matlab中s函数编写心得(转)(最新整理)

matlab实训心得体会《MATLAB实训心得体会》一、引言随着科学技术的飞速发展，数值计算和仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。

MATLAB作为一款强大的数学计算软件，在工程、物理、经济等多个领域都发挥着重要的作用。

为了更深入地掌握MATLAB的应用，我参加了为期一个月的MATLAB实训项目。

通过这次实训，我对MATLAB有了更全面的认识，也收获了许多宝贵的经验和技能。

二、实训过程在实训过程中，我们主要进行了以下几个方面的工作：1.基础知识学习：首先，我们系统地学习了MATLAB的基础知识，包括语法、数据类型、函数、程序流程控制等。

这些基础知识是后续学习的基础，对于我们理解和应用MATLAB至关重要。

2.编程实践：在掌握了基础知识后，我们开始进行编程实践。

通过编写各种类型的程序，如矩阵运算、数据处理、图形绘制等，来提高我们的编程能力和解决问题的能力。

3.项目实战：最后，我们参与了几个实际项目。

在这些项目中，我们不仅将所学的知识应用到实际问题中，还学会了如何与团队成员协作、如何解决突发问题等。

三、实训收获经过一个月的实训，我取得了显著的进步，具体表现在以下几个方面：1.提高了编程能力：通过大量的编程实践，我的MATLAB编程能力得到了很大的提高。

现在，我已经能够熟练地运用MATLAB解决各种复杂的问题。

2.加深了对MATLAB的理解：实训让我更深入地了解了MATLAB的工作原理和应用场景。

我意识到，MATLAB不仅仅是一款编程软件，更是一个强大的数学计算和仿真平台。

3.培养了团队协作能力：在项目实战中，我学会了如何与团队成员进行有效的沟通和协作。

我们共同解决问题、分享经验，最终完成了项目目标。

4.增强了自信心：通过实训，我成功地解决了许多实际问题，这让我对自己的能力和潜力充满了信心。

我相信，在未来的学习和工作中，我会更加自信地面对各种挑战。

四、展望未来虽然我在实训中取得了一定的成绩，但我深知自己还有很多不足之处需要改进。

matlab实训心得体会matlab实训心得体会精选2篇（一）在进行MATLAB实训过程中，我获得了很多宝贵的经验和体会。

首先，MATLAB是一个非常强大且灵活的工具，可以用于各种数学和科学计算，编程和数据可视化任务。

通过实践，我熟悉了MATLAB的基本语法和功能，能够编写简单的脚本和函数来解决问题。

其次，实训过程中对于问题的分析和解决能力得到了锻炼。

在遇到具体问题时，我学会了用MATLAB的库函数和工具箱来解决问题，如图像处理工具箱，信号处理工具箱等。

同时，也学会了通过查阅MATLAB的文档和在线资源来获取帮助和解决困难。

第三，实训中的案例分析对我总结和应用知识起到了很大的帮助。

通过分析实际问题并编写相关的MATLAB代码，我更深入地了解了MATLAB的使用方法，并且能够将其应用到实际生活和工作中。

最后，通过与同学的合作和讨论，我了解到MATLAB的应用范围非常广泛，可以应用于各个领域，如工程、科学、金融等等。

同时，也学到了他们的一些解决问题的方法和技巧，这对我提高MATLAB的应用水平非常有帮助。

总的来说，通过这次MATLAB实训，我不仅学会了使用MATLAB这个强大的工具，还提高了问题的分析和解决能力，并且通过实际应用案例，对MATLAB的应用有了更深入的认识。

这对我今后的学习和工作都非常有帮助。

matlab实训心得体会精选2篇（二）在参加Maya实训的过程中，我收获了很多经验和技能，也体会到了一些心得。

首先，Maya实训让我更加熟悉了Maya这个三维建模和动画软件。

通过实践操作，我学会了如何使用Maya的各种工具和功能，包括建模、贴图、动画等等。

这让我对于Maya的理解更加深入，也提升了我的技能水平。

其次，Maya实训让我明白了建模和动画的重要性。

在实训过程中，我需要根据需求进行建模和动画的设计，这要求我有创意和细致的操作能力。

通过不断地练习和尝试，我逐渐掌握了如何通过建模和动画来表达自己的想法和创作。

matlab实训心得体会（通用23篇）matlab实训篇1自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。

现在，我对MATLAB的印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。

因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。

下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。

首先我想说的是，在理论方面，在学习MATLAB过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。

但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。

现在用的比较多的编程语言，除了MATLAB就应该是c、c＋＋、VHDL，VB和Delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握MATLAB的精髓，也就很难发挥MATLAB的作用了。

众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。

在使用MATLAB时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的C语言。

因此，在MATLAB编程时，for循环（包括while循环）到处都是。

.这不仅是没有发挥MATLAB所长，还浪费了宝贵的时间。

我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋、C的思想。

MATLAB博大精深，涉及的内容很多，所以，我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能，熟悉和你专业最相关的部分就可以了，这也是老师在课堂上经常说的。

竭诚为您提供优质文档/双击可除matlab心得及学习方法(不断更新)篇一：matlab心得及学习方法matlab心得及学习方法（不断更新）发现现在很多人（找工作的或者读博的）都想要学习或者正在学习matlab，问我要怎么学习。

其实我虽然写matlab 代码的经验还算丰富，但是还不能说是一个很好的matlab 编程人员，这里有一些心得，分享给大家希望对大家有所帮助。

关于如何学习matlab我的学习方法很简单：matlab是练出来的，而不是看出来的。

很多人问我有没有比较好的matlab教材，我说随便找一本吧，都可以。

只要书里面有最基本的语法和命令，对于一个有编程基础的人，matlab可以在一个下午的时间内学会。

当然，仅仅是学会。

如果想要对matlab比较得心应手，那么最好的办法就是练习。

练习的素材很多，比如对于学经济学的，可以做一些simulation之类的，也可以试着把计量或者宏观教材里面的一些算法写写出来。

一开始可能很慢，但是当你完成了一个比较大的project的时候，你的matlab 的功力将会有巨大的提升。

当然，在你写程序之前，多读一些别人写的好的code是非常有帮助的。

一些matlab的经验1、适当了解一些数值计算、数值分析以及最优化的理论用matlab的无非是做数值计算或者最优化，这也是matlab的强项，matlab有足够多的工具箱解决这些问题。

但是在使用这些工具箱之前，应该首先了解一些数值计算以及最优化的理论。

这一点在程序碰到问题或者计算结果不理想的时候尤为重要。

很多时候结果不理想并不是自己的理论出了问题，而是盲目或者错误使用matlab的工具箱而导致的。

比如我曾经做过一个单纯形法的优化程序，但是结果总是不理想，这个时候就要返回到单纯形法具体是一种什么样的算法来考虑这个问题，最后发现是由于目标函数的某一部分十分平缓导致的。

当然更重要的是如果你不理解理论，很多问题根本不知道如何处理。

有个学化学同学就曾问我一个程序怎么写，说matlab肯定可以完成的。

MatLab实习心得体会 (3)MatLab实习心得体会 (3)精选2篇（一）在进行MatLab实习的过程中，我学到了很多关于MatLab的知识和技巧，也锻炼了自己的解决问题的能力。

以下是我在实习过程中的一些心得体会：1. 熟练掌握基本语法：MatLab有很多基本的函数和语法，熟练掌握这些基本知识对于编写代码至关重要。

在实习过程中，我花了很多时间学习和练习MatLab的基本语法，以确保我能够正确地使用各种函数和语句。

2. 学会使用文档和资源：MatLab有非常丰富的文档和资源库，可以帮助我们快速解决问题。

在实习过程中，我学会了如何使用MatLab的文档和资源库，并从中获取并应用相关知识。

3. 编写模块化的代码：编写模块化的代码可以使代码更加清晰和可读，也方便后续的调试和维护。

在实习过程中，我尽量将代码分解为不同的功能模块，并使用函数和脚本文件将它们组织起来。

4. 遇到问题要善于查找解决方案：在实习过程中，我遇到了很多问题，有些问题在课堂上并没有涉及到。

在解决这些问题的过程中，我学会了如何善用搜索引擎和MatLab 的社区论坛，通过查找解决方案，我能够更快地解决问题。

5. 多做实践练习：实践是学习MatLab最有效的方法之一。

在实习过程中，我尽量多做一些实践练习，通过实际操作来加深对MatLab的理解和掌握。

总的来说，MatLab实习不仅让我学到了很多关于MatLab的知识和技巧，也使我对编程和问题解决能力有了更深入的认识和提高。

通过实习，我能够更加独立地解决问题，并且对MatLab的应用范围也有了更清晰的认识。

MatLab实习心得体会 (3)精选2篇（二）在MatLab实习期间，我学到了很多关于编程和数据分析方面的知识和技能。

通过实践操作和与同事的合作，我更深入地理解了MatLab的各种功能和用法。

首先，我学会了如何使用MatLab进行数据处理和分析。

我学习了如何导入、清洗和处理数据，以及如何应用不同的统计分析方法来解读数据。

matlab中的sfunction的用法（C语言）—转matlab中的sfunction的用法(C语言)matlab中的sfunction的用法（C语言）创建一个有1输入（2维），2输出（1维），3个参数，还有全局变量的s-function。

1.新建sfunction的C语言文件打开simulink，点击User-Defined?Functions里面的S-Function?Examples。

这个里面有多个语言版本的模板，有C，C++，Ada，Fortran和M语言的版本，其实都大同小异，只要了解几个函数就很容易使用了。

?选择C语言的版本：从S-function模块中选择C-file?S-functions里面的Basic?C-MEX?template。

打开后，另存为自己的模块名字，如test.c。

?下面我们来分析代码：#define?S_FUNCTION_NAME?test//这里把文件名sfuntmpl_basic修改为test?#define?S_FUNCTION_LEVEL?2#include?"simstruc.h"//程序里面要用到的头文件在这里引用，如“math.h”等。

float?global_var;?//定义全局变量static?void?mdlInitializeSizes(SimStruct?S){//这个函数用来设置输入、输出和参数的。

ssSetNumSFcnParams(S,?3);?/设置参数个数，这里为3?/if?(ssGetNumSFcnParams(S)?!=?ssGetSFcnParamsCount(S))?{return;}ssSetNumContStates(S,?0);//设置连续状态的个数，缺省为0；?ssSetNumDiscStates(S,?0);//设置离散状态的个数，缺省为0；if?(!ssSetNumInputPorts(S,?1))?return;//设置输入变量的个数，这里为1ssSetInputPortWidth(S,?0,?2);?//设置输入变量0的维数为2 ssSetInputPortRequiredContiguous(S,?0,?true);?//设置input0的访问方式，true就是临近访问，这样指针的增量后就可以直接访问下个input端口了。

函数是system Function的简称，用它来写自己的simulink模块。

可以用matlab、C、C++、Fortran、Ada等语言来写，这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧（主要是它比较简单）。

先讲讲为什么要用s函数，我觉得用s函数可以利用matlab的丰富资源，而不仅仅局限于simulink提供的模块，而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作，还可以操作windows API等的。

先介绍一下simulink的仿真过程（以便理解s函数），simulink的仿真有两个阶段：一个为初始化，这个阶段主要是设置一些参数，像系统的输入输出个数、状态初值、采样时间等；第二个阶段就是运行阶段，这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、计算连续状态等等，这个阶段需要反复运行，直至结束。

在matlab的workspace里打edit sfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板)，我们看它来具体分析s函数的结构。

它的第一行是这样的：function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag) .先讲输入与输出变量的含义：t是采样时间，x是状态变量，u是输入（是做成simulink模块的输入）,flag 是仿真过程中的状态标志（以它来判断当前是初始化还是运行等）；sys输出根据flag的不同而不同（下面将结合flag来讲sys的含义），x0是状态变量的初始值，str是保留参数（mathworks公司还没想好该怎么用它，嘻嘻，一般在初始化中将它置空就可以了,str=[])，ts是一个1×2的向量，ts(1)是采样周期， ts(2)是偏移量。

下面结合sfuntmpl.m中的代码来讲具体的结构：switch flag, %判断flag，看当前处于哪个状态case 0,[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;flag=0表示处于初始化状态，此时用函数mdlInitializeSizes进行初始化，此函数在 sfuntmpl.m的149行，我们找到他，在初始化状态下，sys是一个结构体，用它来设置模块的一些参数，各个参数详细说明如下size = simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成sizes.NumContStates = 0;%模块连续状态变量的个数sizes.NumDiscStates = 0;%模块离散状态变量的个数sizes.NumOutputs = 0;%模块输出变量的个数sizes.NumInputs = 0;%模块输入变量的个数sizes.DirFeedthrough = 1;%模块是否存在直接贯通（直接贯通我的理解是输入能 %直接控制输出）sizes.NumSampleTimes = 1;%模块的采样时间个数，至少是一个sys = simsizes(sizes); %设置完后赋给sys输出举个例子，考虑如下模型：dx/dt=fc(t,x,u) 也可以用连续状态方程描述：dx/dt=A*x+B*ux(k+1)=fd(t,x,u) 也可以用离散状态方程描述：x(k+1)=H*x(k)+G*u(k)y=fo(t,x,u) 也可以用输出状态方程描述：y=C*x+D*u设上述模型连续状态变量、离散状态变量、输入变量、输出变量均为1个，我们就只需改上面那一段代码为：（一般连续状态与离散状态不会一块用，我这儿是为了方便说明）sizes.NumContStates=1;sizes.NumDiscStates=1;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs=1;其他的可以不变。

matlab中s函数编写心得(转)Part I:所谓s函数是system Function的简称, 用它来写自己的simulink模块. s函数可以用matlab、C、C++、Fortran、Ada等语言来写，这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧（主要是它比较简单）< xmlnamespace prefix ="o" ns="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />先讲讲为什么要用s函数，我觉得用s函数可以利用matlab的丰富资源，而不仅仅局限于simulink提供的模块，而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作，还可以操作windows API等先介绍一下simulink的仿真过程（以便理解s函数），simulink的仿真有两个阶段：一个为初始化，这个阶段主要是设置一些参数，像系统的输入输出个数、状态初值、采样时间等；第二个阶段就是运行阶段，这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、计算连续状态等等，这个阶段需要反复运行，直至结束.在matlab的workspace里输入edit sfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板)，我们看它来具体分析s函数的结构.1. 函数的函数头函数的第一行：function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag) , 先讲输入与输出变量的含义：t是采样时间, x是状态变量, u是输入(是做成simulink模块的输入), flag是仿真过程中的状态标志(以它来判断当前是初始化还是运行等) sys输出根据flag的不同而不同(下面将结合flag来讲sys的含义), x0是状态变量的初始值, str是保留参数(mathworks公司还没想好该怎么用它, 一般在初始化中将它置空就可以了, str=[]), ts是一个1×2的向量, ts(1)是采样周期, ts(2)是偏移量2. 函数分析下面结合sfuntmpl.m中的代码来讲具体的结构：switch flag, %判断flag，看当前处于哪个状态case 0,[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;// 解释说明flag=0表示当前处于初始化状态，此时调用函数mdlInitializeSizes进行初始化，此函数在该文件的第149行定义. 其中的参数sys是一个结构体，它用来设置模块的一些参数，各个参数详细说明如下size = simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成sizes.NumContStates = 0; %模块连续状态变量的个数sizes.NumDiscStates = 0; %模块离散状态变量的个数sizes.NumOutputs = 0; %模块输出变量的个数sizes.NumInputs = 0; %模块输入变量的个数sizes.DirFeedthrough = 1; %模块是否存在直接贯通sizes.NumSampleTimes = 1; %模块的采样时间个数, 至少是一个sys = simsizes(sizes); %设置完后赋给sys输出举个例子，考虑如下模型:dx/dt=fc(t,x,u) 也可以用连续状态方程描述：dx/dt=A*x+B*u x(k+1)=fd(t,x,u) 也可以用离散状态方程描述：x(k+1)=H*x(k)+G*u(k)y=fo(t,x,u) 也可以用输出状态方程描述：y=C*x+D*u设上述模型连续状态变量、离散状态变量、输入变量、输出变量均为1个，我们就只需改上面那一段代码为(一般连续状态与离散状态不会一块用, 我这儿是为了方便说明):sizes.NumContStates=1;sizes.NumDiscStates=1;sizes.Nu mOutputs=1;sizes.NumInputs=1;其他的可以不变, 继续在mdlInitializeSizes函数中往下看：x0 = []; %状态变量设置为空，表示没有状态变量，以我们上面的假设，可改为x0=[0,0](离散和连续的状态变量我们都设它初值为0)str = []; %保留参数, 置[]就可以了, 没什么用ts = [0 0]; %采样周期设为0表示是连续系统, 如果是离散系统在下面的mdlGetTimeOfNextVarHit函数中具体介绍case 1,sys=mdlDerivatives(t,x,u);//flag=1表示此时要计算连续状态的微分, 即上面提到的dx/dt=fc(t,x,u)中的dx/dt, 找到193行的函数mdlDerivatives, 如果设置连续状态变量个数为0, 此处只需sys=[]就可以了, 按我们上述讨论的那个模型, 此处改成sys=fc(t,x(1),u)或sys=A*x(1)+B*u, 我们这儿x(1)是连续状态变量, 而x(2)是离散的, 这儿只用到连续的, 此时的输出sys就是微分case 2,sys=mdlUpdate(t,x,u);//flag=2表示此时要计算下一个离散状态, 即上面提到的x(k+1)=fd(t,x,u), 找到mdlUpdate函数, 它这儿sys=[]表示没有离散状态, 我们这儿可以改成sys=fd(t,x(2),u)或sys=H*x(2)+G*u;%sys即为x(k+1)case 3,sys=mdlOutputs(t,x,u);//flag=3表示此时要计算输出, 即y=fo(t,x,u), 找到218行的mdlOutputs函数. 如果sys=[]表示没有输出, 我们改成sys=fo(t,x,u)或sys=C*x+D*u %sys此时为输出ycase 4,sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);//flag=4表示此时要计算下一次采样的时间, 只在离散采样系统中有用(即上文的mdlInitializeSizes中提到的ts设置ts(1)不为0), 连续系统中只需在mdlGetTimeOfNextVarHit函数中写上sys=[]. 这个函数主要用于变步长的设置, 具体实现大家可以用edit vsfunc看vsfunc.m这个例子case 9,sys=mdlTerminate(t,x,u);//flag=9表示此时系统要结束，一般来说写上在mdlTerminate函数中写上sys=[]就可, 如果你在结束时还要设置什么，就在此函数中写完了.Part II此外, s函数还可以带用户参数, 下面给个例子, 它和simulink下的gain模块功能一样function [sys,x0,str,ts] = sfungain(t,x,u,flag,gain)switch flag,case 0,sizes = simsizes;sizes.NumContStates = 0;sizes.NumDiscStates = 0;sizes.NumOutputs = 1;sizes.NumInputs = 1;sizes.DirFeedthrough = 1;sizes.NumSampleTimes = 1;sys = simsizes(sizes);x0=[];str=[];ts=[0,0];case 3,sys=gain*u;case {1,2,4,9},sys = [];end做好了s函数后, simulink --> user-defined function下拖一个S-Function到你的模型, 就可以用了. 在simulink -->user-defined function还有个s-Function Builder, 他可以生成用c 语言写的s函数. 或者在matlab的workspace下打sfundemos, 可以看到很多演示s函数的程序Part IIISIMULINK s-function的设计Simulink为用户提供了许多内置的基本库模块, 通过这些模块进行连接而构成系统的模型. 对于那些经常使用的模块进行组合并封装可以构建出重复使用的新模块, 但它依然是基于Simulink原来提供的内置模块.而Simulink s-function是一种强大的对模块库进行扩展的新工具.(一) s-function的概念s-function是一个动态系统的计算机语言描述, 在MATLAB里, 用户可以选择用m文件编写, 也可以用c或mex文件编写, 在这里只给大家介绍如何用m文件编写s-function.S-function提供了扩展Simulink模块库的有力工具, 它采用一种特定的调用语法, 使函数和Simulink解法器进行交互.S-function最广泛的用途是定制用户自己的Simulink模块. 它的形式十分通用, 能够支持连续系统、离散系统和混合系统.(二) 建立m文件s-function1. 使用模板文件:sfuntmp1.m, 其格式为[sys,x0]=function(t,x,u,flag). 该该模板文件位于MATLAB根目录下toolbox/simulink/blocks目录下模板文件里s-function的结构十分简单, 它只为不同的flag的值指定要相应调用的m文件子函数. 比如当flag=3时, 即模块处于计算输出这个仿真阶段时, 相应调用的子函数为sys=mdloutputs(t,x,u). 模板文件使用switch语句来完成这种指定, 当然这种结构并不唯一, 用户也可以使用if语句来完成同样的功能. 而且在实际运用时, 可以根据实际需要来去掉某些值, 因为并不是每个模块都需要经过所有的子函数调用.模板文件只是Simulink为方便用户而提供的一种参考格式, 并不是编写s-function的语法要求, 用户完全可以改变子函数的名称, 或者直接把代码写在主函数里, 但使用模板文件的好处是, 比较方便, 而且条理清晰.使用模板编写s-function, 用户只需把s-函数名换成期望的函数名称, 如果需要额外的输入参量, 还需在输入参数列表的后面增加这些参数, 因为前面的4个参数是simulink调用s-function时自动传入的.对于输出参数, 最好不做修改. 接下去的工作就是根据所编s-function要完成的任务, 用相应的代码去替代模板里各个子函数的代码即可.Simulink在每个仿真阶段都会对s-function进行调用. 在调用时, Simulink会根据所处的仿真阶段为flag传入不同的值, 而且还会为sys这个返回参数指定不同的角色. 也就是说尽管是相同的sys变量, 但在不同的仿真阶段其意义却不相同, 这种变化由simulink自动完成.m文件s-function可用的子函数说明如下:mdlInitializeSizes(flag=0) -- 定义s-function模块的基本特性, 包括采样时间、连续或者离散状态的初始条件和sizes数组mdlDerivatives(flag=1) -- 计算连续状态变量的微分方程mdlUpdate(flag=2) -- 更新离散状态、采样时间和主时间步的要求mdlOutputs(flag=3) -- 计算s-function的输出mdlGetTimeOfNextVarHit(flag=4) -- 计算下一个采样点的绝对时间, 这个方法仅仅是在用户在mdlInitializeSizes 里说明了一个可变的离散采样时间概括说来, 建立s-function可以分成两个分离的任务: 第一, 初始化模块特性包括输入输出信号的宽度, 离散连续状态的初始条件和采样时间. 第二, 将算法放到合适的s-function子函数中去。

通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。

首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。

就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。

比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。

就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。

而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。

就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。

这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。

再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。

通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。

matlab实验心得总结（5篇范例）第一篇：matlab实验心得总结通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。

首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。

就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。

比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。

就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。

而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。

就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。

这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。

再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。

通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。

matlab实验心得总结《matlab 实验心得总结》在学习和使用 MATLAB 的过程中，我经历了从陌生到熟悉，从困惑到理解的过程。

通过一系列的实验操作，我不仅掌握了 MATLAB 的基本操作和功能，还深刻体会到了它在解决实际问题中的强大作用。

MATLAB 给我的第一印象就是其简洁明了的界面和丰富的函数库。

在刚开始接触时，面对众多的函数和命令，我感到有些不知所措。

但随着不断的学习和实践，我逐渐发现，只要掌握了一些常用的函数和语法规则，就能够轻松地完成许多复杂的任务。

在进行实验的过程中，我深刻体会到了编程思维的重要性。

编写MATLAB 程序需要有清晰的逻辑和步骤，每一行代码都要有明确的目的。

例如，在处理数据时，需要先明确数据的类型和格式，然后选择合适的函数进行处理。

如果逻辑不清晰，很容易导致程序出错或者无法得到预期的结果。

数据处理是 MATLAB 的一个重要应用领域。

通过使用 MATLAB的数据处理函数，我能够快速地对大量的数据进行分析和处理。

比如，计算数据的均值、方差、最大值、最小值等统计量，或者对数据进行排序、筛选等操作。

这些功能在处理实验数据或者实际工程数据时非常有用，可以帮助我们快速地获取数据的特征和规律。

图像和信号处理也是 MATLAB 的强项之一。

在实验中，我学会了使用 MATLAB 对图像进行读取、显示、处理和保存。

通过对图像进行灰度变换、滤波、边缘检测等操作，我能够实现对图像的增强和特征提取。

在信号处理方面，MATLAB 提供了丰富的函数来进行信号的生成、变换、滤波和分析。

这对于处理音频、通信等领域的信号问题非常有帮助。

数学计算是 MATLAB 的核心功能之一。

它可以轻松地求解各种数学问题，如线性方程组、非线性方程、微分方程等。

在实验中，我利用 MATLAB 解决了一些复杂的数学计算问题，深刻体会到了它在数学计算方面的高效和准确。

在实验过程中，我也遇到了一些困难和问题。

例如，程序出现错误时，需要仔细检查代码，找出错误的原因并进行修改。

Matlab中S-函数的编写S-函数使Simulink的功能大大扩充，除Mmatlab外，用户还可以用其他语言（C/C++/FORTRAN/Ada）编写实现算法，很强大的同时也对使用者提出了较高的要求。

下面是编写S-函数的整个流程：0 基础知识（1）Simulink仿真过程Simulnk仿真分为两步：初始化、仿真循环。

仿真是由求解器控制的，求解器主要作用是：计算模块输出、更新模块离散状态、计算连续状态。

求解器传递给系统的信息包括：时间、输入和当前状态。

系统的作用：计算模块的输出、更新状态、计算状态导数，然后将这些信息传递给求解器。

求解器和系统之间的信息传递是通过不同标志来控制的。

（2）S-函数控制流（3）S-函数的几个概念1）直接馈通在编写S-函数时，初始化函数中需要对sizes.DirFeedthrough 进行设置，如果输出函数mdlOutputs或者对于变采样时间的mdlGetTimeOf NextVarHit是输入u的函数，则模块具有直接馈通的特性sizes.DirFee dthrough=1;否则为0。

2）采样时间仿真步长就是整个模型的基础采样时间，各个子系统或模块的采样时间，必须以这个步长为整数倍。

连续信号和离散信号对计算机而言其实都是采样而来的，只是采样时间不同，连续信号采样时间可认为趋于0且基于微分方程，离散信号采样时间比较长基于差分方程。

离散信号当前状态由前一个时刻的状态决定，连续信号可以通过微分方程计算得到。

如果要将连续信号离散化还要考虑下信号能否恢复的问题，即香农定理。

采样时间点的确定：下一个采样时间=（n*采样间隔）+ 偏移量，n表示当前的仿真步，从0开始。

对于连续采样时间，ts可以设置为[0 0]，其中偏移量为0；对于离散采样时间，ts假设为[0.25 0.1]，表示在S-函数仿真开始后0. 1s开始每隔0.25s运行一次，当然每个采样时刻都会调用mdlOutPuts 和mdlUpdate函数；对于变采样时间，即离散采样时间的两次采样时间间隔是可变的，每次仿真步开始时都需要用mdlGetTimeNextVarHit计算下一个采样时间的时刻值。

matlab中s函数编写心得(转)Part I:所谓s函数是system Function的简称, 用它来写自己的simulink模块. s函数可以用matlab、C、C++、Fortran、Ada等语言来写，这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧（主要是它比较简单）< xmlnamespace prefix ="o" ns="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />先讲讲为什么要用s函数，我觉得用s函数可以利用matlab的丰富资源，而不仅仅局限于simulink提供的模块，而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作，还可以操作windows API等先介绍一下simulink的仿真过程（以便理解s函数），simulink的仿真有两个阶段：一个为初始化，这个阶段主要是设置一些参数，像系统的输入输出个数、状态初值、采样时间等；第二个阶段就是运行阶段，这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、计算连续状态等等，这个阶段需要反复运行，直至结束.在matlab的workspace里输入edit sfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板)，我们看它来具体分析s函数的结构.1. 函数的函数头函数的第一行：function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag) , 先讲输入与输出变量的含义：t是采样时间, x是状态变量, u是输入(是做成simulink模块的输入), flag是仿真过程中的状态标志(以它来判断当前是初始化还是运行等) sys输出根据flag的不同而不同(下面将结合flag来讲sys的含义), x0是状态变量的初始值, str是保留参数(mathworks公司还没想好该怎么用它, 一般在初始化中将它置空就可以了, str=[]), ts是一个1×2的向量, ts(1)是采样周期, ts(2)是偏移量2. 函数分析下面结合sfuntmpl.m中的代码来讲具体的结构：switch flag, %判断flag，看当前处于哪个状态case 0,[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;// 解释说明flag=0表示当前处于初始化状态，此时调用函数mdlInitializeSizes进行初始化，此函数在该文件的第149行定义. 其中的参数sys是一个结构体，它用来设置模块的一些参数，各个参数详细说明如下size = simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成sizes.NumContStates = 0; %模块连续状态变量的个数sizes.NumDiscStates = 0; %模块离散状态变量的个数sizes.NumOutputs = 0; %模块输出变量的个数sizes.NumInputs = 0; %模块输入变量的个数sizes.DirFeedthrough = 1; %模块是否存在直接贯通sizes.NumSampleTimes = 1; %模块的采样时间个数, 至少是一个sys = simsizes(sizes); %设置完后赋给sys输出举个例子，考虑如下模型:dx/dt=fc(t,x,u) 也可以用连续状态方程描述：dx/dt=A*x+B*u x(k+1)=fd(t,x,u) 也可以用离散状态方程描述：x(k+1)=H*x(k)+G*u(k)y=fo(t,x,u) 也可以用输出状态方程描述：y=C*x+D*u设上述模型连续状态变量、离散状态变量、输入变量、输出变量均为1个，我们就只需改上面那一段代码为(一般连续状态与离散状态不会一块用, 我这儿是为了方便说明):sizes.NumContStates=1;sizes.NumDiscStates=1;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs=1;其他的可以不变, 继续在mdlInitializeSizes函数中往下看：x0 = []; %状态变量设置为空，表示没有状态变量，以我们上面的假设，可改为x0=[0,0](离散和连续的状态变量我们都设它初值为0)str = []; %保留参数, 置[]就可以了, 没什么用ts = [0 0]; %采样周期设为0表示是连续系统, 如果是离散系统在下面的mdlGetTimeOfNextVarHit函数中具体介绍case 1,sys=mdlDerivatives(t,x,u);//flag=1表示此时要计算连续状态的微分, 即上面提到的dx/dt=fc(t,x,u)中的dx/dt, 找到193行的函数mdlDerivatives,如果设置连续状态变量个数为0, 此处只需sys=[]就可以了, 按我们上述讨论的那个模型, 此处改成sys=fc(t,x(1),u)或sys=A*x(1)+B*u, 我们这儿x(1)是连续状态变量, 而x(2)是离散的, 这儿只用到连续的, 此时的输出sys就是微分case 2,sys=mdlUpdate(t,x,u);//flag=2表示此时要计算下一个离散状态, 即上面提到的x(k+1)=fd(t,x,u), 找到mdlUpdate函数, 它这儿sys=[]表示没有离散状态, 我们这儿可以改成sys=fd(t,x(2),u)或sys=H*x(2)+G*u;%sys即为x(k+1)case 3,sys=mdlOutputs(t,x,u);//flag=3表示此时要计算输出, 即y=fo(t,x,u), 找到218行的mdlOutputs函数. 如果sys=[]表示没有输出, 我们改成sys=fo(t,x,u)或sys=C*x+D*u %sys此时为输出ycase 4,sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);//flag=4表示此时要计算下一次采样的时间, 只在离散采样系统中有用(即上文的mdlInitializeSizes中提到的ts设置ts(1)不为0), 连续系统中只需在mdlGetTimeOfNextVarHit函数中写上sys=[]. 这个函数主要用于变步长的设置, 具体实现大家可以用edit vsfunc看vsfunc.m这个例子case 9,sys=mdlTerminate(t,x,u);//flag=9表示此时系统要结束，一般来说写上在mdlTerminate函数中写上sys=[]就可, 如果你在结束时还要设置什么，就在此函数中写完了.Part II此外, s函数还可以带用户参数, 下面给个例子, 它和simulink下的gain模块功能一样function [sys,x0,str,ts] = sfungain(t,x,u,flag,gain)switch flag,case 0,sizes = simsizes;sizes.NumContStates = 0;sizes.NumDiscStates = 0;sizes.NumOutputs = 1;sizes.NumInputs = 1;sizes.DirFeedthrough = 1;sizes.NumSampleTimes = 1;sys = simsizes(sizes);x0=[];str=[];ts=[0,0];case 3,sys=gain*u;case {1,2,4,9},sys = [];end做好了s函数后, simulink --> user-defined function下拖一个S-Function到你的模型, 就可以用了. 在simulink -->user-defined function还有个s-Function Builder, 他可以生成用c 语言写的s函数. 或者在matlab的workspace下打sfundemos, 可以看到很多演示s函数的程序Part IIISIMULINK s-function的设计Simulink为用户提供了许多内置的基本库模块, 通过这些模块进行连接而构成系统的模型. 对于那些经常使用的模块进行组合并封装可以构建出重复使用的新模块, 但它依然是基于Simulink原来提供的内置模块.而Simulink s-function是一种强大的对模块库进行扩展的新工具.(一) s-function的概念s-function是一个动态系统的计算机语言描述, 在MATLAB里, 用户可以选择用m文件编写, 也可以用c或mex文件编写, 在这里只给大家介绍如何用m文件编写s-function.S-function提供了扩展Simulink模块库的有力工具, 它采用一种特定的调用语法, 使函数和Simulink解法器进行交互.S-function最广泛的用途是定制用户自己的Simulink模块. 它的形式十分通用, 能够支持连续系统、离散系统和混合系统.(二) 建立m文件s-function1. 使用模板文件:sfuntmp1.m, 其格式为[sys,x0]=function(t,x,u,flag). 该该模板文件位于MATLAB根目录下toolbox/simulink/blocks目录下模板文件里s-function的结构十分简单, 它只为不同的flag的值指定要相应调用的m文件子函数. 比如当flag=3时, 即模块处于计算输出这个仿真阶段时, 相应调用的子函数为sys=mdloutputs(t,x,u).模板文件使用switch语句来完成这种指定, 当然这种结构并不唯一, 用户也可以使用if语句来完成同样的功能. 而且在实际运用时, 可以根据实际需要来去掉某些值, 因为并不是每个模块都需要经过所有的子函数调用.模板文件只是Simulink为方便用户而提供的一种参考格式, 并不是编写s-function的语法要求, 用户完全可以改变子函数的名称, 或者直接把代码写在主函数里, 但使用模板文件的好处是, 比较方便, 而且条理清晰.使用模板编写s-function, 用户只需把s-函数名换成期望的函数名称, 如果需要额外的输入参量, 还需在输入参数列表的后面增加这些参数, 因为前面的4个参数是simulink调用s-function时自动传入的.对于输出参数, 最好不做修改. 接下去的工作就是根据所编s-function要完成的任务, 用相应的代码去替代模板里各个子函数的代码即可.Simulink在每个仿真阶段都会对s-function进行调用. 在调用时, Simulink会根据所处的仿真阶段为flag传入不同的值, 而且还会为sys这个返回参数指定不同的角色. 也就是说尽管是相同的sys变量, 但在不同的仿真阶段其意义却不相同, 这种变化由simulink自动完成.m文件s-function可用的子函数说明如下:mdlInitializeSizes(flag=0) -- 定义s-function模块的基本特性, 包括采样时间、连续或者离散状态的初始条件和sizes数组mdlDerivatives(flag=1) -- 计算连续状态变量的微分方程mdlUpdate(flag=2) -- 更新离散状态、采样时间和主时间步的要求mdlOutputs(flag=3) -- 计算s-function的输出mdlGetTimeOfNextVarHit(flag=4) -- 计算下一个采样点的绝对时间, 这个方法仅仅是在用户在mdlInitializeSizes 里说明了一个可变的离散采样时间概括说来, 建立s-function可以分成两个分离的任务: 第一, 初始化模块特性包括输入输出信号的宽度, 离散连续状态的初始条件和采样时间. 第二, 将算法放到合适的s-function子函数中去。

Matlab学习心得[优秀范文5篇]第一篇：Matlab学习心得Matlab学习心得这个学期我们学习了Matlab，总体来说，这是一门挺难的课程。

当然我们的课时也是挺少的，我们也只是粗略的学习了下，所以对这门课程并不是很熟悉。

不过学习了之后还是挺有感想的。

特别是上网了解了一下有关Matlab的发展以及应用，觉得这真的是一门很有益处的课程。

其实Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，它是美国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，主要包括Matlab和Simulink两大部分，Matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用Matlab来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使Matlab成为一个强大的数学软件。

它和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

值得一提的是，20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的Matlab。

我们现在也正在学习FORTRAN语言，原来最早的Matlab是用FORTRAN编写出来的。

哈哈~真是稀奇。

不知道我们学了了FORTRAN语言以后，能不能用它来编写出Matlab的冰山一角。

Matlab具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。

它的产品族可以用来进行以下各种工作：数值分析，数值和符号计算，工程与科学绘图，控制系统的设计与仿真，数字图像处理技术，数字信号处理技术，通讯系统设计与仿真，财务与金融工程等。

matlab学习心得体会（精选3篇）matlab学习心得体会一:matlab学习心得 matlab中有丰富的图形处理能力,提供了绘制各种图形、图像数据的函数。

他提供了一组绘制二维和三维曲线的函数,他们还可以对图形进行旋转、缩放等操作。

matlab内部还包含丰富的数学函数和数据类型,使用方便且功能非常强大。

本学期通过对matlab的系统环境,数据的各种运算,矩阵的分析和处理,程序设计,绘图,数值计算及符号运算的学习,初步掌握了matlab的实用方法。

通过理论课的讲解与实验课的操作,使我在短时间内学会使用matlab,同时,通过上机实验,对理论知识的复习巩固实践,可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能,绘制出比较满意的二维三维图形,在实践中找到乐趣。

matlab是一个实用性很强,操作相对容易,比较完善的工具软件,使用起来比较方便,通过操作可以很快看到结果,能够清晰的感觉到成功与失败,虽然课程中也会出现一些小问题,但是很喜欢这门课程。

matlab学习心得体会二:matlab学习心得(463字) 学习matlab是听说它是一个功能强大的数学软件,但是正被微积分的计算缠身,听说有一个高级的计算器当然高兴,以后可以偷懒了,当然现在不能偷懒。

听说关于自动化的计算特别复杂,如果有一种软件能帮忙解题,那是一种极大的解脱,有益于缩短研究时间。

目前我只知道有三种数学软件,都是国外的,没有国内的,差距挺大的。

matlab学起来挺顺手的,比c语言简单。

但是深入学习的时候却困难重重,因为很多知识都没有学习,就算知道那些函数,也没有什么用处。

老师布置的作业难度大,写一篇实验,大一什么都不会,写一篇这种论文谈何容易。

最多也就会一些数值计算、符号计算、简单绘图,根本不会什么实验。

学习matlab体会最多的是这个软件的功能强大,好多数学题都被轻易的解出。

但是有一点遗憾,不知是我不会用,还是它没个功能,已知空间的电荷分布,求空间的电场分布。

matlab实验心得总结通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。

首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。

就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。

比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。

就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。

而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。

就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。

这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。

再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。

通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。

通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。

首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。

就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。

比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。

就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。

而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。

就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。

这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。

再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。

通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。