基于MATLAB的PCM系统仿真

基于MATLAB的PCM系统仿真
基于MATLAB的PCM系统仿真

陕西理工学院

课程设计说明书题目:基于MATLAB的PCM系统仿真

姓名:庞发银

院(系):物理与电信工程学院

专业班级:通信工程1104班

学号:1113024127

指导教师:

成绩:

时间:2014 年10 月27 日至2014 年11 月21 日

课程设计任务书

题目基于MATLAB的PCM系统仿真

专业、班级通信工程11级4 班学号 1113024127 姓名庞发银主要内容、基本要求、主要参考资料等:

主要内容:

产生一零均值、方差为1的高斯随机变量序列,序列长度为500。

绘出量化级数为64、128时,采用A律(A=87.6)和μ律(μ=255)非线性化准则情况下量化误差和输入输出关系曲线。

基本要求:

1、通过本课程设计,巩固通信原理PCM编码的有关知识;

2、熟悉A律和μ律非均匀量化编码原理;

3、确定PCM编码量化误差;

4、学会用MATLAB来进行通信系统仿真。

主要参考资料:

1、王秉钧等. 通信原理[M].北京:清华大学出版社,2006.11

2、陈怀琛.数字信号处理教程----MATLAB释义与实现[M].北京:电子工业出版社,2004.

完成期限:2014.10.27—2014.11.21

指导教师签名:

课程负责人签名:庞发银

2014年11月21日

基于MATLAB的PCM系统仿真

通信工程11 级 4 班指导老师:

摘要 :脉冲编码调制(PCM)是现代语音通信中数字化的重要编码方式。学习通过利

用计算机建立通信系统模型的基本方法和基本技能,学习会利用仿真的手段对通信系统的基本理论和基本算法进行验证。学习现有流行的通信系统仿真软件的基本使用方法,

利用Matlab软件解决通信中存在的问题。

关键词: PCM,Matlab

目录

1.前言 (5)

2. PCM简介 (5)

2.1 PCM的基本概念 (5)

2.2 PCM的技术发展 (5)

3. PCM原理及仿真 (6)

3.1PCM编码原理 (6)

3.1.1抽样 (7)

3.1.2量化 (7)

3.1.3编码 (8)

3.1.4译码 (9)

4.设计过程及结果 (9)

4.1量化级为64,128,u律非线性程序及运行结果 (9)

4.2 simulink A律非线性程序及运行结果 (11)

5. 设计总结 (13)

参考文献 (14)

1.前言

脉冲编码调制(PCM)就是把一个时间连续,取值连续的模拟信号变换成时间离散,取值离散的数字信号后在信道中传输。脉冲编码调制就是对

模拟信号先抽样,再对样值幅度量化、编码的过程。

PCM 在通信系统中完成将语音信号数字化功能,它的实现主要包括三个步骤完成:抽样、量化、编码。分别完成时间上离散、幅度上离散、及量化

信号的二进制表示。其中抽样就是对模拟信号进行周期性扫描,把时间上连

续的信号变成时间上离散的信号,抽样必须遵循奈奎斯特抽样定理。该模拟

信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息,也就是说能无失真的恢复原

模拟信号。它的抽样速率的下限是由抽样定理确定。抽样速率采用8Kbit/s。

而量化就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散。最后编码就是用一组二

进制码组来表示每一个有固定电平的量化值。然而,实际上量化是在编码过程中同时完成的,故编码过程也称为模/数变换,可记作A/D。

2. PCM简介

2.1 PCM的基本概念

在光纤通行系统中,光纤中传输的是二进制光脉冲“0”码和“1”码,它由二进制数字信号对光源进行通断调制而产生。而数字信号是对连续变化的模拟信号进行抽样,量化和编码产生的,产生PCM即脉冲编码调制。这种电的数字信号称为数字基带信号,由PCM电端机产生。现在的数字传输系统都是采用脉冲调制体制。PCM最初并非传输计算机数据用的,而是是交换机之间有一条中继线不是只传送一条电话信号。PCM有两个标准即E1和T1.

中国采用的是欧洲的E1标准,T1的速率是1.544Mbit/s,E1的速率是2.048Mbit/s.

脉冲编码调制可以向用户提供多种业务,既可以提供从2M到155M速率的数字传输专线业务,也可以提供话音,图像传输远程教学等其他业务。特别适用于对数据传输速率要求较高,需要更高带宽的用户使用。

2.2 PCM的技术发展

脉冲编码调制是70年代末发展起来的,记录媒体之一的CD,80年代初由飞利浦和索尼公司共同推出。脉码调制的音频格式也被DVD-A所采用,它支持立体声和5.1环绕声,1999年由DVD 脉冲编码调制

讨论会发布和推出的。脉冲编码调制的比特率,从14-bit发展到16-bit、18-bit、20-bit直到24-bit;采样频率从44.1kHz发展到192kHz。PCM脉码调制这项技术可以改善和提高的方面则越来越来小。只是简单的增加PCM脉码调制比特率和采样率,不能根本的改善它的根本问题。其原因是PCM的主要问题在于:

(1)任何脉冲编码调制数字音频系统需要在其输入端设置急剧升降的滤波器,仅让20Hz-22.05kHz的频率通过(高端22.05kHz是由于CD44.1kHz的一半频率而确定。

(2)在录音时采用多级或者串联抽选的数字滤波器(减低采样频率),在重放时采用多级的内插的数字滤波器(提高采样频率),为了控制小信号在编码时的失真,两者又都需要加入重复定量噪声。这样就限制了PCM技术在音频还原时的保真度。为了全面改善脉冲编码调制数字音频技术,获得更好的声音质量,就需要有新的技术来替换。飞利浦和索尼公司再次联手,共同推出一种称为直接流数字编码技术DSD的格式,其记录媒体为超级音频CD即SACD,支持立体声和5.1环绕声。

3. PCM原理及仿真

脉冲编码调制就是把一个时间,取值连续的模拟信号变换成时间离散,取值离散的数字信号后在信道中传输。脉冲编码调制就是对模拟信号先抽样,再对样值幅度量化,编码的过程脉冲编码调制工作原理。

3.1PCM编码原理

脉冲编码调制(PCM,Pulse Code Modulation)在通信系统中完成将语音信号数字化功能。是一种对模拟信号数字化的取样技术,将模拟信号变换为数字信号的编码方式,特别是对于音频信号。PCM 对信号每秒钟取样 8000 次;每次取样为8个位,总共64kbps。PCM的实现主要包括三个步骤完成:抽样、量化、编码。分别完成时间上离散、幅度上离散、及量化信号的二进制表示。根据CCITT的建议,为改善小信号量化性能,采用压扩非均匀量化,有两种建议方式,分别为A律和 律方式,本设计采用了A律方式。

由于A律压缩实现复杂,常使用13折线法编码,采用非均匀量化PCM编码示意图如图1所示。

图1 PCM 原理框图

3.1.1抽样

所谓抽样,就是对模拟信号进行周期性扫描,把时间上连续的信号变成时间上离散的信号。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息,也就是说能无失真的恢复原模拟信号。它的抽样速率的下限是由抽样定理确定的。

在一个频带限制在(0,)h f 内的时间连续信号()f t ,如果以1/2h f 的时间间隔对它进行抽样,那么根据这些抽样值就能完全恢复原信号。或者说,如果一个连续信号()f t 的频谱中最高频率不超过h f ,当抽样频率2s h f f ≥时,抽样后的信号就包含原连续的全部信息。抽样定理在实际应用中应注意在抽样前后模拟信号进行滤波,把高于二分之一抽样频率的频率滤掉。这是抽样中必不可少的步骤。

3.1.2量化

从数学上来看,量化就是把一个连续幅度值的无限数集合映射成一个离散幅度值的有限数集合。如图2所示,量化器Q 输出L 个量化值k y ,L k ,,3,2,1 =。k y 常称为重建电平或量化电平。当量化器输入信号幅度x 落在k x 与1+k x 之间时,量化器输出电平为

k y 。这个量化过程可以表达为:

,}{)(1k k k y x x x Q x Q y =<<==+ L k ,,3,2,1 = (1)

这里k x 称为分层电平。通常:

k k k x x -=?+1 (2)

其中k ?称为量化间隔。

模拟信号的量化分为均匀量化和非均匀量化。由于均匀量化存在的主要缺点是:无论抽样值大小如何,量化噪声的均方根值都固定不变。因此,当信号()m t 较小时,则信号量化噪声功率比也就很小,这样,对于弱信号时的量化信噪比就难以达到给定的要求。通常,把满足信噪比要求的输入信号取值范围定义为动态范围,可见,均匀量化时的信号动态范围将受到较大的限制。为了克服这个缺点,实际中,往往采用非均匀量化。

非均匀量化是根据信号的不同区间来确定量化间隔的。对于信号取值小的区间,其量化间隔v ?也小;反之,量化间隔就大。它与均匀量化相比,有两个突出的优点。首先,当输入量化器的信号具有非均匀分布的概率密度(实际中常常是这样)时,非均匀量化器的输出端可以得到较高的平均信号量化噪声功率比;其次,非均匀量化时,量化噪声功率的均方根值基本上与信号抽样值成比例。因此量化噪声对大、小信号的影响大致相同,即改善了小信号时的量化信噪比。

实际中,非均匀量化的实际方法通常是将抽样值通过压缩再进行均匀量化。通常使用的压缩器中,大多采用对数式压缩。广泛采用的两种对数压缩律是μ压缩律和A压缩律。美国采用μ压缩律,我国和欧洲各国均采用A压缩律,因此,PCM编码方式采用的也是A压缩律。模拟信号的量化过程如图2所示

图2 模拟信号的量化

3.1.3编码

所谓编码就是把量化后的信号变换成代码,其相反的过程称为译码。当然,这里的编码和译码与差错控制编码和译码是完全不同的,前者是属于信源编码的范畴。

在现有的编码方法中,若按编码的速度来分,大致可分为两大类:低速编码和高速编码。通信中一般都采用第二类。编码器的种类大体上可以归结为三类:逐次比较型、折叠级联型、混合型。在逐次比较型编码方式中,无论采用几位码,一般均按极性码、段落码、段内码的顺序排列。下面结合13折线的量化来加以说明。

在13折线法中,无论输入信号是正是负,均按8段折线(8个段落)进行编码。若用8位折叠二进制码来表示输入信号的抽样量化值,其中用第一位表示量化值的极性,其余七位(第二位至第八位)则表示抽样量化值的绝对大小。具体的做法是:用第二至第四位表示段落码,它的8种可能状态来分别代表8个段落的起点电平。其它四位表示段内码,它的16种可能状态来分别代表每一段落的16个均匀划分的量化级。这样处理的结果,8个段落被划分成128个量化级。段落码和8个段落之间的关系如表1所示;段内码与16个量化级之间的关系见表2所示。

表1 段落码表2 段内码

3.1.4译码

PCM译码器是实现PCM编码的逆系统。其中各模块功能如下:

D/A转换器:用来实现与A/D转换相反的过程,实现数字量转化为模拟量,从而达到译码最基本的要求,也就是最起码的步骤。

瞬时扩张器:实现与瞬时压缩器相反的功能,由于采用 A 律压缩,扩张也必须采用A律瞬时扩张器。

低通滤波器:由于采样脉冲不可能是理想冲激函数会引入孔径失真,量化时也会带来量化噪声,及信号再生时引入的定时抖动失真,需要对再生信号进行幅度及相位的补偿,同时滤除高频分量,在这里使用与编码模块中相同的低通滤波器。

4.设计过程及结果

4.1量化级为64,128,u律非线性程序及运行结果

a=randn(1,500);

[sqnr64,a_quan64,code] = mula_pcm(a,64,225);

[sqnr128,a_quan128,code] = mula_pcm(a,128,225);

z64 = a - a_quan64;

z128 = a - a_quan128;

sqnr64

pause

sqnr128

pause

subplot(2,1,1)

plot(z64)

subplot(2,1,2)

plot(z128)

pause

clf

subplot(2,1,1)

stem(a,a_quan64)

pause

subplot(2,1,2)

stem(a,a_quan128)

function[y,a]=mulaw(x,mu)

a=max(abs(x));

y=(log(1+mu*abs(x/a)./log(1+mu)).*sign(x));

function x=invmulaw(y,mu)

x=(((1+mu).^(abs(y))-1)./mu).*sign(y);

function[sqnr,a_quan,code] = mula_pcm(a,n,mu)

[y,maximum] = mulaw(a,mu);

[sqnr,y_q,code] = u_pcm(y,n);

a_quan = invmulaw(y_q,mu);

y_q = y_q/max(y_q);

a_quan = maximum*a_quan;

sqnr = 20 * log10(norm(a)/norm(a-a_quan));

function[sqnr,a_quan,code]=u_pcm(a,n)

amax=max(abs(a));

a_quan=a/amax;

b_quan=a_quan;

d=2/n;

q = d.*[0:n-1];

q = q-((n-1)/2)*d;

for i=1:n

a_quan(find((q(i)-d/2<=a_quan)&(a_quan<=q(i)+d/2)))=...

q(i).*ones(1,length(find((q(i)-d/2<=a_quan)&(a_quan<=q(i)+d/2))));

b_quan(find(a_quan==q(i)))=(i-1).*ones(1,length(find(a_quan==q(i)))); end

a_quan=a_quan*amax;

nu=ceil(log2(n)); code=zeros(length(a),nu); for i=1:length(a) for j=nu: -1: 0

if(fix(b_quan(i)/(2^j))==1) code(i,(nu-j))=1;

b_quan(i)=b_quan(i)-2^j; end end end

sqnr=20*log10(norm(a)/norm(a-a_quan)); 量化噪声为16时的信噪比:11.3102 量化噪声为16时的信噪比:10.6966 量化误差图形:

-1-0.500.51

-1

-0.5

00.51

-4-3-2-101234

-0.5

0.5

-0.5

0.5

-4

-3-2-101

234

-4-20

-4-3

-2

-1

1

2

3

4

-4

-3

-2

-1

1

2

3

4

4.2 simulink A 律非线性程序及运行结果

框图:

-4-2024-4-2024

量化器输出输入特性曲线:

5. 设计总结

通过本课程设计的学习,复习所学的专业知识,使课堂学习的理论知识应用于实践,通过本课程设计的实践使自己具有一定的实践操作能力;又掌握Matlab,并能熟练运用该软件设计并仿真通信系统;通过信息处理实践的课程设计的实践,掌握设计信息处理系统的思维方法和基本开发过程。通过Matlab仿真对PCM调制系统的采样、量化、编码的仿真与计算,使得分析PCM调制系统变得直观简单。

参考文献

[1] 达新宇等,通信原理教程[M] 北京:北京邮电大学出版社 2005年

[2] 李妍等,MATLAB 通信真开发手册[M] 北京:国防工业出版社2005年

[3] 贾秋玲等,MATLAB 系统仿真,分析与设计[M] 西安:西安电子科技大学出版社2000年

[4] 李贺冰等,SIMULINK通信仿真教程[M] 北京:国防工业出版社 2006年

[5]王秉钧等,通信原理北京:清华大学出版社 2006年

信号与系统的MATLAB仿真

信号与系统的MATLAB 仿真 一、信号生成与运算的实现 1.1 实现)3(sin )()(π±== =t t t t S t f a )(sin )sin()sin(sin )()(t c t t t t t t t S t f a '=' '== ==πππ π ππ m11.m t=-3*pi:0.01*pi:3*pi; % 定义时间范围向量t f=sinc(t/pi); % 计算Sa(t)函数 plot(t,f); % 绘制Sa(t)的波形 运行结果: 1.2 实现)10() sin()(sin )(±== =t t t t c t f ππ m12.m t=-10:0.01:10; % 定义时间范围向量t f=sinc(t); % 计算sinc(t)函数 plot(t,f); % 绘制sinc(t)的波形 运行结果: 1.3 信号相加:t t t f ππ20cos 18cos )(+= m13.m syms t; % 定义符号变量t f=cos(18*pi*t)+cos(20*pi*t); % 计算符号函数f(t)=cos(18*pi*t)+cos(20*pi*t) ezplot(f,[0 pi]); % 绘制f(t)的波形 运行结果:

1.4 信号的调制:t t t f ππ50cos )4sin 22()(+= m14.m syms t; % 定义符号变量t f=(2+2*sin(4*pi*t))*cos(50*pi*t) % 计算符号函数f(t)=(2+2*sin(4*pi*t))*cos(50*pi*t) ezplot(f,[0 pi]); % 绘制f(t)的波形 运行结果: 1.5 信号相乘:)20cos()(sin )(t t c t f π?= m15.m t=-5:0.01:5; % 定义时间范围向量 f=sinc(t).*cos(20*pi*t); % 计算函数f(t)=sinc(t)*cos(20*pi*t) plot(t,f); % 绘制f(t)的波形 title('sinc(t)*cos(20*pi*t)'); % 加注波形标题 运行结果:

matlab控制系统仿真.

课程设计报告 题目PID控制器应用 课程名称控制系统仿真院部名称龙蟠学院 专业自动化 班级M10自动化 学生姓名 学号 课程设计地点 C208 课程设计学时一周 指导教师应明峰 金陵科技学院教务处制成绩

一、课程设计应达到的目的 应用所学的自动控制基本知识与工程设计方法,结合生产实际,确定系统的性能指标与实现方案,进行控制系统的初步设计。 应用计算机仿真技术,通过在MATLAB软件上建立控制系统的数学模型,对控制系统进行性能仿真研究,掌握系统参数对系统性能的影响。 二、课程设计题目及要求 1.单回路控制系统的设计及仿真。 2.串级控制系统的设计及仿真。 3.反馈前馈控制系统的设计及仿真。 4.采用Smith 补偿器克服纯滞后的控制系统的设计及仿真。 三、课程设计的内容与步骤 (1).单回路控制系统的设计及仿真。 (a)已知被控对象传函W(s) = 1 / (s2 +20s + 1)。 (b)画出单回路控制系统的方框图。 (c)用MatLab的Simulink画出该系统。

(d)选PID调节器的参数使系统的控制性能较好,并画出相应的单位阶约响应曲线。注明所用PID调节器公式。PID调节器公式Wc(s)=50(5s+1)/(3s+1) 给定值为单位阶跃响应幅值为3。 有积分作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为:50 2 5 有积分作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为:50 0 5

大比例作用单回路控制系统PID控制器取参数分别为:50 0 0 (e)修改调节器的参数,观察系统的稳定性或单位阶约响应曲线,理解控制器参数对系统的稳定性及控制性能的影响? 答:由上图分别可以看出无积分作用和大比例积分作用下的系数响应曲线,这两个PID调节的响应曲线均不如前面的理想。增大比例系数将加快系统的响应,但是过大的比例系数会使系统有比较大的超调,并产生振荡,使稳定性变坏;

自动控制原理MATLAB仿真实验报告

实验一 MATLAB 及仿真实验(控制系统的时域分析) 一、实验目的 学习利用MATLAB 进行控制系统时域分析,包括典型响应、判断系统稳定性和分析系统的动态特性; 二、预习要点 1、 系统的典型响应有哪些 2、 如何判断系统稳定性 3、 系统的动态性能指标有哪些 三、实验方法 (一) 四种典型响应 1、 阶跃响应: 阶跃响应常用格式: 1、)(sys step ;其中sys 可以为连续系统,也可为离散系统。 2、),(Tn sys step ;表示时间范围0---Tn 。 3、),(T sys step ;表示时间范围向量T 指定。 4、),(T sys step Y =;可详细了解某段时间的输入、输出情况。 2、 脉冲响应: 脉冲函数在数学上的精确定义:0 ,0)(1)(0 ?==?∞ t x f dx x f 其拉氏变换为: ) ()()()(1 )(s G s f s G s Y s f === 所以脉冲响应即为传函的反拉氏变换。 脉冲响应函数常用格式: ① )(sys impulse ; ② ); ,(); ,(T sys impulse Tn sys impulse ③ ),(T sys impulse Y = (二) 分析系统稳定性 有以下三种方法: 1、 利用pzmap 绘制连续系统的零极点图; 2、 利用tf2zp 求出系统零极点; 3、 利用roots 求分母多项式的根来确定系统的极点 (三) 系统的动态特性分析 Matlab 提供了求取连续系统的单位阶跃响应函数step 、单位脉冲响应函数impulse 、零输入响应函数initial 以及任意输入下的仿真函数lsim.

一阶、二阶系统时域和频域仿真

西安交通大学 基于MATLAB/Simulink 的一阶、二阶系统的时域和频 域仿真 ——以单位阶跃信号为输入信号 日期:2013年4月 一阶系统时域和频域仿真 1、建立一阶系统典型数学模型 ()1 1 G s Ts =+ 2、建立simulink 仿真方框图

1T.s+1 Transfer Fcn Step Scope ① 时间常数T=1时,一阶系统时域响应为 12345678 910 00.5 1 一阶系统时域相应(T=1) Matlab 程序: %一阶系统仿真编程 num=[1]; den=[1 1]; bode(num,den); grid on ; gtext('低频段频率-20dB/dec'); 运行程序,有时间常数T=1时,一阶系统的频域响应为

10 -210 -1 10 10 1 10 2 -90-45 一阶系统频域响应 P h a s e (d e g ) Bode Di a gram Frequency (rad/s) -40-30-20-100 低频段斜率-20dB/dec System: sys Frequency (rad/s): 1.01Magni t ude (dB): -3.07 M a g n i t u d e (d B ) ② 时间常数T=3时,一阶系统单位阶跃时域响应 12345678910 00.5 1 一阶系统单位阶跃响应(T=3) Matlab 程序: %一阶系统仿真编程 num=[1]; den=[3 1]; bode(num,den);

grid on ; gtext('低频段频率-20dB/dec'); 运行程序,有时间常数T=3时,一阶系统的频域响应为 10 -210 -1 10 10 1 -90-45 P h a s e (d e g ) Bode Di a gram Frequency (rad/s) -30-20-100 低频段频率-20dB/dec System: sys Frequency (rad/s): 0.334Magni t ude (dB): -3.03 M a g n i t u d e (d B ) 3、分析以上一阶系统在不同时间常数下的单位阶跃响应,可以看出时间常数越小,系统响应越快;而且一阶系统的转角频率为1/T ,在转角频率以上时,幅频特性曲线以-20dB/dec 下降,而相频特性以0°和90°为渐近线。

自控-二阶系统Matlab仿真

自动控制原理 二阶系统性能分析Matlab 仿真大作业附题目+ 完整报告内容

设二阶控制系统如图1所示,其中开环传递函数 ) 1(10 )2()(2+=+=s s s s s G n n ξωω 图1 图2 图3 要求: 1、分别用如图2和图3所示的测速反馈控制和比例微分控制两种方式改善系统的性能,如果要求改善后系统的阻尼比ξ =0.707,则和 分别取多少? 解: 由)1(10 )2()(2 += +=s s s s s G n n ξωω得10 21,10,102===ξωωn t K d T

对于测速反馈控制,其开环传递函数为:) 2()s (2 2n t n n K s s G ωξωω++=; 闭环传递函数为:2 2 2)2 (2)(n n n t n s K s s ωωωξωφ+++= ; 所以当n t K ωξ2 1+=0.707时,347.02)707.0(t =÷?-=n K ωξ; 对于比例微分控制,其开环传递函数为:)2()1()(2 n n d s s s T s G ξωω++=; 闭环传递函数为:) )2 1(2)1()(2 22 n n n d n d s T s s T s ωωωξωφ++++=; 所以当n d T ωξ2 1 +=0.707时,347.02)707.0(=÷?-=n d T ωξ; 2、请用MATLAB 分别画出第1小题中的3个系统对单位阶跃输入的响应图; 解: ①图一的闭环传递函数为: 2 22 2)(n n n s s s ωξωωφ++=,10 21 ,10n ==ξω Matlab 代码如下: clc clear wn=sqrt(10); zeta=1/(2*sqrt(10)); t=0:0.1:12; Gs=tf(wn^2,[1,2*zeta*wn,wn^2]); step(Gs,t)

实验三二阶系统matlab仿真(dg)

利用simulink进行仿真的步骤 1.双击桌面图标打开Matlab软件; 2.在Command Window命令行>>后输入simulink并回车或点击窗口上 部图标直接进入simulink界面; 3.在simulink界面点击File-New-Model就可以在Model上建立系统 的仿真模型了; 4.在左面的器件模型库中找到所需模型,用鼠标将器件模型拖到建立 的Model上,然后用鼠标将它们用连线连起来,系统的仿真模型就建立起来了; 5.点击界面上部的图标‘’进行仿真,双击示波器就可以看到仿真结 果。 实验要用到的元件模型的图标及解释如下: 阶跃信号:在simulink-source中可以找到,双击可以设定阶跃时间。 sum:在simulink-math operations中可以找到,双击可以改变器属性以实现信号相加还是相减; 比例环节:在simulink-math operations中可以找到,双击可以改变器属 性以改变比例系数; 积分环节:在simulink-continues中可以找到; 传函的一般数学模型表达形式:在simulink-continues中可以找到,双击可以对传递函数进行更改(通过设定系数)。 示波器:在simulink-sinks中可以找到。

传递函数的Matlab 定义 传递函数以多项式和的形式(一般形式、标准形式)给出 10111011()m m m m n n n n b s b s b s b G s a s a s a s a ----+++=+++ 用如下语句可以定义传递函数G(s) >> num=[b 0,b 1,b 2…b m ] ;只写各项的系数 >> den=[a 0,a 1,a 2,…a n ] ;只写各项的系数 >> g=tf(num,den) 或 >>g=tf([b0,b1,b2…bm],[a0,a1,a2,…an]) 例:用Matlab 定义二阶系统 2 223()(0.6,3)2*0.6*33n G s s s ζω===++ 并用Matlab 语句绘制此二阶系统在单位阶跃信号输入下的输出曲线c(t)(即单位阶跃响应)。 (1)定义函数: >> num=3^2 >> den=[1,2*0.6*3, 3^2] >> g=tf(num,den) (2)求系统的单位阶跃响应c(t): >> step(g) 可得到系统的单位阶跃响应 上述语句实现的功能也可以以一条语句实现: Time (sec)A m p l i t u d e

一阶系统的PID算法控制的仿真设计 东华大学信息学院软件分散pid Matlab可视化GUI设计

关于一阶系统的PID 算法控制的仿真设计 一、设计内容 对一阶系统实现PID 算法控制并进行仿真,具体功能如下:基本要求:实现PID 算法和一阶系统差分方程仿真,PID 算法中的四个参数和一阶系统的参数都可以通过菜单进行设定,系统对阶越函数的响应以图形方式实时显示在窗口中。 二、涉及算法的基本原理 在模拟系统中,PID 算法的表达式为: ])()(1)([)(?++ =dt t de T dt t e T t e K t P D I P (1) 式中 P(t):调节器的输出信号 e(t):调节器的偏差信号,等于测量值与给定值之差 P K :调节器的比例系数 I T :调节器的积分时间 D T :调节器的微分时间 欲控制系统的微分方程为: )()()(1 t x t y t y dt d T =+ (2) x(t)为系统输入,y(t)为系统输出。对于闭环的单位负反馈,我们有PID 控制器的输入是测试信号r(t)与系统输出y(t)之差,因此有: T 1dy(t)dt +y (t )=K P [(r (t )?y (t ))+1T I ∫(r (τ)?y(τ))dτt 0+T D d(r (t )?y (t ))dt ] (3) 又因为r(t)为阶跃函数,故有: d 2y (t )dt 2+1+K P T 1+K P T D dy (t )dt +K P T I (T 1+K P T D ) y (t )=K P T 1+K P T D [δ(t )+T D dδ(t )dt ]+r(t)T I (T 1+K P T D ) (4) 令: 2ab =?1+K P T 1+K P T D ,b =√K P T I (T 1 +K P T D ) ,c =K P T 1 +K P T D ,d =K P T D T 1 +K P T D e =1 T I (T 1 +K P T D ) (5) 则有: d 2y (t )dt 2?2ab dy (t )dt +b 2y (t )= cδ(t )+d dδ(t )dt +er(t) (6)

系统仿真的MATLAB实现.

第七章系统仿真的MATLAB实现 由于计算机技术的高速发展,我们可以借助计算机完成系统的数字仿真。综前所述,数字仿真实质上是根据被研究的真实系统的模型,利用计算机进行实验研究的一种方法。仿真的主要过程是:建立模型、仿真运行和分析研究仿真结果。仿真运行就是借助一定的算法,获得系统的有关信息。 MATLAB是一种面向科学与工程计算的高级语言,它集科学计算、自动控制、信号处理、神经网络和图像处理等学科的处理功能于一体,具有极高的编程效率。MATLAB是一个高度集成的系统,MATLAB提供的Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包,它支持线性和非线性系统,能够在连续时间域、离散时间域或者两者的混合时间域里进行建模,它同样支持具有多种采样速率的系统。在过去几年里,Simulink已经成为数学和工业应用中对动态系统进行建模时使用得最为广泛的软件包。 MATLAB仿真有两种途径:(1)MATLAB可以在SIMULINK窗口上进行面向系统结构方框图的系统仿真;(2)用户可以在MATLAB的COMMAND窗口下,用运行m文件,调用指令和各种用于系统仿真的函数,进行系统仿真。这两种方式可解决任意复杂系统的动态仿真问题,前者编辑灵活,而后者直观性强,实现可视化编辑。 下面介绍在MATLAB上实现几类基本仿真。 7.1 计算机仿真的步骤 在学习计算机仿真以前,让我们先总结一下计算机仿真的步骤。 计算机仿真,概括地说是一个“建模—实验—分析”的过程,即仿真不单纯是对模型的实验,还包括从建模到实验再到分析的全过程。因此进行一次完整的计算机仿真应包括以下步骤:

(1)列举并列项目 每一项研究都应从说明问题开始,问题由决策者提供或由熟悉问题的分析者提供。 (2)设置目标及完整的项目计划 目标表示仿真要回答的问题、系统方案的说明。项目计划包括人数、研究费用以及每一阶段工作所需时间。 (3)建立模型和收集数据 模型和实际系统没有必要一一对应,模型只需描述实际系统的本质或者描述系统中所研究部分的本质。因此,最好从简单的模型开始,然后进一步建立更复杂的模型。 (4)编制程序和验证 利用数学公式、逻辑公式和算法等来表示实际系统的内部状态和输入/输出的关系。建模者必须决定是采用通用语言如MATLAB、FORTRAN、C还是专用仿真语言来编制程序。在本教材中,我们选择的是MATLAB和其动态仿真工具Simulink。 (5)确认 确认指确定模型是否精确地代表实际系统。它不是一次完成,而是比较模型和实际系统特性的差异,不断对模型进行校正的迭代过程。 (6)实验设计 确定仿真的方案、初始化周期的长度、仿真运行的长度以及每次运行的重复次数。 (7)生产性运行和分析 通常用于估计被仿真系统设计的性能量度。利用理论定性分析、经验定性分析或系统历史数据定量分析来检验模型的正确性,利用灵敏度分析等手段来检验模型的稳定性。 (8)文件清单和报表结果 (9)实现

实验二 二阶系统matlab仿真(dg)

利用simulink进行仿真的步骤: 1.打开Matlab软件; 2.在Command Window命令行>>后输入simulink并回车或点击窗口上 部图标直接进入simulink界面; 3.点击File-New-Modle就可以在新的界面上建立系统的仿真模型了; 4.在左面的器件模型库中找到所需模型,用鼠标将器件模型拖到建立 的界面上,然后用鼠标将它们用连线连起来,系统的仿真模型就建立起来了; 5.点击界面上部的图标‘’进行仿真,双击示波器就可以看到仿真结 果。 实验要用到的元件模型的图标及解释如下: 阶跃信号:在simulink-source中可以找到,双击可以设定阶跃时间。 sum:在simulink-math operations中可以找到,双击可以改变器属性以实现信号相加还是相减; 比例环节:在simulink-math operations中可以找到,双击可以改变器属性以改变比例系数; 积分环节:在simulink-continues中可以找到; 传函的一般数学模型表达形式:在simulink-continues中可以找到,双击可以对传递函数进行更改(通过设定系数)。

示波器:在simulink-sinks中可以找到。 实验二二阶系统的Matlab仿真 一、实验目的 1、研究二阶系统的特征参数―阻尼比ζ和无阻尼自然频率ωn对系统动态性能 的影响。 2、利用simulink工具和MATLAB语句实现二阶系统的仿真。 3、熟悉MATLAB语句对二阶系统传函的表达形式以及阶跃响应的表达形式。 二、实验内容 1、simulink仿真(标准二阶系统ωn=1,ζ=0.5) 2、用Matlab语句实现二阶系统仿真 (1)对于标准二阶系统,当ωn=4,改变ζ值对性能的影响 -1<ζ<0(负阻尼) >> step(tf(4^2,[1,2*(-0.5)*4,4^2])) ζ<-1(负阻尼) >> step(tf(4^2,[1,2*(-1.5)*4,4^2])) ζ=0(零阻尼) >> step(tf(4^2,[1,2*0*4,4^2])) 0<ζ<1(欠阻尼) >> figure >> step(tf(4^2,[1,2*0.1*4,4^2])) >>hold on

系统辨识及其matlab仿真(一些噪声和辨识算法)

1】随机序列产生程序 2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 5】实际压力系统的最小二乘辨识程序 6】递推的最小二乘辨识程序 7】增广的最小二乘辨识程序 8】梯度校正的最小二乘辨识程序 9】递推的极大似然辨识程序 10 】Bayes 辨识程序 【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序 1 2 】多维非线性函数辨识程序的Matlab 程序 13】模糊神经网络解耦Matlab 程序 14】F- 检验法部分程序 【1】随机序列产生程序 A=6; x0=1;M=255; for k=1:100 x2=A*x0; x1=mod (x2,M); v1=x1/256; v(:,k)=v1; x0=x1; v0=v1; end v2=v k1=k; %grapher k=1:k1; plot(k,v,k,v,'r'); xlabel('k'), ylabel('v');title('(0,1) 均匀分布的随机序列 ') 【2】白噪声产生程序 A=6; x0=1; M=255; f=2; N=100; for k=1:N x2=A*x0; x1=mod (x2,M); v1=x1/256; v(:,k)=(v1-0.5)*f; x0=x1; v0=v1; end

v2=v k1=k; %grapher k=1:k1; plot(k,v,k,v,'r'); xlabel('k'), ylabel('v');title('(-1,+1) 均匀分布的白噪声 ') 【3】M序列产生程序 X1=1;X2=0;X3=1;X4=0; %移位寄存器输入Xi初T态(0101), Yi为移位寄存器各级输岀 m=60; %置 M序列总长度 for i=1:m %1# Y4=X4; Y3=X3; Y2=X2; Y1=X1; X4=Y3; X3=Y2; X2=Y1; X1=xor(Y3,Y4); % 异或运算 if Y4==0 U(i)=-1; else U(i)=Y4; end end M=U %绘图 i1=i k=1:1:i1; plot(k,U,k,U,'rx') xlabel('k') ylabel('M 序列 ') ti tle(' 移位寄存器产生的M序列') 【 4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 %FLch3LSeg1 u=[-1,1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,1,-1,-1,1,1]; % 系统辨识的输入信号为一个周期的M序列 z=zeros(1,16); % 定义输岀观测值的长度 for k=3:16 z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2); % 用理想输岀值作为观测值 end subplot(3,1,1) % 画三行一列图形窗口中的第一个图形 stem(u) % 画岀输入信号 u 的经线图形 subplot(3,1,2) % 画三行一列图形窗口中的第二个图形

最小拍系统matlab仿真(1)

课程设计任务书 10/11 学年第一学期 学院: 专业: 学生姓名:学号: 课程设计题目: 起迄日期: 课程设计地点: 指导教师: 系主任: 下达任务书日期: 2011 年12 月

课程设计任务书

一、基本原理 最少拍设计,是指系统在典型输入信号(如阶跃信号、速度信号、加速度信号等)作用下,经过最少拍(有限拍)使系统输出的系统稳态误差为零。因此,最少拍控制系统也称为最少拍无差系统或最少拍随动系统,它实质上是时间最优控制系统,系统的性能指标就是系统的调节时间最短或尽可能短,即对闭环Z 传递函数要求快速性和准确性。 G c(s ) —— 被控对象的连续传递函数 D (z ) —— 数字控制器的Z 传递函数 H (s) —— 零阶保持器的传递函数, T —— 采样周期 广义对象的脉冲传递函数为: G(z)=Z [])()(S G S H C ? 系统闭环脉冲传递函数为: φ(z)=)()(z R z C =) ()(1)()(z G z D z G z D + 系统误差脉冲传递函数为: φe (z)=)()(z R z E =1-φ(z)=) ()(11z G z D + 数字控制器脉冲传递函数:

D(z)=)()(z E z U =)(1z G ) (1)(z z φΦ- 若已知Gc(s) ,且可根据控制系统的性能指标要求构造Ф(z),则根据 G(z)= Z ???????--)(1s G s e c Ts =(1-z -1)Z ?? ????s s G c )(和D(z)=)()(z E z U =)(1z G )(1)(z z φΦ- 1、闭环Z 传递函数Φ(z)的确定; 由图1:误差E(z)的Z 传递函数为: φe (z)=)()(z R z E =1-φ(z)=) ()(11z G z D + 数字控制器脉冲传递函数: D(z)=)()(z E z U =)(1z G ) (1)(z z φΦ- 从上式看出,D (z )的求取主要取决于φ(z), 或者φe (z),φ(z)的选择根据稳、准、快等指标设计。下面分析闭环传递函数φ(z)的确定原则。 1) 由物理可实现性确定 将D (z )写成分子分母关于z -1有理多项式次幂相除的形式,即 Z 传递函数物理可实现的条件是分子关于z -1的幂次低于分母关于z -1的幂次,即m

最小拍系统matlab仿真1

课程设计任务书10/11 学年第一学期 学院: 专业: 学生姓名:学号:课程设计题目: 起迄日期: 课程设计地点: 指导教师: 系主任: 下达任务书日期: 2011 年12 月

课程设计任务书

一、基本原理 最少拍设计,是指系统在典型输入信号(如阶跃信号、速度信号、加速度信号等)作用下,经过最少拍(有限拍)使系统输出的系统稳态误差为零。因此,最少拍控制系统也称为最少拍无差系统或最少拍随动系统,它实质上是时间最优控制系统,系统的性能指标就是系统的调节时间最短或尽可能短,即对闭环Z 传递函数要求快速性和准确性。 R(z) G c(s ) —— 被控对象的连续传递函数 D (z ) —— 数字控制器的Z 传递函数 H (s) —— 零阶保持器的传递函数, T —— 采样周期 广义对象的脉冲传递函数为: G(z)=Z [])()(S G S H C ? 系统闭环脉冲传递函数为: φ(z)= )()(z R z C =) ()(1) ()(z G z D z G z D + 系统误差脉冲传递函数为: φe (z)= )()(z R z E =1-φ(z)=) ()(11 z G z D +

数字控制器脉冲传递函数: D(z)= )()(z E z U =)(1z G ) (1) (z z φΦ- 若已知Gc(s) ,且可根据控制系统的性能指标要求构造Ф(z),则根据 G(z)= Z ?? ?????--)(1s G s e c Ts =(1-z -1 )Z ??????s s G c )(和D(z)= )()(z E z U =)(1z G )(1)(z z φΦ- 1、闭环Z 传递函数Φ(z)的确定; 由图1:误差E(z)的Z 传递函数为: φe (z)= )()(z R z E =1-φ(z)=) ()(11 z G z D + 数字控制器脉冲传递函数: D(z)= )()(z E z U =)(1z G ) (1) (z z φΦ- 从上式看出,D (z )的求取主要取决于φ(z), 或者φe (z),φ(z)的选择根据稳、准、快等指标设计。下面分析闭环传递函数φ(z)的确定原则。 1) 由物理可实现性确定 将D (z )写成分子分母关于z -1有理多项式次幂相除的形式,即 1 1)1(10 11)1(1)()()(αααββββ++++++++==----------z z z z z z z E z U z D n n n m m m m Z 传递函数物理可实现的条件是分子关于z -1的幂次低于分母关于z -1的幂次,即m

基于一阶倒立摆的matlab仿真实验

成都理工大学工程技术学院 基于一阶倒立摆的matlab仿真实验 实验人员: ------- ------- 学号:-------- --------- 实验日期:20150618

摘要 本文主要研究的是一级倒立摆的控制问题,并对其参数进行了优化。倒立摆是典型的快速、多变量、非线性、强耦合、自然不稳定系统。由于在实际中有很多这样的系统,因此对它的研究在理论上和方法论上均有深远的意义。本文首先简单的介绍了一下倒立摆以及倒立摆的控制方法,并对其参数优化算法做了分类介绍。然后,介绍了本文选用的优化参数的状态空间极点的配置和PID控制。接着建立了一级倒立摆的数学模型,并求出其状态空间描述。本文着重讲述的是利用状态空间中极点配置实现方法。最后,用Simulink对系统进行了仿真,得出在实际控制中是两种比较好的控制方法。 Abstract This paper mainly studies the level of the inverted pendulum control problem, and its parameters are optimized.Inverted pendulum is a typical rapid, multi-variable, nonlinear, strong coupling, natural unstable system.In practice, however, because there are a lot of such a system, so the study of it in theory and methodology have profound significance.This article first introduced the inverted pendulum, and simple of the inverted pendulum control method, made a classification and the parameter optimization algorithm is introduced.And then, introduced in this paper, choose the optimization of the parameters of state space pole configuration and PID control.Then set up the level of the mathematical model of inverted pendulum, and find out the state space description.This paper focuses on the pole assignment method is the use of state space.Finally, the system are simulated using Simulink, it is concluded that in the actual control is two good control method.This paper mainly studies the level of the inverted pendulum control problem, and its parameters are optimized.Inverted pendulum is a typical rapid, multi-variable, nonlinear, strong coupling, natural unstable system.In practice, however, because there are a lot of such a system, so the study of it in theory and methodology have profound significance.This article first introduced the inverted pendulum, and simple of the inverted pendulum control method, made a classification and the parameter optimization algorithm is introduced.And

MATLAB的建模和仿真要点

课程设计说明书 题目:基于Matlab的IIR滤波器设计与仿真班级:2012 级电气五班 姓名:王璐 学号:201295014178 指导教师:张小娟 日期:2015年 1 月12日

课程设计任务书

基于MATLAB的IIR滤波器设计与仿真 前言 数字信号处理(digital signal processing,DSP)是从20世纪60年代以来,随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列,通过计算机或通用(专用)信号处理设备,用数字的数值计算方法处理(例如滤波、变换、压缩、增强、估计、识别等),以达到提取有用信息便于应用处理的目的。数字信号处理系统有精度高、灵活性高、可靠性高、容易大规模集成、时分复用、可获得高性能指标、二维与多维处理等特点。正是由于这些突出的特点,使得它在通信、语音、雷达、地震测报、声呐、遥感、生物医学、电视、仪器中得到愈来愈广泛的应用。在数字信号处理中起着重要的作用并已获得广泛应用的是数字滤波器(DF,Digital Filter),根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应IIR(Infinite Impulse Response)滤波器和有限冲激响应FIR(Finite Impulse Response)滤波器。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来结算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的有点,使MATLAB成为一个强大的数学软件,在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JA V A的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用。 1 数字滤波器概述 数字滤波器是对数字信号实现滤波的线性时不变系统。数字滤波实质上是一种运算过程,实现对信号的运算处理。输入数字信号(数字序列)通过特定的运算转变为输出的数字序列,因此,数字滤波器本质上是一个完成特定运算的数字计算过程,也可以理解为一台计算机。描述离散系统输出与输入关系的卷积和差分方程只是给数字信号滤波器提供运算规则,使其按照这个规则完成对输入数据的处理。时域离散系统的频域特性:Y(eωj)=X(eωj)H(eωj) 其中Y(eωj)、X(eωj)分别是数字滤波器的输出序列和输入序列的频域特性(或称为

自控-二阶系统Matlab仿真

. .. . 自动控制原理 二阶系统性能分析 Matlab 仿真大作业附题目+ 完整报告容

设二阶控制系统如图1所示,其中开环传递函数 ) 1(10 )2()(2+=+=s s s s s G n n ξωω 图1 图2 图3 要求: 1、分别用如图2和图3所示的测速反馈控制和比例微分控制两种方式改善系统的性能,如果要求改善后系统的阻尼比ξ =0.707,则t K 和d T 分别取多少? 解: 由)1(10 )2()(2+= +=s s s s s G n n ξωω得10 21,10,102===ξωωn 22n n () s s ωξω+R (s )C (s ) -

对于测速反馈控制,其开环传递函数为:) 2()s (2 2n t n n K s s G ωξωω++=; 闭环传递函数为:2 2 2)2 1(2)(n n n t n s K s s ωωωξωφ+++= ; 所以当n t K ωξ2 1+=0.707时,347.02)707.0(t =÷?-=n K ωξ; 对于比例微分控制,其开环传递函数为:)2()1()(2 n n d s s s T s G ξωω++=; 闭环传递函数为:) )2 1(2)1()(2 22 n n n d n d s T s s T s ωωωξωφ++++=; 所以当n d T ωξ2 1 +=0.707时,347.02)707.0(=÷?-=n d T ωξ; 2、请用MATLAB 分别画出第1小题中的3个系统对单位阶跃输入的响应图; 解: ①图一的闭环传递函数为: 2 22 2)(n n n s s s ωξωωφ++=,10 21 ,10n ==ξω Matlab 代码如下: clc clear wn=sqrt(10); zeta=1/(2*sqrt(10)); t=0:0.1:12; Gs=tf(wn^2,[1,2*zeta*wn,wn^2]);

matlab系统仿真

6.对方程组求解 a11*x1+a12*x2+a13*x3=b1 a21*x1+a22*x2+a23*x3=b2 a31*x1+a32*x2+a33*x3=b3 注意:syms 是定义符号变量;sym 是把字符或者数字转化为符号; syms a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33 b1 b2 b3; A=[a11,a12,a13;a21,a22,a23;a31,a32,a33]; b=[b1;b2;b3]; %X=linsolve(A,b) %调用linsolve函数求的解XX=A\b %用左除运算求解 由此可知:linsolve 函数不支持符号运算

7.syms a b t x y z; f=sqrt(1+exp(x)); diff(f) %未指定求导变量和阶数,按缺省规则处理 f=x*cos(x); diff(f,x,2) %求f对x的二阶导数 diff(f,x,3) %求f对x的三阶导数 f1=a*cos(t);f2=b*sin(t); diff(f2)/diff(f1) %按参数方程求导公式求y对x的导数 三、SIMULINK的使用 1.在命令窗口中输入:simulink(回车)得到如下simulink模块:

2.双击打开各模块,选择合适子模块构造控制系统,例如: 3.双击各子模块可修改其参数,选择Simulation菜单下的start命令运行仿真,在示波器(Scope)中观察结果。 自己试验仿真结果如下:

四、实验要求 1.符号计算部分:参照所给示例,自拟输入量,验证求矩阵的特征根、行 列式及 方程求解命令 2.Simulink 部分:逐一熟悉各模块的使用,对下面的随动系统模型进行仿 真, 实验报告中包含:连好的系统模型及用Scope 观测的结果 其中:R(s)为阶跃输入,C(s)为输出 002 .002.0101)(1++?=s s s G )5.0(2.5)(2+=s s s G ①符号计算部分: num1=[1,0.02] ; den1=[10 , 0.02] ;

控制系统Matlab仿真 (传递函数)

控制系统仿真 [教学目的] 掌握数字仿真基本原理 控制系统的数学模型建立 掌握控制系统分析 [教学内容] 一、控制系统的数学模型 sys=tf(num,den) %多项式模型,num为分子多项式的系数向量,den为分母多项式的系%数向量,函数tf()创建一个TF模型对象。 sys=zpk(z,p,k) %z为系统的零点向量,p为系统的极点向量,k为增益值,函数zpk()创建一个ZPK模型对象。 (一)控制系统的参数模型 1、TF模型 传递函数 num=[b m b m-1 b m-2…b1 b0] den=[a m a m-1 a m-2…a1 a0] sys=tf(num,den) 【例1】系统的传递函数为。 >>num=[0 1 12 44 48]; >>den=[1 16 86 176 105]; >>sys=tf(num,den); >>sys Transfer function: s^3 + 12 s^2 + 44 s + 48 ------------------------------------- s^4 + 16 s^3 + 86 s^2 + 176 s + 105 >>get(sys) >>set(sys) >>set(sys,'num',[2 1 2])

>> sys Transfer function: 2 s^2 + s + 2 ------------------------------------- s^4 + 16 s^3 + 86 s^2 + 176 s + 105 【例2】系统的传递函数为。 >>num=conv([20],[1 1]); >>num num = 20 20 >>den=conv([1 0 0],conv([1 2],[1 6 10])); >>sys=tf(num,den) Transfer function: 20 s + 20 ------------------------------- s^5 + 8 s^4 + 22 s^3 + 20 s^2 【例3】系统的开环传递函数为,写出单位负反馈时闭环传递函数的TF模型。 >>numo=conv([5],[1 1]); >>deno=conv([1 0 0],[1 3]); >>syso=tf(numo,deno); >>sysc=feedback(syso,1) Transfer function: 5 s + 5 ---------------------- s^3 + 3 s^2 + 5 s + 5 【例4】反馈系统的结构图为: R (s) C

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