基于Matlab的建模和仿真
时间：2009-03-26 23:17:00
来源：UltraLAB图形工作站方案网站
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作者：admin
建模和仿真 Matlab提供了一个独特的建模和仿真的环境。强有力的技术语言既精确又有描述性，让你用较少的简单代码去建模复杂的系统。Matlab和它的产品提供仿真和建模的工具，包括： Matlab的核心基础，用来进行数学计算、数据分析、解方程和可视化的高性能函数。增加到工具箱中的尖端算法使用Matlab，Simulink和Stateflow的多种仿真方法立体图图形设计环境
建模和仿真
Matlab提供了一个独特的建模和仿真的环境。强有力的技术语言既精确又有描述性，让你用较少的简单代码去建模复杂的系统。Matlab和它的产品提供仿真和建模的工具，包括：
Matlab的核心基础，用来进行数学计算、数据分析、解方程和可视化的高性能函数。
增加到工具箱中的尖端算法
使用Matlab，Simulink和Stateflow的多种仿真方法
立体图图形设计环境
Matlab的仿真和建模基础
从基本的矩阵运算到微分方程求解，Matlab提供了数以百计的仿真和建模环境。这些这些函数为仿真和建模复杂系统提供了强健的基础。
为了在计算时或者事后处理时看到仿真结果，内建的仿真函数和图像允许你对模型行为进行分析、测试、调试和展示。
由于Matlab是解释性的语言，你可以修改你的模型并立即看到结果，并不需要像C一样重新编译。数学算法已经为你开发好了，因此创建一个模型所需要的代码在Matlab中实现比相应的C和C++代码要少很多。这个压缩让你的Matlab代码容易写和保持。
Matlab用来可视化的混沌运动的流体，包括表面和等高线图
特定应用工具箱算法
特定应用工具箱，像曲线拟合、优化、控制系统、神经网络和信号处理，允许你跨学科的建模和仿真，只需要写较少的代码。其它的一些潜在的应用包括：
使用统计工具箱和它随机的数字生成器来仿真相关的分布的行为。随机数据可以在任何情况下用来测试假设或者建模。
应用系统确认工具箱可以帮助你决定建模，这可以用来预测时间数据序列的行为，像交换率或者分析在变化的系统中分析共振模型。
使用形态学和其它的仿真技术进行图像存储可使用图像处理工具箱。
使用偏微分方程工具箱研究和解决PDE，可使用有限元方法。在静电学、交流电源电磁学，热量转换和扩散等领域的问题可以通过开发数学模型来解决。
在这个例子中，Matlab用来可视化一系列弗洛伊德飓风模型。云层表面描绘了95%的相对湿度，底下的图像展示了相应的降雪量。
多种仿真方法
Matlab提供了一个熟悉的编程环境，而Simulink和Stateflow提供了一个建模和仿真复杂的控制，DSP和监视逻辑系统的环境。建立在Matlab上，这些产品可以调用Matlab函数和用户写的例程，允许你将两种方法组合起来。工具箱的函数同样可以包含到Simulink模块中。
Matlab个人超级图形计算平台-Jacket Engine+Tesla
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