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1、word实习报告实习名称：工程仿真实习 系部名称：电气与信息工程学院 专业班级： 测控技术与仪器 14-1 班学生：学号：指导教师：曲贵波 吴东艳 工程学院教务处制2017年 06月 / 实习名称工程仿真实习实习时间2017 年 06 月 12 日至 2017 年06 月 23 日共 2 周实习单位或实习地点电气与信息工程学院仪器仪表实验室实习单位评语：（分散实习填）签字： 公章： 年 月 日成绩指导教师签字注：1、在此页后附实习总结。其容应包括：实习目的、实习容及实习结果等项目。2、此页为封皮，用A4幅面纸正反面打印。3、 实习总结使用A4幅面纸书写或打印，并附此页后在左侧一同装订。一 实习
2、目的1、 了解MATLAB的应用领域。2、 掌握MATLAB语言的基本操作命令及基本语法。3、 掌握MATALB进行数值分析与计算的基本方法。4、 掌握常用二维和三维图形的绘制方法。5、 掌握简单M文件的编程。6、 掌握MATLAB符号计算。7、 基本掌握SIMULINK仿真的基本方法。二 实习容(一) MATLAB的应用领域及运行环境1.1 MATLAB概述MATLAB(Matrix Laborator)是MathWorks公司开发科学与工程计算软件，广泛应用于自动控制、数学运算、信号分析、计算机技术、图像信号处理、财务分析、航天工业、汽车工业、生物医学工程、语音处理和雷达工程等行业。同时也
3、成为了国外高校和研究部门科学研究的重要工具。MATLAB是一种交互式的以矩阵为基础的系统计算平台，它用于科学和工程的计算与可视化。利用MATLAB软件，我们可以进行数值分析、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、数字信号处理等。1.2 MATLAB特点(1) 功能强大：包括运算功能、功能丰富的工具箱、强大的文字处理功能(2) 人机界面友好，编程效率高(3) 强大而智能化的作图功能(4) 可扩展性强(5) Simulink动态仿真功能1.3 MATLAB界面界面包含主菜单、工具栏、窗口（包含命令窗口、命令历史窗口、工作间管理窗口、当前路径窗口等）。此外，还有编译窗口
4、、图形窗口和帮助窗口等其他种类的窗口。1.3.1 菜单栏MATLAB的主菜单包括File、Edit、Debug、Desktop、Window和Help菜单。可以执行的操作有New、Open、Undo、Redo、Cut、copy等。1.3.2 工具栏MATLAB的工具栏包括新建文件、打开文件、剪切、复制和粘贴等常用图标；工具栏能实时显示MATLAB的当前路径，用户还可以通过工具栏来改变当前路径。1.3.3 各窗口介绍命令窗口：自动显示于MATLAB界面中，MATLAB用户界面的右侧窗口就为命令窗口。命令历史窗口：显示用户在命令窗口中所输入的每条命令的历史记录，并标明使用时间，这样可以方便用户的查
5、询。工作间管理窗口：用来显示当前计算机存中MATLAB变量的名称、数学结构、该变量的字节数及其类型。当前路径窗口：显示当前用户工作所在的路径，并对目录下的文件进行管理。(二) MATALB数值分析与计算的基本方法2.1 数据的类型和表示形式2.1.1 基本数据类型数据类型包括数值型、字符串型、元胞型、结构型。数值型又根据其表示形式进行分类，主要有单精度、双精度、整数类。而整数类又包括无符号和有符号类的整数。2.1.2 数据表示形式数据的表示形式可以有小数点或科学计数法，此外还介绍了矩阵与数组的概念。要想在MATLAB中表示复数，可以用特殊变量i、j表示虚数的单位。复数的表示形式有：z=a+b*
6、i或z=a+b*jz=a+bi或z=a+bj(当b为标量时)z=r*exp(i*theta)2.2 矩阵和数组2.2.1 矩阵定义方法对于矩阵的定义可以通过显式元素定义，即用一对中括号把元素填入其中；也可通过语句（格式为from:step:to）来创建，也可以用以下函数来生成向量：linspace(a,b,n) 生成从 a 到 b 之间线性分布的 n 个元素的行向量logspace (a,b,n) 用来生成对数等分向量此外，也可用由MATLAB提供的产生特殊矩阵的函数，它们有：zeros(m,n)、ones(m,n)、rand(m,n)、magic(N)、eye(m,n)等。2.2.2 矩阵元
7、素表示方法矩阵元素通过下标来标识，主要有全下标方式、单下标方式。子矩阵是从对应矩阵中取出一部分元素构成，用全下标和单下标方式取子矩阵。逻辑矩阵可用来提取矩阵，也可用其来标识子矩阵。使用logical函数。我们也可以对矩阵的某一个元素或多个元素赋值，矩阵的赋值有全下标方式、单下标方式、全元素方式；矩阵元素的删除就是简单地将其赋值为空矩阵(用表示)；在MATLAB中，可以通过方括号“”实现将小矩阵联接起来生成一个较大的矩阵。矩阵反转的函数有：triu(X)、tril(X)、flipud(X)、fliplr(X)等。2.2.3 矩阵运算函数接下来是矩阵和数组运算。首先介绍了矩阵运算的函数，比如：de
8、t(X)、rank(X)、inv(X)、diag(X)等。对于矩阵和数组的运算包括加减乘除、转置、乘方和一些注意事项。特别要注意的是对矩阵进行除法运算时注意是左除还是右除。2.2.4 向量四则运算向量与数的加法(减法)：向量中的每个元素与数的加法(减法)运算。向量与数的乘法(除法)：向量中的每个元素与数的乘法(除法)运算。2.2.5 向量的点乘和叉乘两个向量的矢量积(叉乘)：cross(a,b)两个向量的数量积(点乘)：dot(a,b)说明：通常 a、b 为包含3个元素的向量。2.2.6 数组的基本数值运算包括数组的加法(减法)、数组的乘法(除法)、数组的乘方。2.3 多项式创建和运算方法2.
9、3.1 多项式的创建直接输入系数向量创建多项式。由于在MATLAB中多项式是以向量的形式存储的，直接输入向量，MATLAB将按降幂自动把向量的元素分配给多项式各项的系数。而该向量可以是行向量，也可以是列向量。2.3.2 多项式的根、系数的解法(1) 多项式的根的求解roots 用来计算多项式的根。语法：r=roots(p)说明：p 为多项式；r 为计算的多项式的根，以列向量的形式保存。(2) 多项式的系数的求解与函数 roots 相反，根据多项式的根来计算多项式的系数可以用 poly 函数来实现。语法：p=poly (r)2.3.3 多项式的部分分式展开用 residue 函数来实现将分式表达
10、式进行多项式的部分分式展开。语法 ：r,p,k=residue(b,a)说明：b和a分别是分子和分母多项式系数行向量；r是r1 r2rn留数行向量；p为p1 p2pn极点行向量；k为直项行向量。2.3.4 多项式的运算(1) 用polyval函数计算polyval：用来计算多项式在给定变量时的值，是按数组运算规则进行计算的。语法：polyval(p,s) % p 为多项式, s 为给定矩阵。(2) 多项式的乘除多项式的乘法：p=conv(pl,p2)说明：p是多项式 p1 和 p2 的乘积多项式。多项式的除法：q,r=deconv(pl,p2)说明：除法不一定会除尽，会有余子式。多项式p1被p
11、2除的商为多项式 q，而余子式是 r。(3) 多项式的积分和微分多项式的微分由 polyder 函数实现。多项式的积分：MATLAB未提供多项式积分函数，但可以用p./length(p):-1:1,k的方法来完成积分，其中k为常数。(4) 多项式的卷积与解卷积计算卷积：conv(x,y)。如果 x 是输入信号，y 是线性系统的脉冲过渡函数，则 x 和 y 的卷积为系统的输出信号。解卷积：q,r=deconv(x,y)。2.3.5 多项式拟合多项式曲线拟合是用一个多项式来逼近一组给定的数据，使用 polyfit 函数来实现。拟合的准则是最小二乘法。插值运算是根据数据点的规律，找到一个多项式表达式
12、可以连接两个点，插值得出相邻数据点之间的数值。常用的函数有interp1(x,y,xi,method)、interp2(x,y,z,xi,yi,method)。2.4 稀疏矩阵稀疏矩阵指的是一个矩阵中如果包含很多元素值为0，则此矩阵可以只存储少量的非0元素，这个矩阵称为稀疏矩阵。稀疏矩阵大部分的元素都是0，因此只需储存非零元素的下标和元素值，这种特殊的存储方式可以节省大量的存储空间和不必要的运算。可以使用sparse函数产生稀疏矩阵。语法：sparse(i,j,s,m,n) sparse(p)说明：i、j 是非 0 元素的行、列下标；s是非0元素所形成的向量；m、n是s的行、列维数，可省略；i
13、、j、s 都是长度相同的向量，生成矩阵的元素 s(k)下标分别是 i(k)和 j(k)；p 为全元素矩阵。spdiags 函数是用对角线元素来构建一个稀疏矩阵。语法：spdiags(D,k,m,n)说明：矩阵 D 的每一列代表矩阵的对角线向量；k 代表对角线的位置(0 代表主对角线，1 代表向下位移一单位的次对角线，1 代表向上位移一单位的次对角线，依此类推)；m、n 分别代表矩阵的行、列维数。2.4.2 由稀疏矩阵转化为全元素矩阵与 sparse 函数相反，我们可以使用full 函数可将稀疏矩阵转变为全元素矩阵。语法：full(p)2.4.3 稀疏矩阵的标准数学运算原则(1) 如果函数的输入
14、参数是向量或标量，输出的参数为矩阵，则输出参数为全元素矩阵；(2) 如果函数的输入参数是矩阵，输出的参数为矩阵，则输出参数以输入矩阵的方式来表示，即当输入参数为稀疏矩阵时，输出参数也是稀疏矩阵；(3) 如果二元运算的两个操作数中有一个是全元素矩阵一个是稀疏矩阵，则对于“+”、“-”、“*”、“”运算结果为全元素矩阵，而“&”、“.* ”运算结果为稀疏矩阵。用“cat”函数或“”连接混合矩阵将产生稀疏矩阵。2.5 矩阵或数组的傅里叶变换与反变换X=fft(x,N)说明：x 可以是向量、矩阵和多维数组；N 为输入变量 x 的序列长度，可省略，如果 X 的长度小于 N，则会自动补零；如果 X 的长度
15、大于 N，则会自动截断；当 N 取 2 的整数幂时，傅立叶变换的计算速度最快。通常取大于又最靠近 x 长度的幂次。一般情况下，fft 求出的函数为复数，可用 abs 及 angle 分别求其幅值和相位。一维快速傅立叶逆变换：X=ifft(x,N)(三) MATLAB二维和三维图形的绘制图形的绘制在仿真的过程中会经常用到，因为图像具有直观、能反映事物的变化情况等优点，在工程仿真的过程中也显得非常重要。因此，掌握一些基本和常用的图像生成和处理函数是很有必要的。3.1 基本绘图命令表3.1 基本绘图命令函数名功能描述plot在x轴和y轴都按线性比例绘制二维图形 plot3在x轴、y轴和z轴都按线性比例绘制三维图形 loglog在x轴和y轴按对数比例绘
