Matlab数据库工具箱的使用
俗话说：“工欲善其事必先利其器”。既然是做算法研究和软件编程的，那么首先列出我的开发环境：
操作系统：Windows xp Professional SP3
开发工具：Visual Studio 2008+SP1中文版
Silverlight 2.0
Silverlight 2.0 Tools for Visual Studio 2008
Expression Blend 2
数学计算工具：Matlab 7.10.0.499（R2010a）32位
数据库：SQL Server 2005
参考资料：Microsoft MSDN 帮助文件
Microsoft Silverlight SDK Document
Matlab 帮助文件
大量网上收集的资料和图书馆、实验室以及自己购买的书籍（太多了，不便列出）第一篇笔记从Matlab总结起：由于我研究的数据是海量的而且要用到Matlab做运算，我自然想起了用数据库管理数据，然后在这些数据取出，转化为符合Matlab的运算要求矩阵。幸好，Matlab有数据库工具箱能很方便的解决这个问题。
一、从数据库中读取数据
1、ODBC/JDBC连接数据库，打开Visual Query Builder定义数据源，具体做法：点击Matlab左下角的"Start"按钮，选择
“Toolbox”——“Database”——“Visual Query Builder”，如下图：
2、添加数据源，具体做法：点击下图界面中的“添加”按钮，创建新的数据源，按照自己的实际情况，一步一步地完成设置，自此新的数据源添加完毕。
笔者选择的是 SQL Server Client：
在下面框内添加自己要使用的数据库服务器名：
完成上述操作后一直点击下一步，直至如下图选择所需的数据库名：
点击下一步、完成。
3、配置完数据源，在M文件中编写代码，连接数据库并从中取出数据：笔者所使用的数据源：
function MM=ImportData()
%-------------------------------------------------------------------------- %连接数据库，导入数据
%-------------------------------------------------------------------------- logintimeout(5);% 设置创建连接的极限时间
connA = database('Freeway_TrafficFlowData','','');%连接数据库
ping(connA); % 检测连接状态
cursorA=exec(connA,'SELECT NUM FROM
Freeway_TrafficFlowData.dbo.XiangHe_EntranceData');
%执行SQL语言
cursorA=fetch(cursorA); % 取出数据的所有行
MM=cursorA.Data ; % 把取出的数据存在MM中
MM=double(vpa(cell2mat(MM)));
%把取出的元胞类型的数据转化为Double类型的矩阵
close(cursorA) ; % 记得随手关闭游标
close(connA)
生成的矩阵的部分截图：
二、向数据库中写入数据
要是更换数据库可以参照前一节的前两点，步骤类似，不再赘述！主要谈谈如何向数据库中写入格式时间：
for j=1:n
G(j)=mat2cell(Output(j));
end
Output=G';
%把数据转化为能写入到数据库中的元胞类型
t=datestr(733774:1/24:(733775-1/24));
s=cellstr(t);
%构建时间数组，并转化为元胞类型
timeoutB=logintimeout(5); % 设置创建连接的极限时间
connB = database('Freeway_TrafficFlowData', '', '');%连接数据库
ping(connB); % 检测连接状态
colnames = {'shiyan','shi'};
fastinsert ( connB,'Freeway_TrafficFlowData.dbo.shiyant',colnames ,[Output,s]); % 利用 fastinsert 函数，注意是中括号后面两个变量
close(connB);
写入到数据库中的截图：
以上就是，Matlab Database Toolbox的简单使用范例，个人觉得挺好的，与大家分享了。
Matlab优化工具箱函数简介 一维搜索问题fminbnd 无约束极小值fminunc, fminsearch 约束极小值fmincon 线性规划linprog 二次规划quadprog 1．一维搜索问题 优化工具箱函数fminbnd 对应问题：min f(x) x1
matlab课程设计报告 题目简易计算器的设计 学院电子信息工程学院 专业电子信息 学生姓名和学号 指导教师
一、选题目的及意义 GUI的广泛应用是当今计算机发展的重大成就之一，它极大地方便了非专业用户的使用。人们从此不再需要死记硬背大量的命令，取而代之的是可以通过窗口、菜单、按键等方式来方便地进行操作，而在matlab有很简单的gui设计工具，我们可以通过这个工具轻松地构建我们想要的程序，从而实现与用户的信息交互。本次课程设计是使用了matlab中的guide生成了简单的计算器程序。 二、源代码 function varargout = Calculator(varargin) %Simple Calculator %@Anhui University % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @Calculator_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @Calculator_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else
matlab拟合工具箱使用 2011-06-17 12:53 1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。也可以在命令窗口中直接输入”cftool”，打开工具箱。 2.输入两组向量x，y。 首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量和y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。 例如在命令行里输入下列数据: x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y=[0.012605,0.013115,0.016866,0.014741,0.022353,0.019278,0.041803,0.0 38026,0.038128,0.088196]; 3.数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data 选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。
Matlab工具箱中的BP与RBF函数 Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置合适的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。限于篇幅，仅对本章所用到的函数进行介绍，其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。 1 BP与RBF网络创建函数 在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。 表 1 神经网络创建函数 (1) newff函数 功能：创建一个前馈BP神经网络。 调用格式：net = newff(PR,[S1 S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF) 参数说明： ?PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵； ?S i–S NI层网络第i层的神经元个数； ?TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为'tansig'，
可设置为logsig，purelin等； ?BTF -反向传播网络训练函数，默认为'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等； ?BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为'learngdm'； ?PF -功能函数，默认为'mse'； (2) newcf函数 功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络 调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数同函数newff。 (3) newrb函数 功能：创建一个径向基神经网络。径向基网络可以用来对一个函数进行逼近。newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。 调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD) 参数说明： ?P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵； ?T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵； ?GOAL：均方误差要求，默认为0。 ?SPREAD：分散度参数，默认值为1。SPREAD越大，网络逼近的函数越平滑，但SPREAD取值过大将导致在逼近变化比较剧烈的函
广西科技大学MATLAB课程设计说明书 课题：设计简易计算器 开发环境：MATLAB GUIDE 作者： 系别： 专业： 时间：
实验目的:1、熟悉MATLAB的主要控件使用方法。 2、熟悉MATLAB的GUI设计流程。 实验环境: 编程软件：MATLAB7.0 实验内容与结果： 使用MATLAB的GUI接口设计一个简单的计算器。 效果图: 一、布局GUI。 1.打开Matlab，输入Guide 回车或者在工具栏上点击图标出现Guide 窗口：
2.然后双击“Blank GUI(Default)”出现GUI窗口 3.添加按钮
4.根据按钮的作用及视觉效果做一定的修改 把按钮的字符串大小、颜色进行设置，对按钮的位置进行排布，尽量使按钮集中在静态文本框下面。最终设置的静态文本框为白色，其他按钮均为分红色。 5.保存、添加功能函数 把做好的按钮及静态文本框保存后自动弹出Editor的M文本，对然后对相应的pushbutton添加功能函数。以下是相应按钮的功能函数。 （1）数字按键编写。 在function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles）下输入：textString = get(handles.text1,'String'); textString =strcat(textString,'0'); set(handles.text1,'String',textString) 这是使用句柄handles指向对象text1，并以字符串形式来存储数据文本框text1的内容，并存储数个“0”， 然后由set(handles.text1,'String','textString'在text1中输出。
MATLAB工具箱介绍 软件Matlab由美国MathWorks, Inc.公司出品，它的前身是C1eveMoler教授(现为美国工程院院士，Mathworks公司首席科学家)为著名的数学软件包LINPACK和EISPACK所写的一个接口程序。经过近20年的发展，目前Matlab已经发展成一个系列产品，包括它的内核及多个可供选择的工具箱。Matlab的工具箱数目不断增加，功能不断改善，这里简要介绍其中的几个。MATLAB 的M文件、工具箱索引和网上资源,可以从https://www.doczj.com/doc/da2569515.html,处查找。 (1)通讯工具箱 (Communication ToolboX) ★提供100多个函数及150多个SIMULINK模块，用于系统的仿真和分析 ★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 Too1box) ★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)金融工具箱 (Financial Loo1boX) ★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 Identification 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、最优能量谱等 (5)模糊逻辑工具箱 (Fuzzy Logic Too1box) ★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 (6)高阶谱分析工具箱 (Higher—Order Spectral Analysis Toolbox) ★高阶谱估计 ★信号中非线性特征的检测和刻划 ★延时估计 ★幅值和相位重构 ★阵列信号处理 ★谐波重构 (7)图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox) ★二维滤波器设计和滤波 ★图像恢复增强 ★色彩、集合及形态操作
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 最近研究了一下遗传算法，因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。还好用遗传算法的工箱予以实现了，期间也遇到了许多问题。借此与大家分享一下。 首先，我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。 基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。 运算流程： Step 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。 Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果。 其次，运用遗传算法工具箱。 运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。实际上，GADS 就是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题，其实，主要就是因为用的工具箱不同。因为，有些人用的是GATBX带有的函数，但MATLAB自带的遗传算法工具箱是GADS，GADS当然没有GATBX里的函数，因此运行程序时会报错，当你用MATLAB来编写遗传算法代码时，要根据你所安装的工具箱来编写代码。
HUBEI NORMAL UNIVERSITY 《MATLAB与仿真》课程设计论文 Course’s Thesis
摘要 基于MATLAB GUI的计算器设计是利用GUIDE创建图形用户界面进行计算器设计。设计计算器时，主要是考虑到计算器的易用性、功能的常用程度进行计算器界面与功能的设计。通过调整控件和文本的布局及颜色，使界面简单大方、布局合理，达到界面友好的效果。 计算器设计时主要利用到get和set两个函数进行各个控件属性值的传递和设置。计算器实现的功能有：数字0~9和小数点的输入显示，平方、开平方和对数的输入显示。进行四则运算、正弦计算、余弦计算、正切计算和余切计算，可以求阶乘、求百分数和求倒数。可以进行括号及变量x与变量y的输入，结合坐标轴编辑框和曲线颜色编辑框实现函数的曲线绘制。最后运行调试，实现基于MATLAB GUI的计算器的设计。 MATLAB GUI介绍 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。 MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂，主要面对科学计算、可视化以及交互式程设计的高科技计算环境。MATLAB是将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效 数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式，特别是所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。 MATLAB的图形用户界面（Graphical User Interface，简称GUI，又称图形用户接口）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更易于接受。MATLAB的图形用户界（GUI）是由光标，窗口，菜单、文字说明等对象构成一个用户界面。用户可以通过键盘输入相关的参数，通过鼠标选择、激活这些对象，使计算机完成相关的计算或者绘制波形等功能。MATLAB的GUI为开发者提供了一个不脱离MATLAB的开发环境，有助于MATLAB程序的GUI集成。这样可以使开发者不必理会一大堆烦杂的代码，简化程序，但是同样可以实现向决策者提供图文并茂的界面，甚至达到多媒体的效果。可以说MATLAB提供了一个简便的开发环境，可以让开发者快速上手，提高了开发者的工作效率。 MATLAB的图形界面设计是通过对各种图形对象的操作来实现的，因此用户在使用的过程需要深入了解各种图形对象的特征、属性和操作。由此可见，图形用户界面的设计、制作是一件比较繁琐的工作。图形用户界面的创建一般有两种常用的方式：第一是通过使用m文件直接动态添加控件；第二是使用GUIDE快速生成GUI界面。这两种实现的方法都需要使用M语言编程，但是技术的侧重点不同。所谓的GUIDE就是图形用户界面开发环境 (Graphical User Interface Development Environment)，它向用户提供了一系列的创建用户图形界面的工具。这些工具大大简化了GUI设计和生成的过程。GUIDE可以完成的任务有如下两点：第一是输出GUI，第二是GUI编程。GUIDE
六．主要参考文献 . (19) 一、课程设计应达到的目的 本课程是为自动化专业本科生开设的专业课程设计课。通过本课程的课程设计实践帮助学生巩固关于数据结构、算法、程序设计的基础知识。通过本课程设计，学生可以初步掌握开发一个小型实用系统的基本方法，提高运用编程软件实现GUI 程序设计的能力。 二、 课程设计的基本要求： 要求利用MATLAB ＧＵＩ设计实现一个图形用户界面的计算器程序，要求实现： A. 具有友好的用户图形界面。实现十进制数的加、减、乘、除、乘方、取模等简单计算。（必做） B. 科学计算函数，包括(反)正弦、(反)余弦、(反)正切、(反)余切、开方、指数等函数运行。（必做） C. 能够保存上次历史计算的答案，先是答案存储器中得内容。（必做） D. 有清除键，能清除操作，并对不正确的表达式能指出其错误原因。（必做） E. 独立存储器功能，使之可以直接输入存储器，可与存储器中的数值相加减。能够清除独立存储器中的内容。（选做） 利用MATLAB GUI 功能，在绘制一个静态文本框和一个文本编辑框，以及命令按钮，调整好各控件大小、颜色，整体布局如图所示： 然后通过双击个按钮来改写其属性，在m 文件中编写其回调函数，最后在运行调试。 成绩
三、课题设计内容与步骤 3.1 各功能界面设计 GUI设计界面： 3.2 各功能模块实现 算法设计： A. 数字键设计：0—9以及小数点函数都一样，只是参数不同： global jj textString = get(handles.text1,'String'); if(strcmp(textString,'0.')==1)&(jj==0) set(handles. edit1,'String','1') ; else textString =strcat(textString,'1'); set(handles. edit1,'String',textString) end jj=0;
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
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的函数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标
基于MATLAB的计算器制作从入门到高级 项目一、建立GUI框架 1，双击MATLAB图标（本实例使用的是MATLAB R2014），打开软件 2，打开GUI操作界面。有两种方式： a、在命令行窗口输入guide,然后点击回车。 b、先点击新建图标，在选择‘图形用户界面’。 得到如下窗口： 左上方有两个按钮：‘新建GUI’，‘打开现有GUI’。 对于‘新建GUI’：下方的选择框内有你可以选择建立的GUI类型，对于初学者一般选择第一个。下方是用来设置 保存文件位置的。
对于‘打开现有GUI’：初学者可能会在网上下载一些GUI源程序，使用‘打开现有GUI’，再浏览到文件所在位置便可。 3、构建GUI框架： 在选择新建GUI并且确定后，会弹出如下窗口： 在窗口的左边会有很多选项，可以一个个拖动编辑框内； 是不是发现这些选项发挥的作用刚好就是我们平常打开一个网页或者一个软件进行操作时的选择按钮。比较常见的有：按钮、单选按钮、拖动条、弹出式菜单等。看到这里细心地朋友就会发现，MATLAB GUI似乎可以开发出大型
软件哦，只要你有足够的想象力，当你从一个小白进阶到 一个高手之后，你可以做到的。 本次计算器制作只需要用到静态文本（或者是动态文本）用来做显示器，按钮（用来操作）。也可以添加一个面板 用来修饰。 在拖出的选项上双击，会得出该选项的属性栏，比如说 双击一个按钮选项，你会得到： 这个属性框比较复杂，没有必要一个个说清楚（有兴趣的 可以自己研究，其实理解起来也挺简单的） 本次计算器制作，我们只需要知道以下几个：
◆a、BackgroundColor取值为颜色的预定义字符或RGB 数值；缺省（就是默认的意思）值为浅灰色； ◆b、ForegroundColor取值为颜色的预定义字符或RGB 数值，该属性定义控件对象标题字符的颜色；缺省值为黑色； ◆c、String取值为字符串矩阵或块数组，定义控件对 象标题或选项内容； ◆d、FontName取值为控件标题等字体的字库名； ◆e、FontSize取值为数值，控制字体大小； ◆f、Tag取值为字符串，定义了控件的标识值，在任何 程序中都可以通过这个标识值控制该控件对象； ◆g、Style取值可以是pushbutton(缺省值), radiobutton, checkbox, edit, text, slider, frame, popupmenu 或listbox； 项目二、简单加法器的制作 1、框架准备
MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；
⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D 为通用状态空间矩阵； minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆ minfo(1)=dt ，系统采样周期，默认值为1； ◆ minfo(2)=n ，系统阶次，默认值为系统矩阵A 的阶次； ◆ minfo(3)=nu ，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆ minfo(4)=nd ，测量扰的数目，默认值为0； ◆ minfo(5)=nw ，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆ minfo(6)=nym ，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆ minfo(7)=nyu ，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o ，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解：MATLAB 命令如下：
目录 计算器得效果图 ........................................................................... 错误!未定义书签。 一、GUI设计界面: (3) 1。打开GUI (3) 2。添加按钮 (3) 3。根据按钮得作用及视觉效果做一定得修改: (4) 4。保存、添加功能函数 (4) (1)数字键编写 (4) (2)符号键得编写 (4) (3)运算符“=”得编写 (5) (4)按键“←back"得编写 (5) (5)按键“清空”得编写 (5) (6)按键“退出”得编写 (5) (7)按键“二进制数转十进制数"得编写 (5) (8)按键“十进制数转二进制数”得编写 (5) 二、计算器得使用 (5) 除法运算(÷) (5) 平方运算(^2) (6) 函数cos (∏/3)得计算 (6) 函数arctan (∏/3)得计算 (7) 以2为底得对数得计算(log 2) (7) 十进制数转二进制数得计算(调用dec2bin函数) (8) 二进制数转十进制数得计算(调用bin2dec函数) (8) 三、附各按键得程序源代码 (9) 四、问题与解决方法 (14) 五、心得体会 (14) 参考文献 (15) 计算器得效果图:
一、GUI设计界面: 1。打开GUI 输入Guide 回车或者在工具栏上点击图标打开Guide 窗口: 2。添加按钮
3、根据按钮得作用及视觉效果做一定得修改: 双击按钮(Puch Button)进入按键属性修改显示字符串大小、字体与颜色,然后对按钮得位置进行排布,尽量使按钮集中在静态文本框下面、 4、保存、添加功能函数 把做好得按钮及静态文本框保存后自动弹出Editor得M文本,对然后对相应得pushbutton添加功能函数。以下就是相应按钮得功能函数。 (1)数字键编写 在function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)下输入: textString = get(handles。text1,’String'); textString =strcat(textString,'0'); set(handles、text1,’String',textString) 这就是使用句柄handles指向对象text1,并以字符串形式来存储数据文本框text1得内容,并存储数个“0”, 然后由set(handles。text1,'String','textString’在text1中输出。 同理,分别在function pushbutton2~10_Callback(hObject, eventdata, handles)下给1～9数字按键下编写此类程序、 (2)符号键得编写 function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles) textString = get(handles、text1,'String’); textString =strcat(textString,’÷’); set(handles。text1,'String',textString) strcat得作用就是将两个字符串连接起来,就就是在已输入得存储数据textString后添加“÷"进行运算。 然后执行set(handles、text1,’String’,textString)。符号键‘—’、‘＊’、‘/’与‘÷'得运算函数类似。“平方运算”,主要就是由“^2”功能实现。
电子信息工程系实验报告 课程名称：MATLAB 语言 实验项目名称：MATLAB 图形用户界面设计 实验时间：2010-5-8 班级： 姓名： 学号： 实验目的: 1、熟悉MATLAB 的主要控件使用方法。 2、熟悉MATLAB 的GUI 设计流程。 实验环境:硬件配置（ Pentium(R) 4 CPU 2.40GHz,1GB 内存） 操作系统（Windows XP ） 编程软件：MATLAB7.0 实验内容与结果： 使用MA TLAB 的GUI 接口设计一个简单的计算器。 效果图: 程序源码部分函数及相关注释： %0~9数字键及小数点按钮代码范例 %全局变量locaval 用于存储用户输入的多位数值 %全局变量gloval2用于存储待处理的第二位数值 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) 成 绩： 指导教师（签名）：
global locaval; a = get(handles.pushbutton1,'String'); locaval=strcat(locaval,a); set(handles.text1,'String',locaval); global gloval2 gloval2=locaval; guidata(hObject, handles); %运算符按钮处理“+、-、*、\”范例 %全局变量flagnum存储运算符标志 %全局变量global1用于储存第一个待处理数值 function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles) a = get(handles.pushbutton10,'String'); b = get(handles.text1,'String'); set(handles.text1,'String',a); global flagnum global gloval1 global locaval locaval=' '; flagnum=1; gloval1=b; guidata(hObject, handles); %取相反数按钮“+\-”代码 %算法实现：用零减去文本框现在的值，再赋值给文本框function pushbutton14_Callback(hObject, eventdata, handles) global locaval; locaval=str2num(locaval); locaval=0-locaval; locaval=num2str(locaval); set(handles.text1,'String',locaval); global gloval2 gloval2=locaval; guidata(hObject, handles); % 等号按钮运算实现 %根据flagnum运算标志用switch决策语句实现相应计算%需注意相应数据类型的转化 function pushbutton17_Callback(hObject, eventdata, handles) global flagnum global gloval1 global gloval2 global locaval locaval=' ';
表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计（列交换算法）daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵（正交数组）rowexch D-优化设计（行交换算法） 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验
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
数学应用软件工具箱开发 ——矩阵计算器 姓名： *** 学号：******** 指导老师： *** 专业：******** 2014年9月11日
一.操作过程 1.准备工作 ①在Matlab的主窗口中，选择File菜单中的New菜单项，再选择其中的GUI 命令，就会显示GUI的设计模板； ②选择GUI模板中的默认的空白模版Blank GUI（Default）就会显示GUI设计窗口，可以开始设计矩阵计算器了。 2.设计过程 ①在GUI界面中加入以下控件： 1>2个文本编辑器(edit text)作为输入矩阵的窗口； 2>16个用以执行运算的按钮（push button）； 3>4个静态文本框（static text），其中一个作为显示计算所得结果的窗口，另外3个分别作为表示所输入的矩阵（A、B）以及用来输入标题（矩阵计算器）； 4>加入3个按钮组（button group）分别圈住： a.1>中的2个控件及3>中的A、B； b.2>中的16个计算按钮； c.3>中的显示计算结果的窗口。 ②分别双击以上25个控件修改其string属性如下： 1>中的改为空白（将原有的“edit text”删掉）； 2>中的改为对应的矩阵运算或文字，如“+”、“/R”、“秩”、“逆”等（见图1）； 3>中的按顺序改为空白、“A”、“B”以及“矩阵计算器”； 4>中的按钮组分别改为“输入区”、“功能区”、“输出区”。 ③对每个控件分别单击右键，选择“view callback”→“callback”→“保存”，在每个控件的函数后加入代码（见附件）。 ④此外，还需要做的小变动有： 1>②中修改string属性时通过修改fontWeight及fontSize把string的字符粗细、字号也一并修改了。 2>分别双击2个文本编辑器(edit text)将其max属性取值为100或更大的值，以使编辑器有滚动条，方便显示输入的维数比较大的矩阵。 3>双击计算结果窗口将其style改为listbox，也用于显示维数比较大的计算结果。
MATLAB 神经网络工具箱函数 说明:本文档中所列出的函数适用于 MATLAB5.3以上版本, 为了简明起见, 只列出了函数名, 若需要进一步的说明,请参阅 MATLAB 的帮助文档。 1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈 BP 网络 newcf 创建一多层前馈 BP 网络 newfftd 创建一前馈输入延迟 BP 网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一 Hopfield 递归网络 newelm 创建一 Elman 递归网络 2. 网络应用函数
sim 仿真一个神经网络 init 初始化一个神经网络 adapt 神经网络的自适应化 train 训练一个神经网络 3. 权函数 dotprod 权函数的点积 ddotprod 权函数点积的导数 dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数 4. 网络输入函数 netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 传递函数 hardlim 硬限幅传递函数hardlims 对称硬限幅传递函数purelin 线性传递函数
tansig 正切 S 型传递函数 logsig 对数 S 型传递函数 dpurelin 线性传递函数的导数 dtansig 正切 S 型传递函数的导数dlogsig 对数 S 型传递函数的导数compet 竞争传递函数 radbas 径向基传递函数 satlins 对称饱和线性传递函数 6. 初始化函数 initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数 initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数initcon Conscience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数 7. 性能分析函数 mae 均值绝对误差性能分析函数 mse 均方差性能分析函数 msereg 均方差 w/reg性能分析函数