*3)+1/(1*2*3*4)+ … 1/(1*2*3*4*5) 工作空间(Workspace)是MATLAB用于存储各种变量的内存空间。 当前目录(Current Directory)是指MATLAB运行时的工作目录,只有在当前目录下的文件、函数才可以被运行或调用。 如果没有特殊指明,数据文件也将存放在当前目录下。 命令历史窗口 自动保留自安装起所有用过的命令的历史记录,并且还标明了使用时间,从而方便用户查询。而且,通过双击命令可进行历史命令的再运行。 MATLAB的帮助功能 进入MATLAB帮助界面可以通过以下方法。 ●单击MATLAB主窗口工具栏中的Help按钮。

复杂过程控制系统设计与Simulink仿真

银河航空航天大学 课程设计 (论文) 题目复杂过程控制系统设计与Simulink仿 真 班级 学号 学生姓名 指导教师

目录 0. 前言 (1) 1. 总体方案设计 (2) 2. 三种系统结构和原理 (3) 2.1 串级控制系统 (3) 2.2 前馈控制系统 (3) 2.3 解耦控制系统 (4) 3. 建立Simulink模型 (5) 3.1 串级 (5) 3.2 前馈 (5) 3.3 解耦 (7) 4. 课设小结及进一步思想 (15) 参考文献 (15) 附录设备清单 (16)

复杂过程控制系统设计与Simulink仿真 姬晓龙银河航空航天大学自动化分校 摘要:本文主要针对串级、前馈、解耦三种复杂过程控制系统进行设计,以此来深化对复杂过程控制系统的理解,体会复杂过程控制系统在工业生产中对提高产品产量、质量和生产效率的重要作用。建立Simulink模型,学习在工业过程中进行系统分析和参数整定的方法,为毕业设计对模型进行仿真分析及过程参数整定做准备。 关键字:串级;前馈;解耦;建模;Simulink。 0.前言 单回路控制系统解决了工业过程自动化中的大量的参数定制控制问题,在大多数情况下这种简单系统能满足生产工艺的要求。但随着现代工业生产过程的发展,对产品的产量、质量,对提高生产效率、降耗节能以及环境保护提出了更高的要求,这便使工业生产过程对操作条件要求更加严格、对工艺参数要求更加苛刻,从而对控制系统的精度和功能要求更高。为此,需要在单回路的基础上,采取其它措施,组成比单回路系统“复杂”一些的控制系统,如串级控制(双闭环控制)、前馈控制大滞后系统控制(补偿控制)、比值控制(特殊的多变量控制)、分程与选择控制(非线性切换控制)、多变量解耦控制(多输入多输出解耦控制)等等。从结构上看,这些控制系统由两个以上的回路构成,相比单回路系统要多一个以上的测量变送器或调节器,以便完成复杂的或特殊的控制任务。这类控制系统就称为“复杂过程控制系统”,以区别于单回路系统这样简单的过程控制系统。 计算机仿真是在计算机上建立仿真模型,模拟实际系统随时间变化的过程。通过对过程仿真的分析,得到被仿真系统的动态特性。过程控制系统计算机仿真,为流程工业控制系统的分析、设计、控制、优化和决策提供了依据。同时作为对先进控制策略的一种检验,仿真研究也是必不可少的步骤。控制系统的计算机仿真是一门涉及到控制理论、计算机数学与计算机技术的综合性学科。控制系统仿真是以控制系统的模型为基础,主要用数学模型代替实际控制系统,以计算机为工具,对控制系统进行实验和研究的一种方法。在进行计算机仿真时,十分耗费时间与精力的是编制与修改仿真程序。随着系统规模的越来越大,先进过程控制的出现,就需要行的功能强大的仿真平台Math Works公司为MATLAB提供了控制系统模型图形输入与仿真工具Simulink,这为过程控制系统设计与参数整定的计算与仿真提供了一个强有力的工具,使过程控制系统的设计与整定发生了革命性的变化。

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