MATLAB应用与实验教程[贺超英]8通信工具箱
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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★二维变换★图像分析和统计(8)线性矩阵不等式控制工具箱 (LMI Control Too1boX)★LMI的基本用途★基于GUI的LMI编辑器★LMI问题的有效解法★LMI问题解决方案(9)模型预测控制工具箱 (Model Predictive Contro1 Too1box)★建模、辨识及验证★支持MISO模型和MIMO模型★阶跃响应和状态空间模型(10) μ分析与综合工具箱 (μ- Analysis and Synthesis Too1box)★μ分析与综合★H2和H∞最优综合★模型降阶★连续和离散系统★μ分析与综合理论(11)神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox for MATLAB)★BP,Hopfield,Kohonen、自组织、径向基函数等网络★竞争、线性、Sigmoidal等传递函数★前馈、递归等网络结构★性能分析及反应(12)优化工具箱 (Optimization Too1box)★线性规划和二次规划★求函数的最大值和最小值★多目标优化★约束条件下的优化★非线性方程求解(13)偏微分方程工具箱 (Partial Differential Equation Toolbox)★二维偏微方程的图形处理★几何表示★自适应曲面绘制★有限元方法(14)鲁捧控制工具箱 (Robust Contro1 Too1box)★LQG/LTR最优综合★H2和H∞最优综合★奇异值模型降阶★谱分解和建模(15)信号处理工具箱 (Signal Processing ToolboX)★数字和模拟滤波器设计、应用及仿真★谱分析和估计★FFT,DCT等变换★参数化模型(16)样条工具箱 (Spline Too1box)★分段多项式和B样条★样条的构造★曲线拟合及平滑★函数微分、积分(17)统计工具箱 (Statistics Too1box)★概率分布和随机数生成★多变量分析★回归分析★主元分析★假设检验(18)符号数学工具箱 (Symbolic Math Too1box)★符号表达式和符号短阵的创建★符号微积分、线性代数、方程求解★因式分解、展开和简化★符号函数的二维图形★图形化函数计算器(19)系统辨识工具箱 (System Identification Toolbox)★状态空间和传递函数模型★模型验证★ MA,AR,ARMA等★基于模型的信号处理★谱分析(20)小波工具箱 (WaveLab)★基于小波的分析和综合★图形界面和命令行接口★连续和离散小波变换及小波包★一维、二维小波★自适应去噪和压缩。
Matlab各工具箱功能简介(部分)Toolbo某工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化1 Symbolic Math Toolbo某符号数学工具箱Symbolic Math Toolbo某? 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 Toolbo某包含 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 Toolbo某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 Toolbo某统计学工具箱Statistics and Machine Learning Toolbo某提供运用统计与机器学习来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。
您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图,使用概率分布拟合数据,生成用于Monte Carlo 仿真的随机数,以及执行假设检验。
《MATLAB在通信中的应用》实验指导书李敏编写乐山师范学院物理与电子信息科学系2010年3月前言《MATLAB在通信中的应用》是通信工程专业学生的专业基础课。
通过本课程的学习,旨在使学生掌握运用MATLAB进行信号和系统分析以及通信系统仿真和辅助设计方面的基本方法;培养学生分析问题、解决问题的能力;掌握利用MATLAB进行理论研究的基本技能;为进一步学习通信原理、数字信号处理打好基础,并为今后从事科学研究奠定基础。
设置的具体实验项目有8个。
主要内容包括熟悉MATLAB环境、MATLAB数值运算及绘图功能、程序设计基础、MATLAB在信号与系统及通信系统仿真中的应用、SIMULINK仿真基础。
其中SIMULINK仿真基础为验证性实验,其它全部为基本实验。
该指导书适用专业:通信工程、信息工程。
编者 2010年3月目录前言 (i)目录 ........................................................................................................................... i i 实验一熟悉MATLAB环境 (1)实验二MATLAB数值运算及绘图功能 (3)实验三MATLAB程序设计基础 (8)实验四MATLAB在信号与系统中的应用-波形合成与分解 (13)实验五MATLAB在通信系统仿真中的应用 (16)实验六离散卷积的MATLAB演示实验 (20)实验七傅氏变换数值计算的MATLAB实现 (23)实验八SIMULINK仿真基础 (25)实验一熟悉MATLAB环境一、[实验目的]1.熟悉MATLAB主界面,学会常用的窗口的操作2.学会简单的矩阵输入3.熟悉MATLAB基本语句的使用、矩阵与向量的基本运算二、[实验原理]1. 用户第一次使用MATLAB时,可通过demo命令,启动MATLAB的演试程序,领略MATLAB所提供的强大的运算与绘图功能。
MATLAB使用详解信号处理工具箱MATLAB是一种广泛应用于工程和科学领域的计算机软件,其强大的信号处理工具箱使得处理和分析各种类型的信号变得更加容易和高效。
信号处理工具箱提供了丰富的函数和工具,涵盖了信号的生成、滤波、变换、分析和可视化等方面的功能。
在信号处理中,最基本的操作之一就是信号的生成。
信号处理工具箱中包含了多种用于生成各种类型信号的函数,如正弦波、方波、脉冲序列等。
利用这些函数,用户可以方便地生成用于实验或模拟的信号。
对于真实世界中的信号,通常需要进行滤波以去除不需要的频率分量或噪声。
信号处理工具箱提供了多种常用的滤波器设计方法和函数,如FIR(有限脉冲响应)滤波器和IIR(无限脉冲响应)滤波器。
用户可以根据滤波要求选择适当的滤波器类型,并使用提供的函数进行滤波器设计和实现。
信号的频域表示对于信号处理也是非常重要的。
信号处理工具箱提供了多种频谱分析函数和变换函数,如快速傅里叶变换(FFT)、波束形成、频谱估计等。
通过这些函数,用户可以方便地对信号进行频域分析,了解信号的频率特性和频谱分布。
此外,信号处理工具箱还提供了多种分析方法和工具,如自相关和互相关分析、线性预测分析、波形拟合等。
这些方法和工具可以帮助用户进一步理解和分析信号的特征,提取相关信息并进行信号处理和建模。
在信号处理工具箱中,数据可视化也是一个非常重要的功能。
用户可以利用提供的绘图函数将信号进行可视化,比如绘制时域波形图、频率图、功率谱图等。
这些图像可以帮助用户更直观地了解信号的现象和特性,更好地进行信号处理和分析。
最后,信号处理工具箱还提供了多种实用函数和工具,如滤波器分析、信号检测、模型拟合等。
这些函数和工具可以帮助用户更方便地进行信号处理和分析工作,节省时间和精力。
综上所述,MATLAB信号处理工具箱为用户提供了全面和强大的信号处理功能,从信号的生成、滤波、变换到分析和可视化,都有相应的函数和工具可供使用。
用户可以根据实际需求选取适当的函数和方法,实现对信号的处理和分析,从而更好地理解和应用信号处理的相关知识。