Ⅰ 如何使用matlab中的工具箱
如果是系統自帶的，你可以直接用，如果是外部的或者是自編的你需要先把文件夾拷貝到tools文件夾下，再設置路徑。
Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系統工具箱包含如下功能：
連續系統設計和離散系統設計
狀態空間和傳遞函數以及模型轉換
時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）
頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）
根軌跡、極點配置
較為常見的matlab控制箱有：
控制類：
控制系統工具箱(control systems toolbox)
系統識別工具箱（system identification toolbox）
魯棒控制工具箱（robust control toolbox）
神經網路工具箱（neural network toolbox）
頻域系統識別工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型預測控制工具箱（model predictive control toolbox）
多變數頻率設計工具箱（multivariable frequency design toolbox）
信號處理類：
信號處理工具箱（signal processing toolbox）
濾波器設計工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高階譜分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）
其它工具箱：
統計工具箱(statistics toolbox)
數學符號工具箱（symbolic math toolbox）
定點工具箱（fixed-point toolbox）
射頻工具箱（RF toolbox）
1990年，MathWorks軟體公司為Matlab提供了新的控制系統模型化圖形輸入與模擬工具，並命名為Simulab，使得模擬軟體進入了模型化圖形組態階段，1992年正式命名為Simulink，即simu（模擬）和link（連接）。matlab7.0里的simulink為6.0版本，matlab6.5里的simulink為5.0版本。
MATLAB的SIMULINK子庫是一個建模、分析各種物理和數學系統的軟體，它用框圖表示系統的各個環節，用帶方向的連線表示各環節的輸入輸出關系。
啟動SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口鍵入「SIMULINK」命令，此時出現一個SIMULINK窗口，包含七個模型庫，分別是信號源庫、輸出庫、離散系統庫、線性系統庫、非線性系統庫及擴展系統庫。
1.信號源庫
包括階躍信號、正弦波、白雜訊、時鍾、常值、文件、信號發生器等各種信號源，其中信號發生器可產生正弦波、方波、鋸齒波、隨機信號等波形。
2.輸出庫
包括示波器模擬窗口、MATLAB工作區、文件等形式的輸出。
3.離散系統庫
包括五種標准模式：延遲，零-極點，濾波器，離散傳遞函數，離散狀態空間。
4.線性系統庫
提供七種標准模式：加法器、比例環節、積分環節、微分環節、傳遞函數、零-極點、狀態空間。
5.非線性系統庫
提供十三種常用標准模式：絕對值、乘法、函數、回環特性、死區特性、斜率、繼電器特性、飽和特性、開關特性等。
6.系統連接庫包括輸入、輸出、多路轉換等模塊，用於連接其他模塊。
7.系統擴展庫
考慮到系統的復雜性，SIMULINK另提供十二種類型的擴展系統庫，每一種又有多種模型供選擇。
使用時只要從各子庫中取出模型，定義好模型參數，將各模型連接起來，然後設置系統參數，如模擬時間、模擬步長、計算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及專用於線性系統的LinSim演算法，用戶根據模擬要求選擇適當的演算法。
當然，不同版本的Matlab/Simulink內容有所不同。
另外，Simulink還提供了諸如航空航天、CDMA、DSP、機械、電力系統等專業模塊庫，給快速建模提供了很大的便利。
Ⅱ matlab 時頻分析工具箱怎麼用
1.把工具箱解壓到一個地方 2.打開matlab 3.File -> Set Path... -> Add with Subfolders... ->選擇剛才解壓的文件夾 這樣就添加完成了，你就可以調用工具箱回中的函數了。答我添加了個時頻分析的工具箱，就這樣操作，可以使用。
Ⅲ 用matlab進行頻譜分析應該用什麼工具箱
1、采樣數據導入matlab
。
采樣數據的導入至少有三種方法。
第一就是手動將數據整理成matlab支持的格式，這種方法僅適用於數據量比較小的采樣。
第二種方法是使用matlab的可視化交互操作，具體操作步驟為：file
-->
import
data，然後在彈出的對話框中找到保存采樣數據的文件，根據提示一步一步即可將數據導入。這種方法適合於數據量較大，但又不是太大的數據。
第三種方法，使用文件讀入命令。數據文件讀入命令有textread、fscanf、load等，如采樣數據保存在txt文件中，則推薦使用
textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f');
這條命令將data.txt中保存的數據三個三個分組，將每組的第一個數據送給列向量a，第三個數送給列向量b，第二個數據丟棄。命令類似於c語言，詳細可查看其幫助文件。文件讀入命令錄入采樣數據可以處理任意大小的數據量，且錄入速度相當快，一百多萬的數據不到20秒即可錄入。
2、對采樣數據進行頻譜分析
。
頻譜分析自然要使用快速傅里葉變換fft了，對應的命令即
fft
，簡單使用方法為：y=fft(b,n)，其中b即是采樣數據，n為fft數據采樣個數。一般不指定n，即簡化為y=fft(b)。y即為fft變換後得到的結果，與b的元素數相等，為復數。以頻率為橫坐標，y數組每個元素的幅值為縱坐標，畫圖即得數據b的幅頻特性；以頻率為橫坐標，y數組每個元素的角度為縱坐標，畫圖即得數據b的相頻特性。典型頻譜分析m程序舉例如下：
clc
fs=100;
t=[0:1/fs:100];
n=length(t)-1;%減1使n為偶數
%頻率解析度f=1/t=fs/n
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)...
+0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模擬對信號進行采樣，得到采樣數據p，下面對p進行頻譜分析
figure(1)
plot(t,p);
grid
on
title('信號
p(t)');
xlabel('t')
ylabel('p')
y=fft(p);
magy=abs(y(1:1:n/2))*2/n;
f=(0:n/2-1)'*fs/n;
figure(2)
%plot(f,magy);
h=stem(f,magy,'fill','--');
set(h,'markeredgecolor','red','marker','*')
grid
on
title('頻譜圖
（理想值：[0.48hz,1.3]、[0.52hz,2.1]、[0.53hz,1.1]、[1.8hz,0.5]、[2.2hz,0.9]）
');
xlabel('f
(hz)')
ylabel('幅值')
對於現實中的情況，采樣頻率fs一般都是由采樣儀器決定的，即fs為一個給定的常數；另一方面，為了獲得一定精度的頻譜，對頻率解析度f有一個人為的規定，一般要求f<0.01，即采樣時間ts>100秒；由采樣時間ts和采樣頻率fs即可決定采樣數據量，即采樣總點數n=fs*ts。這就從理論上對采樣時間ts和采樣總點數n提出了要求，以保證頻譜分析的精準度。
Ⅳ 如何使用matlab中的ident工具箱進行系統辨
系統自帶直接用外部或者自編需要先把文件夾拷貝tools文件夾下再設置路徑 Matlab常用工具箱介紹(英漢對照) Matlab Main Toolbox--matlab主工具箱 Control System Toolbox--控制系統工具箱 Communication Toolbox--通訊工具箱 Financial Toolbox--財政金融工具箱 System Identification Toolbox--系統辨識工具箱 Fuzzy Logic Toolbox--模糊邏輯工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox--高階譜分析工具箱 Image Processing Toolbox--圖象處理工具箱 LMI Control Toolbox--線性矩陣等式工具箱 Model predictive Control Toolbox--模型預測控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox--μ分析工具箱 Neural Network Toolbox--神經網路工具箱 Optimization Toolbox--優化工具箱 Partial Differential Toolbox--偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox--魯棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox--信號處理工具箱 Spline Toolbox--樣條工具箱 Statistics Toolbox--統計工具箱 Symbolic Math Toolbox--符號數學工具箱 Simulink Toolbox--動態模擬工具箱 System Identification Toolbox--系統辨識工具箱 Wavele Toolbox--小波工具箱 例:控制系統工具箱包含下功能: 連續系統設計和離散系統設計 狀態空間和傳遞函數及模型轉換 時域響應(脈沖響應、階躍響應、斜坡響應) 頻域響應(Bode圖、Nyquist圖) 根軌跡、極點配置 較常見matlab控制箱有: 控制類: 控制系統工具箱(control systems toolbox) 系統識別工具箱(system identification toolbox) 魯棒控制工具箱(robust control toolbox) 神經網路工具箱(neural network toolbox) 頻域系統識別工具箱(frequency domain system identification toolbox) 模型預測控制工具箱(model predictive control toolbox) 多變數頻率設計工具箱(multivariable frequency design toolbox) 信號處理類: 信號處理工具箱(signal processing toolbox) 濾波器設計工具箱(filter design toolbox) 通信工具箱(communication toolbox) 小波分析工具箱(wavelet toolbox) 高階譜分析工具箱(higher order spectral analysis toolbox) 其工具箱: 統計工具箱(statistics toolbox) 數學符號工具箱(symbolic math toolbox) 定點工具箱(fixed-point toolbox) 射頻工具箱(RF toolbox) 1990年MathWorks軟體公司Matlab提供了新控制系統模型化圖形輸入與模擬工具並命名Simulab使得模擬軟體進入了模型化圖形組態階段1992年正式命名Simulink即simu(模擬)和link(連接)matlab7.0里simulink6.0版本matlab6.5里simulink5.0版本 MATLABSIMULINK子庫建模、分析各種物理和數學系統軟體用框圖表示系統各環節用帶方向連線表示各環節輸入輸出關系 啟動SIMULINK十分容易只需MATLAB命令窗口鍵入SIMULINK命令此時出現SIMULINK窗口包含七模型庫分別信號源庫、輸出庫、離散系統庫、線性系統庫、非線性系統庫及擴展系統庫 1.信號源庫 包括階躍信號、正弦波、白雜訊、時鍾、常值、文件、信號發生器等各種信號源其信號發生器產生正弦波、方波、鋸齒波、隨機信號等波形 2.輸出庫 包括示波器模擬窗口、MATLAB工作區、文件等形式輸出 3.離散系統庫 包括五種標准模式:延遲零-極點濾波器離散傳遞函數離散狀態空間 4.線性系統庫 提供七種標准模式:加法器、比例環節、積分環節、微分環節、傳遞函數、零-極點、狀態空間 5.非線性系統庫 提供十三種常用標准模式:絕對值、乘法、函數、回環特性、死區特性、斜率、繼電器特性、飽和特性、開關特性等 6.系統連接庫 包括輸入、輸出、多路轉換等模塊用於連接其模塊 7.系統擴展庫 考慮系統復雜性SIMULINK另提供十二種類型擴展系統庫每種又有多種模型供選擇 使用時只要從各子庫取出模型定義好模型參數各模型連接起來設置系統參數模擬時間、模擬步長、計算方法等SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及專用於線性系統LinSim演算法用戶根據模擬要求選擇適當演算法 當同版本Matlab/Simulink內容有所同 另外Simulink還提供了諸航空航天、CDMA、DSP、機械、電力系統等專業模塊庫給快速建模提供了大便利
Ⅳ matlab中的系統辨識工具箱中中n4sid是針對開環系統的輸入輸出數據的嗎
如果是系統自帶的，你可以直接用，如果是外部的或者是自編的你需要先把文件夾拷貝到tools文件夾下，再設置路徑。
Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系統工具箱包含如下功能：
連續系統設計和離散系統設計
狀態空間和傳遞函數以及模型轉換
時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）
頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）
根軌跡、極點配置
較為常見的matlab控制箱有：
控制類：
控制系統工具箱(control systems toolbox)
系統識別工具箱（system identification toolbox）
魯棒控制工具箱（robust control toolbox）
神經網路工具箱（neural network toolbox）
頻域系統識別工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型預測控制工具箱（model predictive control toolbox）
多變數頻率設計工具箱（multivariable frequency design toolbox）
信號處理類：
信號處理工具箱（signal processing toolbox）
濾波器設計工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高階譜分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）
其它工具箱：
統計工具箱(statistics toolbox)
數學符號工具箱（symbolic math toolbox）
定點工具箱（fixed-point toolbox）
射頻工具箱（RF toolbox）
Ⅵ 如何使用matlab中的ident工具箱進行系統辨識數學模型
使用matlab工具箱更為方便和直觀： 1. 把u，y信號導入到工作空間里。 2. 用版ident命令打開matlab系統辨識權工具箱，然後點擊import data，從新打開界面里導入工作空間的數據。然後可以通過圖形查看該輸入輸出信號，或者在proprocess進行信號預處理。 3. 根據你的模型在estimate里選擇linear parameter models，個人覺得你應該選擇ARX結構，確定階數，然後進行估計。 4. 在主界面里查看估計模型，並且可以和實際輸出比較，看看擬合度。 詳細使用方面參考 幫助文檔 System Identification Toolbox User's Guide
Ⅶ 在matlab里如何用工具箱里的掃頻功能測出舵機的頻率
摘要 MATLAB裡面的ident工具箱就是專門用來做辨識的，你只需要把輸入輸出的數據給它，然後設置好參數(采樣時間，傳遞函數階數，有無零點，有無延遲，極點類型等)，然後就會計算出傳遞函數的參數，不需要編程，我記得這個工具箱本身用的就是最小二乘的演算法。當然，MATLAB本身是以矩陣為基礎的，所以你需要有一個數據採集器採集數據，然後存到一個數組里，然後轉化成向量的形式，讓MATLAB來讀取數據。這個工具箱能夠接受各種各樣的數據，可以是時域的，也可以是頻域的，比如階躍信號就很明顯是時域的分析，如果測試的時候用的是不同頻率的正弦波，那就是掃頻法，屬於頻域數據。能夠辨識的數學模型可以使傳遞函數，也可以是狀態空間方程等等。
Ⅷ Matlab掃頻法參數辨識的基本原理
MATLAB裡面的ident工具箱就是專門用來做辨識的，你只需要把輸入輸出的數據給它，然後設置好參數(采樣時間，傳遞函數階數，有無零點，有無延遲，極點類型等)，然後就會計算出傳遞函數的參數，不需要編程，我記得這個工具箱本身用的就是最小二乘的演算法。當然，MATLAB本身是以矩陣為基礎的，所以你需要有一個數據採集器採集數據，然後存到一個數組里，然後轉化成向量的形式，讓MATLAB來讀取數據。這個工具箱能夠接受各種各樣的數據，可以是時域的，也可以是頻域的，比如階躍信號就很明顯是時域的分析，如果測試的時候用的是不同頻率的正弦波，那就是掃頻法，屬於頻域數據。能夠辨識的數學模型可以使傳遞函數，也可以是狀態空間方程等等。
至於精度的問題，和采樣時間一定是有關的，但是也沒必要讓采樣時間間隔很小，適當就可以了，一般的數據採集器都可以滿足要求。還有就是辨識演算法的正確性與合理性很重要，可以說是起到關鍵作用的。而且不同類型的演算法適應不同的系統，很難單純地用精度來說。反正以實際結果為准，吻合度高的就是好的。
Ⅸ 如何導入matlab工具箱
如果是系統自帶的，你可以直接用，如果是外部的或者是自編的你需要先把文件夾拷貝到tools文件夾下，再設置路徑。
Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系統工具箱包含如下功能：
連續系統設計和離散系統設計
狀態空間和傳遞函數以及模型轉換
時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）
頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）
根軌跡、極點配置
較為常見的matlab控制箱有：
控制類：
控制系統工具箱(control systems toolbox)
系統識別工具箱（system identification toolbox）
魯棒控制工具箱（robust control toolbox）
神經網路工具箱（neural network toolbox）
頻域系統識別工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型預測控制工具箱（model predictive control toolbox）
多變數頻率設計工具箱（multivariable frequency design toolbox）
信號處理類：
信號處理工具箱（signal processing toolbox）
濾波器設計工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高階譜分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）
其它工具箱：
統計工具箱(statistics toolbox)
數學符號工具箱（symbolic math toolbox）
定點工具箱（fixed-point toolbox）
射頻工具箱（RF toolbox）
Ⅹ 請問如何將matlab系統辨識工具箱的模擬數據導出
只要有數據，就可以用matlab系統識別工具箱的函數進行建模、估計、計算、預測，請把數據和要求說下。