1. matlab中SeDuMi和YaLMIP，以及LMI工具箱有什么区别和联系
matlab中SeDuMi和YaLMIP，以及LMI工具箱有什么区别和联系
SeDuMi
和
LMI
都是求解器，前者是第三方的，后者是
Robust
Control
Toolbox
中的
YaLMIP
是基于
MATLAB
的建模语言，它的作用是为不同的求解器提供一致的调用接口，目前支持这些求解器：
YALMIP
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Solvers
简单来说，YaLMIP
用于描述问题，SeDuMi
和
LMI
以及其他求解器用来解决问题
2. matlab中SeDuMi和YaLMIP，以及LMI工具箱有什么区别和联系
SeDuMi
和
LMI
都是求解器，前者是第三方的，后者是
Robust
Control
Toolbox
中的
YaLMIP
是基于
MATLAB
的建模语言，它的作用是为不同的求解器提供一致的调用接口，目前支持这些求解器：
YALMIP
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简单来说，YaLMIP
用于描述问题，SeDuMi
和
LMI
以及其他求解器用来解决问题
3. 如何用matlab的LMI工具箱或yalmip工具箱求解下面矩阵不等式：
P = double (P)即可求出
4. matlab中SeDuMi和YaLMIP，以及LMI工具箱有什么区别和联系
SeDuMi 和来 LMI 都是求解器，前者是第三方的，后自者是 Robust Control Toolbox 中的
YaLMIP 是基于 MATLAB 的建模语言，它的作用是为不同的求解器提供一致的调用接口，目前支持这些求解器：
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简单来说，YaLMIP 用于描述问题，SeDuMi 和 LMI 以及其他求解器用来解决问题
5. matlab中LMI工具箱中lmiterm中怎么表示（PBK-Y）的转置，P、B、K、Y都是适应维数的矩阵。
1.因为令F=K*X1后，若所得不等式中中只有X1,F,则该不等式为LMI；若不等式中出现X1,F,K三个变量，则不等式变为受等式约束的LMI形式，无法直接通过Matlab求解。
2.不等式中出现X1^-1时，可以采取如下处理方法：
a)若X1^-1为矩阵对角元素，则可根据不等式-X1^-1<=X1-2I将原矩阵不等式替换成LMI形式；(此方法简便易行，但保守性增大)
b)利用锥补线性化算法(cone complementary linearisation)，可参考以下文献
郭亚锋, 李少远. 网络控制系统的H∞状态反馈控制器设计. 控制理论与应用
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工具箱如何求解带有克罗内克积的线性矩阵不等式
设函数 φ (x)连续且满足 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 两边对x求导得： φ'(x)=e^x+ xφ(x)-∫[0→x] φ(t)dt-xφ(x) =e^x-∫[0→x] φ(t)dt (1) 两边再对导： φ''(x)...
7. 如何使用matlab中的工具箱
如果是系统自带的，你可以直接用，如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下，再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系统工具箱包含如下功能：
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）
频域响应（Bode图、Nyquist图）
根轨迹、极点配置
较为常见的matlab控制箱有：
控制类：
控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱（system identification toolbox）
鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）
神经网络工具箱（neural network toolbox）
频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）
多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）
信号处理类：
信号处理工具箱（signal processing toolbox）
滤波器设计工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）
其它工具箱：
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱（symbolic math toolbox）
定点工具箱（fixed-point toolbox）
射频工具箱（RF toolbox）
1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。matlab7.0里的simulink为6.0版本，matlab6.5里的simulink为5.0版本。
MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件，它用框图表示系统的各个环节，用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令，此时出现一个SIMULINK窗口，包含七个模型库，分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库
包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源，其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库
包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库
包括五种标准模式：延迟，零-极点，滤波器，离散传递函数，离散状态空间。
4.线性系统库
提供七种标准模式：加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库
提供十三种常用标准模式：绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块，用于连接其他模块。
7.系统扩展库
考虑到系统的复杂性，SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库，每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型，定义好模型参数，将各模型连接起来，然后设置系统参数，如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法，用户根据仿真要求选择适当的算法。
当然，不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。
另外，Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库，给快速建模提供了很大的便利。
8. matlab中的LMI工具箱
拜托，是Lmiterm,不是Imiterm！
9. 求助 matlab中LMI工具箱gevp的详细用法，最好举个程序例子，万分感激
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
，后者是 Robust Control Toolbox 中的 YaLMIP 是基于 MATLAB 的建模语言