學習Matlab的總結與感想

1、海南大學本科生 20102011學年度 第2學期課程考查論文學院（中心、所）： 信息科學技術學院 專 業(yè)： 電子信息工程 研究方向： 班 級： 學生姓名： 學生證號： 課程名稱： Matlab應用基礎 論文題目： 學習Matlab的總結與感想 任課老師： （以上由學生填寫）教師評閱：閱卷教師（簽名）： 年 月 日摘 要本文從計算機語言、數(shù)學建模、網(wǎng)絡控制系統(tǒng)仿真與結構化思維等方面闡述了半年來學習Matlab的心得體會與感想。由于個人知識有限，在部分細節(jié)問題的理解上可能存有偏差，還請杜老師批評指正，不吝賜教。關鍵詞：Matlab語言 數(shù)學建模軟件 網(wǎng)絡控制系統(tǒng)仿真 結構化思維學習Matlab快半

2、個學期了，雖然還有很多問題不是很清楚，但通過實踐學習，我對于Matlab總算有個整體的理解，而且每次上機操作，都會有一定的收獲和感想，下面，就談談我個人對于Matlab的一些看法。（Matlab語言）Matlab和其它語言不一樣，我這個學期學習的是C語言，另外，對于Action Script、HTML、php語言也接觸過一些。C語言主要是面向過程的，它的靈活性比較強，可根據(jù)自己的意圖編輯程序，但所耗費的時間和精力比較大。例如定義變量，就分為int、float、char等類型，十分麻煩，而Action Script與php就顯得比較隨意，不必糾結于哪一種類型的變量，比如，定義Var number

3、=3，Var play=true即可。相對于前兩者而言，Matlab則顯得更為靈活與快捷，它是一門解釋性語言，能自動將高級語言翻譯成機器語言。比如，求，當t=0,1,2,3,4,5時的值。如果使用C語言則需要定義變量，調(diào)用math函數(shù)，還要應用for循環(huán)、輸出函數(shù)，而Matlab則不然，只需輸入t=0:5;f=2.t，然后回車即可。另外，Matlab還配有許多常用公式，操作起來十分方便，例如，想求出在，時的零輸入響應，應用dsolve函數(shù)，只需輸入x=dsolve('D2y+3*Dy+2*y=0','y(0)=1,Dy(0)=1') 回車，即得結果：x=3*ex

4、p(-t)-2*exp(-2*t)?；蛟S，也正是Matlab語言簡潔、優(yōu)化的特點，才使得它在學術界被廣泛應用吧。（數(shù)學建模）對于數(shù)學建模而言，Matlab是一款相當不錯的建模輔助工具，因為 Matlab中有統(tǒng)計函數(shù)，線性分析函數(shù)，插值函數(shù)，非線性分析函數(shù)等等這些數(shù)模必備的函數(shù)，而且，Matlab強大的繪圖功能可使很多數(shù)學演算過程變得可視化。這些對于分析問題都很有幫助。雖然我們學習的Matlab是電子信息工程方向的，但在下個學期,，班里的大部分同學都要參加數(shù)模競賽，所以掌握好Matlab的各種函數(shù)模式就顯得尤為重要了。（Simulink與信號系統(tǒng)）Matlab除了具有強大的數(shù)學功能外，還具備Si

5、mulink仿真功能，這為我們工科的學生提供了許多便利。沒有編輯M-file文件那么麻煩，Simulink很直觀、形象，它使整個流程更加清晰明了，方便我們理解。譬如P132的圖3.30，上面是一個Discrete Impulse，下面是Gain(-1)和Discrete Impulse，其Delay設置為3。一看便知最終Scope結果是兩個間距為3且方向相反的脈沖波，而且修改起來也十分方便。同時，應用Simulink，也省去了部分編輯M-file文件的工作，使得效率更高，我想這也是Simulink為人們廣泛接受的原因之一吧。提起Simulink，便想到信號與系統(tǒng)這門課程，Simulink中有大

6、量該課程的常用函數(shù)，所以，學習Matlab，對于我們更加深刻地理解信號與系統(tǒng)也是非常有幫助的。比如P140的圖3.4.3，求系統(tǒng)的輸出響應：先從工作空間取出x和h，分別FFT（傅里葉變換），然后相乘，最后求其傅里葉逆變換，即得結果，這就是信號與系統(tǒng)第三章所講的連續(xù)系統(tǒng)的頻域分析思想。（網(wǎng)絡控制系統(tǒng)仿真）Matlab之所以能激發(fā)創(chuàng)作者的靈感，原因就在于它能把抽象的數(shù)學物理與直觀形象的具體實例相結合。在第七章的學習中，我第一次接觸到網(wǎng)絡控制系統(tǒng)，了解到它的特性與應用情況。網(wǎng)絡控制系統(tǒng)與現(xiàn)實社會有著密不可分的聯(lián)系，無論在工業(yè)、軍事還是生活，都有自動化控制的身影，比如P305的圖7.4，我們可以假設u

7、為“冷氣”，經(jīng)過DC Servo(被控對象)的作用后變?yōu)閥“暖氣”，再將信號傳給Node 4（傳感器），傳感器將信號傳給Network（網(wǎng)絡模塊），由Node 3（控制器）進行離散PID控制算法處理之后，再將信號傳給Node 2（執(zhí)行器），最后反作用于DC Servo(被控對象)，其中，Node 1（干擾節(jié)點）能發(fā)送干擾網(wǎng)絡通信的模擬信號，并在計算機節(jié)點中執(zhí)行干擾的高優(yōu)先級任務。TureTime工具箱在網(wǎng)絡控制系統(tǒng)仿真中有著重要的應用。首先，傳感器、控制器、執(zhí)行器及干擾節(jié)點是網(wǎng)絡控制的重要組成部分，有了TrueTime工具箱，我們只需調(diào)用TrueTime Kernel模塊生成節(jié)點，然后對各個程

8、序進行編輯，再建立對應的M-file文件，便可達到預期效果，用不著自設模塊那么麻煩了。另外，網(wǎng)絡控制系統(tǒng)存在時延、丟包、亂序等問題，這些問題會使系統(tǒng)的穩(wěn)定性變差，嚴重時甚至使系統(tǒng)失穩(wěn)，如果沒有一個精確的波形模擬，那么所造成的現(xiàn)實經(jīng)濟損失是無法估量的。而TrueTime的每個模塊都內(nèi)置了各式各樣的參數(shù)，通過改變參數(shù)可在屏幕上直觀形象地看到信號的傳輸情況，進而不斷改錯，完善系統(tǒng)。例如在Network模塊的網(wǎng)絡參數(shù)中有一個Data rate(bit/s)，即網(wǎng)絡傳輸速率，其含義為每秒鐘傳輸?shù)亩M制數(shù)，通過改變參數(shù)再運行的結果可知：在其它參數(shù)不變的情況下，網(wǎng)速越低，丟包越嚴重。通過有線網(wǎng)絡與無線網(wǎng)絡的

9、對比學習，我對無線網(wǎng)絡的控制系統(tǒng)也有了一定的了解。其大部分參數(shù)設置與有線網(wǎng)絡控制系統(tǒng)是相同的，所不同的是無線網(wǎng)絡有其獨特的功率問題。譬如：transmit power（發(fā)射功率），分別將其參數(shù)設置為20、40，從運行結果可以看到，如果發(fā)射功率過大，則會造成信號的資源浪費。另外，無線網(wǎng)絡在各個節(jié)點內(nèi)的反饋環(huán)上設置了電池模塊，可通過積分模塊來實現(xiàn)功耗變化情況的模擬。其實，當你了解某一參數(shù)的具體作用之后，在未運行之前，往往就能猜出大概結果了。例如：Receiver signal threshold（接受信號功率門限）參數(shù)，它的作用是節(jié)省功率消耗，將個別閑置的內(nèi)核功率降至接近于零的狀態(tài)，那么，將它的參

10、數(shù)由-48變?yōu)?10，則信號必失真，因為功率門限一旦提高，就會將一些非閑置（即有用的）內(nèi)核功率也降為零的狀態(tài)，必然導致信號失真。（圖像處理模塊）再談談Simulink圖像處理模塊，其實，視頻圖像處理模塊庫中的大部分功能，都可以應用其他軟件來實現(xiàn)。比如，分析和增強模塊庫，我們可以在PS中將兩個相同的圖層疊加，然后設置混合模式為柔光即可實現(xiàn)相同效果。但所不同的是，Matlab是以矩陣運算為基礎的軟件，其強大的數(shù)學功能保證了它的精準性。例如在P244例5-9中，應用了opening模塊庫（即形態(tài)學操作開啟），電腦自動將顏色與背景色接近的硬幣的白色目標區(qū)合為一塊，從而得出正確的運算結果。（Help功能

11、）通過對Matlab的學習，我的自學能力也有了一定的提高，畢竟，學習任何一款軟件都要多做多練習，遇到不會的內(nèi)容要多查些資料。Matlab軟件中有Help功能，每當遇到不懂的函數(shù)，我就向Help請教。有一次遇到一個名為residuez的函數(shù)，Help之后，通過解釋可知，該函數(shù)的作用是將F(z)展開成部分分式之和的形式，于是我按照調(diào)用格式進行編輯，得到了正確的結果。（結構化思維）學習Simulink之后，我感覺它不僅是一個仿真組件，它教給我的更是一種思維，一種建立模型分析問題的結構化思維方式。任何事物，從不同的角度來看，都可以想成是一個從頭至尾、環(huán)環(huán)相扣的系統(tǒng)，我們想要了解整個系統(tǒng)的功能，就必須以

12、每一塊結構為思維對象，層層分析，最后得出客觀的規(guī)律的正確結果。譬如P98，例2-12,，它表述的是一個系統(tǒng)在激勵u(t)作用下的響應。而分析的方式不同，所建立的模型肯定也不一樣。若將微分方程式轉化為，則仿真結果為圖2.33所示，若兩邊同時求拉普拉斯變換，得G(s)，則仿真結果如圖2.25所示，另外，還可通過計算狀態(tài)方程進行仿真。但無論是哪一種模型的分析，我們都可以通過改變某一個小模塊的參數(shù)來觀察整個系統(tǒng)的變化，也可以從整體思路出發(fā)去設計每一個模塊的內(nèi)容，這就是Matlab所體現(xiàn)的結構化思維。當然，Matlab博大精深，僅憑短時間的學習不可能掌握得很熟，這就要求我們在今后的學習中慢慢地品味，細細地琢磨，只有經(jīng)常去做，才能熟悉各個模塊的功能，多思考才能體會其中的樂趣