1. matlab中SeDuMi和YaLMIP，以及LMI工具箱有什麼區別和聯系
matlab中SeDuMi和YaLMIP，以及LMI工具箱有什麼區別和聯系
SeDuMi
和
LMI
都是求解器，前者是第三方的，後者是
Robust
Control
Toolbox
中的
YaLMIP
是基於
MATLAB
的建模語言，它的作用是為不同的求解器提供一致的調用介面，目前支持這些求解器：
YALMIP
Wiki
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Solvers
/
Solvers
簡單來說，YaLMIP
用於描述問題，SeDuMi
和
LMI
以及其他求解器用來解決問題
2. matlab中SeDuMi和YaLMIP，以及LMI工具箱有什麼區別和聯系
SeDuMi
和
LMI
都是求解器，前者是第三方的，後者是
Robust
Control
Toolbox
中的
YaLMIP
是基於
MATLAB
的建模語言，它的作用是為不同的求解器提供一致的調用介面，目前支持這些求解器：
YALMIP
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簡單來說，YaLMIP
用於描述問題，SeDuMi
和
LMI
以及其他求解器用來解決問題
3. 如何用matlab的LMI工具箱或yalmip工具箱求解下面矩陣不等式：
P = double (P)即可求出
4. matlab中SeDuMi和YaLMIP，以及LMI工具箱有什麼區別和聯系
SeDuMi 和來 LMI 都是求解器，前者是第三方的，後自者是 Robust Control Toolbox 中的
YaLMIP 是基於 MATLAB 的建模語言，它的作用是為不同的求解器提供一致的調用介面，目前支持這些求解器：
YALMIP Wiki | Solvers / Solvers
簡單來說，YaLMIP 用於描述問題，SeDuMi 和 LMI 以及其他求解器用來解決問題
5. matlab中LMI工具箱中lmiterm中怎麼表示（PBK-Y）的轉置，P、B、K、Y都是適應維數的矩陣。
1.因為令F=K*X1後，若所得不等式中中只有X1,F,則該不等式為LMI；若不等式中出現X1,F,K三個變數，則不等式變為受等式約束的LMI形式，無法直接通過Matlab求解。
2.不等式中出現X1^-1時，可以採取如下處理方法：
a)若X1^-1為矩陣對角元素，則可根據不等式-X1^-1<=X1-2I將原矩陣不等式替換成LMI形式；(此方法簡便易行，但保守性增大)
b)利用錐補線性化演算法(cone complementary linearisation)，可參考以下文獻
郭亞鋒, 李少遠. 網路控制系統的H∞狀態反饋控制器設計. 控制理論與應用
G. Zhou, D. Wang, P. Chen, X. Zhao. Guaranteed Cost Control For Networked Control System With Interval Time-varying Delay. //Proceedings of the 21st Chinese Control and Decision Conference
6. matlab中的LMI工具箱如何求解帶有克羅內克積的線性矩陣不等式
設函數 φ (x)連續且滿足 φ (x)=e^x+ ∫(x,0)(t-x) φ(t)dt,求φ(x) 解： φ (x)=e^x+ ∫[0→x] (t-x) φ(t)dt =e^x+ ∫[0→x] tφ(t)dt-x∫[0→x] φ(t)dt 兩邊對x求導得： φ'(x)=e^x+ xφ(x)-∫[0→x] φ(t)dt-xφ(x) =e^x-∫[0→x] φ(t)dt (1) 兩邊再對導： φ''(x)...
7. 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。
8. matlab中的LMI工具箱
拜託，是Lmiterm,不是Imiterm！
9. 求助 matlab中LMI工具箱gevp的詳細用法，最好舉個程序例子，萬分感激
Solving gevp Problem in Matlab
30/10/10 13:51 Filed in: Matlab Code
http://arashfotouhi.com/files/-0.html
In order to solve the following optimization problem:
minimize a
subject to
[A』+PA+C-aP,(BP+CQ)』;
BP+CQ,-I] < 0
&
P=P』>0
in Matlab use the code below:
%Solving a generalized eigenvalue problem in Matlab
%Date: October 30, 2010
%Author: Arash Fotouhi
setlmis([]);
p=lmivar(1,[n 1]);
q=lmivar(2,[m m]);
y=lmivar(1,[n 1]);
lmiterm([1 1 1 0],0);
lmiterm([-1 1 1 p],1,1);
lmiterm([2 1 1 p],1,A,'s');
lmiterm([2 1 1 0],C);
lmiterm([2 2 1 p],B,1);
lmiterm([2 2 1 q],1,C);
lmiterm([2 2 2 0],-eye(m));
lmiterm([-2 1 1 y],1,1);
lmiterm([-2 2 1 0],0);
lmiterm([-2 2 2 0],0);
lmiterm([3 1 1 y],1,1);
lmiterm([-3 1 1 p],1,1);
lmis=getlmis;
[lambda,decvars]=gevp(lmis,1);
Popt = dec2mat(lmis,decvars,p);
Qopt = dec2mat(lmis,decvars,q);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
10. matlab lmi工具箱在哪
，後者是 Robust Control Toolbox 中的 YaLMIP 是基於 MATLAB 的建模語言