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基于MATLAB的游戏开发
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高效建模——让你摆脱加班
MATLAB中的正则表达式应用
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Simulink实现三维动态绘图
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嵌入式工程师及师生
参考简介及目录。本课程分为‘入门’，’进阶‘，’高级‘，’解惑‘四个章节，针对不同层次听众，让所有学员均能有所收获。
Simulink资深应用专家，MATLAB中文论坛权威会员，身兼三个板块版主。
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第1章Simulink入门篇
Simulink的基本操作之——Simulink Library Browser
可试听整节
Simulink的基本操作之——自定义新建模型模版
Simulink模块——Constant和Scope
Simulink模块——Sum和Delay
SimuIink模块——Gain模块
Simulink模块——积分模块Integrator(1)
Simulink模块——积分模块Intergrator(2)——求解微分方程组
SimuIink模块——From workspace
SimuIink模块——From File
Simulink模块——模块的属性
Simulink模块——模块的属性2
信号线——信号线的分类1
解算器及采样时间
Simulink仿真——代数环问题（初级）
可试听整节
1DLookup Table的使用及反向查表
1DLookup Table的数据自动化导入
Goto与From模块的应用
PreLookUp与Interpolate Using PreLookUp模块解决插值问题
第11章Simulink进阶篇
模型Model的回调函数
Simulink模型代数环问题(进阶)
信号的传播
模块Block的回调函数
模块端口的回调函数
Simulink游戏开发——连连看
可试听整节
自定义模块GUI控件的回调函数(以驱动IO模块GUI为例)
正确高效地编写Simulink模块GUI的回调函数
占空比可变的PWM波建模
模块的封装
模块封装之三相电机绘制
自定义模块库及库显示用配置文件的自动生成
S函数基本知识框架
Level 1 M S函数展示动态FFT仿真
S函数自定模块——仿真用变色彩LED模块
S函数实现多个采样时刻更新一次输出
S函数实现仿真数据实时存储
Simulink实现三维动态绘图
C mex S函数调用既有C代码进行仿真
模型功能的自动测试便利化方案
第12章Simulink高级篇
基于模型设计的开发流程
代码生成时模型的配置方法及操作流程
rtw文件——代码生成的中间产物
rtw文件——TLC命令对rtw文件的访问、编辑、内容追加
代码生成的文件结构
ert.tlc下默认配置生成代码的解读
提升生成代码可读性的两种方法
CSC对生成代码的控制
CSC对生成代码的控制——GetSet存储类型用法
数据别名定义及代码生成中的控制
算法子系统生成函数的控制（Clark变换算法为例）
建模所使用的枚举类型的管理与自动生成
Variant Subsystem生成预编译控制代码
枚举类型的创建及代码生成
Lookuptable生成代码的优化及二分法查找算法解析
TLC语言（一）
TLC语言（二）——分支语句及常用数据类型
TLC语言（三）——三种常用循环
TLC语言（四）——矩阵操作及文件／代码生成
TLC语言（五）——记录的创建，内容追加及嵌套
TLC语言（六）——记录的删除以及范围限定
TLC语言（七）—— 文件流选择，函数定义及调用
基于模型的Arduino应用设计及实机运行
基于模型的Arduino流水灯
可试听整节
基于模型的Arduino超声波测距及数码管显示
Target Support Package开发之系统目标文件
Target Support Package开发之主函数定制
Target Support Package开发之创建外部设备模块
Target Support Package开发之外设模块级TLC文件编写
Simulink实时控制硬件
Simulink模型整合自定义C结构体并生成指针变量
从dbc文件自动生成数据对象并导入模型
解析C头文件并自动生成访问成员的接口函数
第13章解惑篇
如何动态设置模块输入输出端口个数
如何创建中断服务控制模块
如何控制模块和子系统的执行顺序(仿真及代码生成)
自定义Package以及CSC(一)
自定义Package以及CSC(二)
模型的发布与加密保护以及使用加密模型方法
SIL软件在环仿真(一)
DirectFeedThrough对时序的影响
第14章测试篇
使用模型测试手写C代码
C mex S函数的覆盖度测试
jishuling1984
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石头的神话
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404 人已学SIMULINK 的仿真算法_百度文库
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SIMULINK 的仿真算法
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MathWorks面向使用MATLAB和Simulink设计高级信号处理和通信系统发布了重要的新功能。凭借常规的建模、高级电路包络和谐波平衡分析方法，新的 SimRF 产品使系统架构师可以使用 Simulink 来设计和验证完整的无线通信系统。对Simulink HDL Coder 进行的一些重要更新，为自动 HDL 代码生成添加了关键路径分析和面积-速度优化功能，以及辅助实现 FPGA 全新的 Workflow Advisor。Communications Blockset、Signal Processing Blockset 和 Video and Image Processing Blockset 添加了超过 250 种新的用于处理流数据MATLAB算法。MathWorks C 代码生成工具现在支持 Eclipse IDE、嵌入式 、 处理器以及 SystemC TLM 2.0 标准。使用这些新的功能，可以在开发的早期阶段进行高级系统分析，设计和实现流算法，以及实现与通用工具和标准更平滑的集成。MathWorks 的高级策略师 Ken Karnofsky 说：“无线、传感处理和流媒体是当今嵌入式系统不可或缺的部分，工程师需要既能够进行数字、模拟和软件组件协同仿真的工具。这些MATLAB和Simulink面向信号处理系统的新功能使设计流程中的关键任务一体化和自动化成为可能。这是加速IP开发、系统设计和验证以及工程团队之间的协作的一大进步。” 新一代信号处理设计的最新创新包括： · 引入 SimRF：它为 Simulink 环境带来了电路包络和谐波平衡仿真技术，并为射频系统架构建模提供了大量的组件库。SimRF支持多频射频信号用于干扰仿真；支持端口架构用于通用RF收发机的表示。现在，通信系统架构师可以在开发的早期阶段执行实际的仿真，使用数字基带、模拟基带和射频子系统进行设计、优化和验证无线系统。SimRF 包含RF Blockset的全部功能。· Simulink HDL Coder 的主要更新：从 Simulink 模型自动生成 VHDL 和 Verilog。通过在模型中突出显示关键路径和估算硬件资源利用率，Simulink HDL Coder 现在支持快速的设计迭代。此外还支持序列化、资源共享和流水线操作等的优化。FPGA Workflow Advisor 在 Xilinx 和 Altera FPGA 上自动化了综合和实现过程。新的验证功能包括用于 DO-254 标准的代码可追溯性支持。
· Communications Blockset、Signal Processing Blockset 和 Video and Image Processing Blockset 的增强功能：现在，有标准化接口的算法超过 250 种，可有效处理 MATLAB 中的音频、视频和其它流数据。生成的 MATLAB 程序还可以直接用于 Simulink模型，进行系统设计、仿真和分析。这些算法以System objects形式存在，即一种新的方便操作和支持复用的MATLAB对象。· 为 Eclipse IDE、嵌入式 Linux 和 ARM 提供新的支持：现在，MathWorks 代码生成产品针对 Eclipse 集成开发环境 (IDE)、嵌入式 Linux 和 ARM Cortex-A8 处理器支持自动化目标定位、实时性能分析和C代码验证。EDA Simulator Link 现在为生成 SystemC TLM-2.0 组件提供支持，以供在虚拟平台环境中进行验证。 有关 MathWorks 信号处理系统设计新功能的更多信息，请访问 www.mathworks.cn/discovery/signal-processing-system-design.html。
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什么是MATLAB?
MATLAB是由美国MathWorks公司推出的用于数值计算和图形处理计算系统环境,除了具备卓越的数值计算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时控制等功能.MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言简捷得多.MATLAB是国际公认的优秀数学应用软件之一。
MATLAB是什么?
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MatLab是什么?
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5G网络在提供1Gbps至10Gbps吞吐量方面具有很好的前途， 并且功耗要求比今天的网络和手机都要低，同时还能为关键应用提供严格的延时性能。本期封面故事将会与您分享5G的关键技术发展，以及在4G网络上有怎样的进步。
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simulink动态系统建模仿真 第7章.ppt 234页
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过 零 检 测
过零检测的工作方式　　状态变量中的不连续常常表征了动态系统的重要事件，例如，当弹球撞击地板时，撞击的位置是不连续的。由于不连续性常常表示动态系统的一个重大改变，因此对不连续点进行精确仿真是非常重要的，否则，仿真可能会导致错误的结论。还以仿真小弹球为例，如果在两次仿真步之间小球撞击了地板，那么被仿真的小球在半空中就会翻转方向，这就会使研究人员对小球的物理运动得出错误的结论。
　　为了避免这样的错误，对不连续点进行仿真是非常重要的，当然，完全依赖仿真算法来确定仿真时间是不能满足这样的要求的。以定步长算法为例，定步长算法在固定步长的整数倍时刻计算状态变量的值，但是，谁也不能保证不连续点的出现时刻就在定步长的整数倍时刻。用户也可以减小步长以增大撞击到不连续点的可能性，但这无疑会增加仿真的执行时间。
　　这样看来，变步长算法似乎可以解决这样的问题。变步长算法会动态地调整步长，当状态变量变化缓慢时增大步长，而当状态变量变化快速时减小步长，在不连续点处，变量的变化是非常迅速的。这样，从理论上来说，变步长算法应该可以准确地找到不连续点，而存在的问题是定位不连续点的精确性。为了找到不连续点，变步长算法必须采用越来越小的步长，这样就大大降低了仿真的效率。虽然这会放慢仿真的速度，但这样做对有些模块来讲是至关重要的，因为这些模块的输出可能表示了一个物理值，它的零值有着非常重要的意义，也有可能这些模块用来控制另外的一些模块。事实上，只有少数模块能够发出事件通知，而且可能与不止一个类型的事件发生关联，当一个模块通知说前一个时间步上发生了过零，那么变步长求解器就会缩小步长，即使绝对误差和相对误差是可以接受的，它也会告知系统有事件发生。这个事件的通知过程如图7-1所示。 　　Simulink利用过零检测来解决这样的问题。它是在系统和求解器之间建立一种对话工作方式，对话包含的一个内容就是事件通知，Simulink将消息由系统传送到求解器，即系统告知求解器在前一个时间步上发生了一个事件，一个重要的事件就是“发生了一个过零！”，事件都由过零表示。过零通常在下面两个条件下产生：　　(1) 信号在上一个时间步改变了符号，即由正变负或者由负变正，包含变为0和离开0；　　(2) 模块在上一个时间步改变了模式，例如积分器进入了饱和区段。
　　使用Simulink中的过零检测后，模块在仿真开始时注册一组过零变量，其中的每个变量都是可能含有不连续状态变量的函数，当发生不连续时，过零函数会从正值或负值穿越零。在每个仿真步结束时，Simulink会要求每个已注册过零变量的模块更新变量，然后检查在仿真时间步的结束时刻是否有变量改变了符号，如果有，则表示在当前这个时间步上系统出现了不连续点。　　如果检测到过零，则Simulink会对每个改变符号的变量在前一时间步和当前时间步之间进行插值，以估算过零的准确时刻；然后，Simulink再逐渐增加时间步，并依次越过过零点进行仿真。利用这种方法，Simulink避免了对不连续点的仿真，而在很多情况下，这些不连续点处的状态变量的值可能都没有定义。
过零检测的实现方式　　过零检测可以使Simulink精确地仿真不连续点，而不必过多地选用小步长。实际上，Simulink中的许多模块都支持过零检测，在实际建模仿真中，如果用户对所有的系统，包括含有不连续环节的系统都利用过零检测进行仿真，那么不仅仿真过程的速度更快，而且精度也会提高。　　虽然Simulink中的许多模块都能够产生过零，但各个模块的过零类型是有差异的。下面举例说明带有过零的Simulink模块的过零检测方式。例如，对于Abs模块来说，当输入信号改变符号时将产生一个过零事件；而对于Saturation(饱和)模块来说，当过零检测功能检测到Saturation模块中的如下事件时产生过零：
　　输入信号到达上限；　　输入信号离开上限；　　输入信号到达下限；　　输入信号离开下限。　　状态事件的检测依赖于模型内部过零信号的结构，这个信号并不受方块图的影响。对于Saturation模块，用来检测上限过零的信号为zcSignal = UpperLimit-u，这里，u是输入信号，UpperLimit是信号上限。
　　此外，过零信号还具有方向属性，带有方向的过零通常用来驱动其他模块。这个方向属性值包括：　　rising (上升沿R)—当信号上升穿越零时，或者信号由零值到正值时，产生过零；　　falling (下降沿F)—当信号下降穿越零时，或者信号由零值到负值时，产生过零；　　either (双边沿E)—当上升沿或下降沿发生时，产生过零。　　图7-2说明了过零信号的方向属性。对于Saturation模块的
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