JDC01-004@MATLAB在工程控制基础课程教学中的应用研究
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机械毕业设计全套
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JDC01-004@MATLAB在工程控制基础课程教学中的应用研究,机械毕业设计全套
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基于MATLAB的信号处理系统的开发,利用MATLAB软件，编制信号处理的相应实验的仿真处理程序。包括：典型信号的波形分析，相应分析，概率密度分析，频谱分析，波形合成与分解，信号调制与解调，信号滤波与加窗处理实验等。 1,摘 要,Matlab是随着Windows环境的发展而迅速发展起来的，它充分利用了Windows环境的交互性、多任务功能和图形功能，开发了矩阵的智能表示方式，创建了一种建立在C语言基础上的Matlab专用语言，使得矩阵运算和数值运算极为简单。Matlab语言是一种更为抽象的高级计算机语言，既有与C语言等同的一面，又更为接近人的抽象思维，便于学习和编程。Matlab的应用领域极为广泛，除数学计算和分析外，还被广泛应用于自动控制、系统仿真、数字信号处理、数理统计、人工智能和图形图像分析等领域，因此，Matlab是面向21世纪的计算机程序设计及科学计算语言。 信号处理的主要内容包括频谱分析与滤波分析，前者又包含有相关与统计分析，其数学运算的核心是离散傅里叶与快速傅里叶变换；后者又包含了无限冲激响应滤波（IIR）与有限冲激响应滤波（FIR）等。 当前仿真研究的课题主要有仿真与人工智能技术结合，以实现智能化的仿真系统、分布式仿真与仿真模型的并行处理、图形与动画仿真、面向用户、面向问题、面向实验的建模与仿真环境以及仿真支持系统等。 关键词：MATLAB； 信号处理；仿真学；系统分析；滤波分析等。 Abstract Matlab is but rapidly develops along with the Windows environment development, it has fully used the Windows environment interaction, the multi- duties function and the graph function, has developed the matrix intelligent expression way, founded one kind of establishment in C in the language foundation Matlab special-purpose language, causes the matrix operation and the value operation is extremely simple. The Matlab language is one kind of more abstract senior machine language, both has one side which equates with the C language, and more approaches humans abstract thinking, is advantageous for the study and the programming. The Matlab application domain is extremely widespread, outside divisor study computation and analysis, but also is widely applied in the automatic control, the system simulation, the digital signal processing, the mathematical statistic, the artificial intelligence and domain and so on graphimage analysis, therefore, Matlab is faces for the 21st century the computer programmings and the science computation language. The signal processing main content including the spectral analysis andthe filter analysis, former contains has the correlation and the statistical analysis, its mathematics operation core is separated fourier and the fast Fournier transformation; Latter has contained the infinite impulse response filter (IIR) and the limited impulse response filter (FIR) and so on. The current simulation research topic mainly has the simulation and the artificial intelligence technology union, by realizes the intellectualized simulation to be systematic, the distributional simulation and the simulation model parallel processing, the graph and the animation simulation, face the user, face the question, face the experimental modeling and simulation the environment as well as the simulation support program and so on. Key word: MATLAB; Signal processing; Simulation study; System analysis; Filter analysis and so on. 2,前 言,随着科学技术的发展使得各种系统的建模与仿真变得日益复杂起来。如何快速有效地构建系统并进行系统仿真，已经成为各领域学者急需解决的核心问题。特别是近几十年来，随着计算机技术的迅猛发展，仿真技术在各个领域都得到了广泛的应用与发展。而MATLAB作为当前国际控制界最流行的面向工程与科学计算的高级语言，它可轻易地在现C或FORTRAN语言几乎全部的功能，并设计出功能强大、界面优美、稳定可靠的高质量程序来，而且编程效率和计算效率极高。MATLAB环境下的Simulink是当前众多仿真软件中功能最强大、最优秀、最容易使用的一个用于系统建模、仿真和分析的动态仿真集成环境工具箱，且在各个领域得到广泛的应用。 由于MATLAB的功能强大应用广泛，本设计只用了其中一部分即信号处理部分，利用MATLAB软件，编制信号处理的相应实验的仿真处理程序。包括：典型信号的波形分析，相应分析，概率密度分析，频谱分析，波形合成与分解，信号调制与解调，信号滤波与加窗处理实验等。 限于本设计者出次接触MATLAB软件，水平有限，在时间局限的情况下难免有遗漏与不当之处，恳请各位老师给予改评指正。 3,目录,2,新建Microsoft word文件,第1章 绪论 第2章 信号连续系统仿真分析 第3章 信号时域分析 第4章 控制系统的频域分析 第5 波形的生成 第6 章 信号的调制与解 第7章 信号滤波与加窗处理 5,结论,本课题主要叙述了当前国际上最流行的应用型件MATLAB的信号处理系统。基于利用MATLAB软件，编制信号处理的相应实验的仿真处理程序。主要重点掌握以下内容： 1. 信号分析基础 信号分为，确定性信号与非确定性信号；能量信号与功率信号时限与频限信号；连续时间信号与离散信号。 信号时域分析，统计分析相关分析。信号频域分析，周期信号的幅值，非周期信号的幅值谱密度，频率响应函数等。 2. 模拟信号变换与处理 调制技术，幅度调制，调幅波频谱，；频率调制，调频波频谱。 滤波器，理想滤波器，脉冲响应、阶跃响应，概率密度函数分析方法及系统误差分析等。模拟信号离散化，采样，窗函数，离散傅里叶变换（DFT），稳定性分析，DFT与FT的关系。 3.（1）掌握MATLAB的特点及用法； （2）掌握MATLAB的基本函数和常用命令的使用；,结论,（3）掌握MATLAB的m文件的建立与使用； （4）掌握MATLAB的基本绘图、字符的添加、图形修饰命令； （5）掌握MATLAB的对信号响应的处理； 由于MATLAB的功能十分强大，在本结论中不能对MATLAB的所有内容一一介绍。本课题的MATLAB的函数应用很多，为了完整及方便查阅，现将MATLAB下的标准函数以附录形式给出。 6,附录MATLAB 命令和函数参考,由于MATLAB标准环境下其他的函数和命令没有介绍，为了内容的完整和查询方便起见，现将这些命令和函数在附录中单独给出。 MATLAB系统提供基本命令函数，它们有一部分是MATLAB的内部命令，另一部分是以.m文件形式给出的函数，这些.m文件按照各自的类别归于相应的子目录下，每一个函数文件都包含了这一函数的用法指南，可以用命令： help function_name 来显示函数function_nume的帮助信息，也可以用命令： help dictionary_name 来显示目录dictionary_name下一个函数文件的简要说明。 7,参考文献,1 贾平民.测试技术.北京：高等教育出版社，2001，2 2 卢文祥.机械工程测试技术.武汉：华中理工出版社，2000，7 3 刘君华.现代测试技术与测试系统设计.西安：西安交通大学出版社，1999.3 4 王先培.测控技术系统.通信与网络.武汉：武汉大学出版社， 2003，12 5护朝晖.计算机在测控领域中的应用-虚拟仪器系统.广西工学院学报，1998 6 丁 晖.现代测试技术实验指导书.西安：西安交通大学，1999，10 7 黄文梅.信号分析与处理：MATLAB语言及应用.北京：国防科技大学出版社，2002，2 8 师 黎.虚拟仪器技术在实验室建设中的应用设计.郑州工业大学学报，1999，2 9 MATLAB软件 10 周 红.微型机算计原理.机械工业出版社，2000，7 11 张培强.MATLAB语言.合肥.中国科技出版社。1995 12 张晓华.控制系统数字仿真与CAD.北京：机械工业出版社，1999 13 韩利竹.MATLAB电子仿真与应用.北京：国防工业出版社，2003 14 李海涛.MATLAB程序设计教程.北京：高等教育出版社，2002.8 15 楼顺天.基于MATLAB的系统分析与设计控制系统.西安：西安电子科技大学出版社，1998 16 施阳.MATLAB语言精要及动态仿真工具Simulink.西安：西北工业大学出版社，1998 8,结语,通过本次毕业课题的设计，使我感受颇深，使我对MATLAB的信号软件开发有一定的认识，MATLAB软件是目前是世界上功能最强大应用型软件，它以应用到军事、工程、教学等众多部门当中，所以作为21世纪的大学生是必须要学的一们课程。 在利用MATLAB软件，编制信号处理的相应实验的仿真处理程序过程中，涉及到了典型信号的波形分析，相关分析、概率密度，频谱分析，波形合成与分解，信号调解与解调，信号滤波与加窗处理等，这些都是我们以前所学的机械工程控制和工程测试与信息处理这两们专业课当中的内容。同时，借这次设计对以往所学的内容一次考察，掌握的程度。 最后，感谢我的指导老师对我的毕业设计遇到困难和思路偏差给予指导与改评。 9,程序：信号连续系统仿真分析 1,%Example.m r=20.3; numo=1.874e6 1.561e6;deno=1 54 203.2 213.7 63.4; numh=0.002;denh=1; num,den=feedback(numo,deno,numh,denh); A,b,C,D=tf2ss(num,den);,程序：信号连续系统仿真分析 2,Tf=input(Tf=); h=input(h=); x=zeros(length(A),1);y=0;t=0; for i=1:Tf/h K1=A*x+b*r; K2=A*(x+h*K1/2)+b*r; K3=A*(x+h*K2/2)+b*r;,程序：信号连续系统仿真分析 3,K4=A*(x+h*K3)+b*r; x=x+h*(K1+2*K2+2*K3+K4)/6; y=y;C*x;t=t;t(i)+h; end subplot(211) plot(t,y) subplot(212) stem(t,y) Tf=5 h=0.02 10,程序：稳态误差计算1,%Example.m clc clear close all % d=input(d=);,程序：稳态误差计算2,k0=input(k0=);k1=input(k1=);k2=input(k2=);k3=input(k3=);k4=input(k4=); num=d; den=k0 k1 k2 k3 k4; % numc,denc=cloop(num,den); % t=0:0.1:9;,程序：稳态误差计算3,y=step(numc,denc,t); y1,x,t1=step(numc,denc); % subplot(211) plot(t,y,r:,t1,y1) subplot(212) stem(t1,y1,c.),程序：稳态误差计算4,title(the step responce) xlabel(time-sec) % disp(dc) dc=dcgain(numc,denc) 11,程序：稳定性分析1,%Example6.m clear clc close all %,程序：稳定性分析2,k0=input(k0=);k1=input(k1=);k2=input(k2=);k3=input(k3=); num=k0 k1 k2 k3; den=1 13 109 527 1493 2116 111; % z,p,k=tf2zp(num,den) %pp,程序：稳定性分析3,ii=find(real(z)0) n1=length(ii); % jj=find(real(p)0) n2=length(jj); % if(n20) disp(the system is umstable) desp(the unstable pole are:) disp(p(jj) else disp(the system is stable),程序：稳定性分析4,end % if(n10) disp(the systm is nonminmal phase one) else disp(the systm is a minimal phase one) end % pzmap(p,z) p z 12,程序：时间响应分析1,%Example.m clear clc close all % pos=input(please input expect pos(%)=); tp=input(please input expect tp=); z=log(100/pos)/sqrt(pi2+(log(100/pos)2);,程序：时间响应分析2,wn=pi/(tp*sqrt(1-z2); num=wn2; den=12*z*wn wn2; t=0:0.02:4; y=step(num,den,t); subplot(211) plot(t,y) subplot(212) stem(t,y),程序：时间响应分析3,xlabel(tim-sec) ylabel(y(t) grid d=wn2 e=(2*z*wn-1)/d please input expect pos(%)= please input expect tp= 13,程序：对数频率特性图（bode）1,%Example.m wn=6;zeta=0.2:0.2:1.0; w=logspace(-1,1); figure(1);num=wn.2; for k=zeta den=1 2*k*wn wn.2; mag,phase,w1=bode(num,den,w); subplot(2,1,1);hold on semilogx(w1,mag); subplot(2,1,2);hold on,程序：对数频率特性图（bode）2,semilogx(w1,phase); end subplot(2,1,1);grid on;grid;grid; title(bode plot) xlabel(Frquency(rad/sec);ylabel(Gain dB) subplot(2,1,2);grid on;grid; xlabel(Frquency(rad/sec);ylabel(Phase deg); hold off 14,程序：奈奎斯特图1,%Example.m clear close all clc k1=input(k1=); k2=input(k2=); w=8:1:80; num1=k1; num2=k2; den=1 52 100 0; figure(1) subplot(211) nyquist(num1,den,w); subplot(212) pzmap(num1,den); figure(2) subplot(211) nyquist(num2,den,w); subplot(212) rm,im=nyquist(num2,den); plot(rm,im) xlabel(real),程序：奈奎斯特图2,ylabel(image) title(w from to) figure(3) numc,denc=cloop(num2,den); subplot(211) step(numc,denc) subplot(212) numc1,denc1=cloop(num1,den); step(numc1,denc1) % 2 close all a=-2.5 -1.22 0 0;1.22 0 0 0 ;1 -1.14 -3.2 -2.56;0 0 2.56 0; b=4 1;2 0;2 0;0 0; c=0 1 0 3;0 0 0 1; d=0 -2;-2 0; figure(1) nyquist(a,b,c,d) figure(2) nyquist(a,b,c,d,2) 15,程序：频域特性的应用,%Exmaple.m clear k=26; z=; p=-6 1; num,den=zp2tf(z,p,k); figure(1) subplot(211) nyquist(num,den) subplot(212) pzmap(p,z) figure(2) numc,denc=cloop(num,den); step(numc,denc) %Example2.m clear close k=26; z=; p=-6 1 2; num,den=zp2tf(z,p,k); figure(1) subplot(211) nyquist(num,den) title(nyquist diagrams) subplot(212) pzmap(p,z) figure(2) numc,denc=cloop(num,den); step(numc,denc) title(step response) %Example3.m close all clc % a=-0.6 -1.04 0 0;1.04 0 0 0;0 0.96 -0.7 -0.32;0 0 0.32 0; b=1 0 0 0; c=0 0 0 0.32; d=0; % figure(1) bode(a,b,c,d); % figure(2) subplot(211) nyquist(a,b,c,d); z,p,k=ss2zp(a,b,c,d); p subplot(212) rm,im=nyquist(a,b,c,d); plot(rm,im) % figure(3) margin(a,b,c,d); % figure(4) ac,bc,cc,dc=cloop(a,b,c,d); impulse(ac,bc,cc,dc) %Example4.m clear close all clc % num=1 1; den=conv(1 2,conv(1 2,1 2); w=logspace(-1,2); t=0.5; % mag1,pha1=bode(num,den,w); % n2,d2=pade(t,4); numt=conv(n2,num); dent=conv(d2,den); % mag2,pha2=bode(numt,dent,w); % subplot(211) semilogx(w,20*log10(mag1),w,20*log10(mag2),r-); title(bode plot) xlabel(frequency-rad/s); ylabel(gain db); grid on subplot(212) semilogx(w,pha1,w,pha2,r-); xlabel(frequency-rad/s); ylabel(phase deg); grid on 16,程序：波形的生成,%Example.m close all Ta=input(Ta=); Tf=input(Tf=); T=input(T=); u,t=gensig(square,Ta,Tf,T); subplot(211) plot(t,u) axis(0,40,-1,2) subplot(212) stem(t,u) axis(0,40,-1,2) 17,程序：信号的调制,%amodeulate.m echo on tz=0.001; fz=1/tz; df=0.2; snrlin=10(snr/10); t0=0.5; fa=50; snr=10; a=0.8; t=0:tz:t0; % m=zeros(1,501); for i=1:1:125, m(i)=i;end for i=126:1:375, m(i)=m(125)-i+125;end for i=376:1:501, m(i)=m(375)-i-375;end m=m/1000; c=cos(2*pi*fa.*t); m_n=m/max(abs(m); M,m,df1=fftseq(m,tz,df); M=M/fz; f=0:df1:df1*(length(m)-1)-fz/2; u=(1+a*m_n).*c; U,u,df1=fftseq(u,tz,df); U=U/fz; signal_power=ampower(u(1:length(t); pmn=ampower(m(1:length(t)/(max(abs(m)2; eat=(a2*pmn)/(1+a2*pmn); noise_power=eta*signal_power/snr_lin; noise_std=sqrt(noise_power); noise=noise_std*randn(1,length(u); r=u+noise; R,r,df1=fftseq(r,tz,df); R=R/fz; % pause signal_power pause eta pause subplot(2,2,1) plot(t,m(1:length(t) axis(0 0.15 -2.1 2.1); title(The message signal); subplot(2,2,2) plot(t,u(1:length(t) axis(0 0.15 -2.1 2.1); title(The modulated signal); subplot(2,2,3) plot(t,c(1:length(t) axis(0 0.15 -2.1 2.1); title(The carrier); subplot(2,1,1) plot(f,abs(fftshift(M) xlabel(Frequency); pause; plot(f,abs(fftshift(U) title(Spectrum of the modulated signal); pause plot(t,noise(1:length(t) title(noise sample); pause plot(t,r(1:length(t) title(Signal and noisse); pause plot(f,abs(fftshift(R) title(Signal and noise spectrum) fftseq.m function M,m,df=fftseq(m,tz,df) fz=1/tz; if nargin=2 n1=0; elsen1=fz/df; end n2=length(m); n=2(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2); M=fft(m,n); m=m,zeros(1,n-n2); ampower.m function p=ampower(x) p=(norm(x)2)/length(x) t0=0.15; m=zeros(1,501); for i=1:1:125 m(i)=i;end for i=126:1:375 m(i)=m(125)-i+125; end for i=376:1:501 m(i)=m(375)+i-375; end m=m/1000; m_hat=imag(hilbert(m); 18,程序：滤波器,H_TYPE1.M h=-5 2 -3 -1 7 -1 -3 2 -5; M=length (h); n=0: M-1; Hr, w, a, L=Hr_typel (h); a, L amax=max (a)+1; amin=min (a)-1; subplot (221) stem (n, h); axis (-1 2*L+1 amin amax); ylabel(h (n) ); title(chong ji xing ying); subplot(222) stem (0: L, a); axis(-1 2*L+1 amin amax); ylabel(a (n); title (a (n) xishu); subplot (223) plot (w/pi, Hr); grid; xlabel (pi); ylabel (Hr); title (1); subplot (224) pzplot (h,1); 19,程序：EXP1.M（加窗）,%EXP.M % % % % M=45; As=60; n=0:M-1; beta=0.1102*(As-8.7); disp(xian xing ,num2str(beta); % % % w_kai=(kaiser(
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