simulink中n-d lookup tables三维数组写法
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Simulink模块库一、Continuous:它包括以下七个功能模块:1.Derivative:输入信号微分模块;2.Integrator:输入信号积分模块;3.State-Space:线性状态空间系统模型;4.Transfer-Fcn:线性传递函数模型;5.Transport Delay:输入信号延时一个固定时间再输出;6.Variable Transport Delay:输入信号延时一个可变时间再输出;7.Zero-Pole:以零极点表示的传递函数模型。
二、Discrete它包括以下九个功能模块:1.Discrete Transfer-Fcn:离散传递函数模型;2.Discrete Zero-Pole:以零极点表示的离散传递函数模型;3.Discrete Filter:实现无限脉冲响应(IIR)与有限脉冲响应(FIR)滤波器;4.Discrete State-Space:离散状态空间系统模型;5.First-Order Hold:实现一阶采样和保持器;6.Memory:存储上一个时刻的状态值;7.Unit Delay:一个采样周期的延时;8.Discrete-time Integrator:离散时间积分器;9.-Order Hold:实现零阶采样和保持器。
三、Look-Up Tables(查询表模块库)它包括以下六个功能模块:1.Direct Look-Up Table(n-D):检索n维表,以重新获得标量、向量或2维矩阵2.Interpolation(n-D)using PreLook-Up:执行高精度的常值或线性插值3.Look-Up Table:使用指定的查表方法近似一维函数,即建立输入信号的查询表4.Look-Up Table(2-D): 使用指定的查表方法近似二维函数,即建立两个输入信号的查询表5.Look-Up Table(n-D):执行n个输入定常数、线性或样条插值映射6.PreLook-Up Index Search:在设置的断点处为输入执行检索查找和小数计算四、Math Operations(数学运算模块库)它包括以下25个功能模块:1.Abs:对输入信号求绝对值运算;2.Sum:加减运算,可以加减标量、向量和矩阵;3.Product:对输入信号求积和商运算;4.Dot Product:点积(内积)运算;5.Gain:比例运算,或称为常量增益(输入信号乘以常数);6.Sign:表明输入符号信号或符号函数;7.MinMax:输出输入信号的最小值和最大值(即极值运算);8.Slider Gain:可以用滑动条来改变增益;9.Matrix Gain:矩阵增益,即输入信号乘以矩阵;10.Math Function:包括指数、对数函数、求平方、开根号等常用数学运算函数;11.Rounding Function:取整运算函数;12.Trigonometric Function:三角函数,包括正弦、余弦、正切等;13.Logical Operator:逻辑运算14.Relational Operator:关系运算15.Complex to Magnitude-Angle:由复数输入信号转为幅值和相角输出;16.Magnitude-Angle to Complex:由幅值和相角输入信号合成复数输出;17.Complex to Real-Imag:由复数输入信号转为实部和虚部输出;18.Real-Imag to Complex:由实部和虚部输入信号合成复数输出。
matlab simulink 里的矩阵运算Matlab Simulink 中的矩阵运算矩阵运算是Matlab Simulink 中常用到的一种操作,通过矩阵运算,我们可以进行高效且方便的线性代数计算。
本文将详细介绍Matlab Simulink 中的矩阵运算,并逐步回答与之相关的问题。
一、Matlab Simulink 中的矩阵在Matlab Simulink 中,矩阵是一种经常用到的数据结构。
矩阵是由行和列组成的二维数组,用于存储和处理多个相关数据。
1.1 矩阵的定义和表示在Matlab Simulink 中,可以通过使用方括号"[]" 表示矩阵。
下面是一个简单的例子:A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]这个例子定义了一个3x3 的矩阵A,其中包含了9 个元素。
1.2 矩阵的运算Matlab Simulink 提供了一系列矩阵运算函数,用于执行各种矩阵操作。
下面我们将逐步回答与矩阵运算相关的问题。
问题1:如何计算两个矩阵的加法和减法?答:在Matlab Simulink 中,可以使用"+" 运算符执行矩阵的加法操作,使用"-" 运算符执行矩阵的减法操作。
下面是一个示例代码:A = [1, 2; 3, 4];B = [5, 6; 7, 8];C = A + B 矩阵加法D = A - B 矩阵减法在这个示例中,我们定义了两个2x2 的矩阵A 和B,并计算了它们的加法和减法。
结果存储在矩阵C 和D 中。
问题2:如何计算矩阵的乘法?答:在Matlab Simulink 中,可以使用"*" 运算符执行矩阵的乘法操作。
下面是一个示例代码:A = [1, 2; 3, 4];B = [5, 6; 7, 8];E = A * B 矩阵乘法在这个示例中,我们定义了两个2x2 的矩阵A 和B,并计算了它们的乘法。
simulink中convert的用法(一)Simulink中Convert的用法Simulink是一个功能强大的模拟和建模环境,通过它可以进行系统级设计、仿真和构建嵌入式系统。
Convert是Simulink中一个常用的功能,用于将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型。
本文将介绍Simulink中Convert的用法,包括以下几个方面:1. Convert的含义Convert用于对信号的数据类型进行转换,例如将模拟信号转换为数字信号、将浮点数转换为整数等。
这对于系统级仿真和控制算法开发非常重要,因为不同的组件和算法可能需要特定的数据类型输入。
2. Convert的函数及参数在Simulink中,Convert可以通过使用相关的函数进行操作。
以下是一些常用的Convert函数及其参数的介绍:•Data type conversion:将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型。
参数包括输入信号、目标数据类型等。
•Lookup table:通过查找表将离散输入值转换为对应的输出值。
参数包括输入信号、查找表数据等。
•Data type propagation:自动根据上游信号类型选择输出数据类型。
参数包括输入信号等。
3. Convert的应用场景Convert可以在多个应用场景中使用,下面列举一些常见的应用场景:数据类型转换Convert可以将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型,常见的转换包括模拟信号到数字信号的转换、浮点数到整数的转换等。
这在系统级仿真和算法开发中非常常见。
查找表Convert中的查找表功能可以通过提供一张查找表将输入值转换为对应的输出值。
这在控制算法中经常用于实现非线性映射或者将具体数值映射为离散状态。
数据类型传播Convert还可以根据上游信号的数据类型自动选择输出信号的数据类型,这对于设计复杂系统时非常有用。
通过将数据类型传播到整个模型,可以减少手动指定数据类型的工作量。
simulink中n-d lookup tables三维数组写法
在Simulink中,N-D Lookup Table(多维查找表)是一种用于
根据多维输入值查找相应输出值的模块。
下面是使用三维数组进行N-D Lookup Table的示例:
1. 创建一个N-D Lookup Table模块并打开其参数设置对话框。
2. 在参数设置对话框中,选择“Table”选项卡。
3. 在“Table data”下拉菜单中选择“Custom”。
这样可以自定义
查找表的数组。
4. 在“Table data”文本框中输入三维数组,例如:[1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]。
这是一个3x3x3的数组,可以根据需要进行调整。
5. 在“Breakpoints”选项卡中,设置各个输入变量的取值范围和
间隔。
6. 在模块输入端口上连接输入信号,并在输出端口上获取查找表的输出值。
这样,当输入信号的值在指定的范围内时,模块会根据输入信号的值在三维数组中查找对应的输出值,并输出到相应的输出端口。
需要注意的是,N-D Lookup Table的数组大小需要根据实际需
求进行设置,并确保输入信号的取值范围在数组的有效范围内。