Софт

Matlab официальный сайт

Рейтинг: 4.8/5.0 (1224 проголосовавших)

Категория: Mac

Описание

Matlab официальный сайт

Matlab

Сразу оговорюсь — к сожалению все, что описано в посте проделано на данных с рынка CME, конкретно — для фьючерса пшеницы с декабрьским месяцем поставки. Но в целом ничего не мешает работать и с данными с любой биржи. Инструмент для анализа, обработки данных и построения торговой системы — MatLab. Не сильно распространенный среди русских алготрейдеров, но с огромным количеством функционала и возможностей. Расшифровывется на русский язык MatLab как матричная лаборатория: изначальная цель языка и среды программирования это работа с большими массивами данных разных типов. Касаемо трейдинга — также присутствует много ништяков, писать про все не очень хочется если интересно можно например посмотреть тут (не реклама, сайт не мой)) — нашел в сети). Но хочется отдельно отметить возможность подключаться напрямую из MatLab к примеру к терминалу Reuters, Bloomberg, к известным софтам для трейдинга типа XTrader, CQG, софт от Interactive brokers и др. Подключения можно использовать для различных целей — как для обработки данных, так и непосредственно торговли. Для HFT роботов слышал, что MatLab занимает заслуженное место, правда вся логика написанная в нем нуждается все равно в конвертации кода в Си если периодичность отсыла операций роботом ниже 1 секунды. Почему не писать сразу на Си? — В матлабе с их библиотеками и функциями все исследования и построения роботов разы делается проще и быстрее, да и присутствует авто конвертация кода из матлаб в си.

Подробности в личку.

p.s. Самому делать лениво, поэтому хочу купить типа такого www.mql5.com/ru/articles/44 и такого http://articles.mql4.com/ru/782

Коллеги, добрый день.
Есть три файла .csv
Структура их следующая:
1
2
3
4
5
6
7
.


То есть каждая строка — это отдельное число.
Я сделал csvread из каждого файла и записал в три разные переменные
Мне нужно построить 3д график. Но единственное, что у меня заработало, это plot3(x,y,z) вот в таком виде:

Я конечно все понимаю, но хотелось бы что-то такое:

MathWorks проведет вебинар

Webinar: Automated Trading with MATLAB


можно выбрать удобное время по часовому поясу

In this webinar we will present an example workflow for researching, implementing and testing an automated trading strategy. You will learn how MATLAB® and add-on products can be used for data gathering, preparation and visualization, model development, backtesting, calibration, integration with existing systems and ultimately deployment. We look at each of the parts in this process and see how MATLAB provides a single platform that allows the efficient solution of all parts of this problem.
Specific topics include:
  • Data gathering options, including daily historic, intraday, and real-time data
  • Model building and prototyping in MATLAB
  • Backtesting and calibrating a model
  • Interacting with existing libraries and software for trade execution
  • Deployment of the final application in a number of environments, including .NET, JAVA, and Excel
  • Tools for high frequency trading, including parallel computing, GPUs, and C code generation from MATLAB
Please allow approximately 60 minutes to attend the presentation and Q&A session.

Matlab Официальный Сайт:

  • скачать
  • скачать
  • Другие статьи, обзоры программ, новости

    Matlab R2014a скачать бесплатно ключ, кряк, лекарство, serial

    Скачать Matlab R2014a


    Доброго времени суток. Вы попали на интересный портал Sonic002.ucoz.ru. Не спешите покидать сайт после скачивания, у нас вы сможете найти много интересных материалов - софт, игры, фильмы, мультфильмы, антивирусы, музыка, книги, всё для телефона и фотошопа. И это не всё, что есть у нас. Рекомендуем начать просмотр с главной страницы. Так же заходите на форум, где вы можете пообщаться с другими пользователями. Не забудьте написать отзыв о сайте. Попав на эту страницу вы, скорее всего, хотите скачать файл Matlab R2014a бесплатно. Надеемся, это у вас получится. Если не знаете, как качать с фалообменников бесплатно, то лучше в интернете найти инструкцию. Очень часто такую информацию выкладывают даже в виде видео, где всё ясно и доходчиво объясняют. В крайнем случае, вы можете оставить комментарий на этом сайте и мы постараемся вам помочь.

    Версия с активацией для 32- и 64-разрядных систем!

    MATLAB (сокращение от англ. «Matrix Laboratory») — пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. Скачав MATLAB, созданный компанией MathWorks, вы сможете легко производить матричные вычисления, визуализировать математические функции и экспериментальные данные, реализовывать вычислительные алгоритмы, конструировать графический интерфейс пользователя для решения специфических задач, а также через специальные интерфейсы взаимодействовать с другими языками программирования и программами.

    MATLAB – это высокоуровневый язык технических расчетов, интерактивная среда разработки алгоритмов и современный инструмент анализа данных. Более миллиона инженеров и ученых по всем миру используют MATLAB в качестве языка технических вычислений. MATLAB по сравнению с традиционными языками программирования (C/C++, Java, Pascal, FORTRAN) позволяет на порядок сократить время решения типовых задач и значительно упрощает разработку новых алгоритмов. MATLAB представляет собой основу всего семейства продуктов MathWorks и является главным инструментом для решения широкого спектра научных и прикладных задач, в таких областях как: моделирование объектов и разработка систем управления, проектирование коммуникационных систем, обработка сигналов и изображений, измерение сигналов и тестирование, финансовое моделирование, вычислительная биология и др.

    Ядро MATLAB позволяет максимально просто работать с матрицами реальных, комплексных и аналитических типов данных и со структурами данных и таблицами поиска. MATLAB cодержит встроенные функции линейной алгебры (LAPACK, BLAS), быстрого преобразования Фурье (FFTW), функции для работы с полиномами, функции базовой статистики и численного решения дифференциальных уравнений; расширенные математические библиотеки для Intel MKL. Все встроенные функции ядра MATLAB разработаны и оптимизированы специалистами и работают быстрее или так же, как их эквивалент на C/C++.

    MATLAB широко используется в таких областях, как:

    *обработка сигналов и связь,
    *обработка изображений и видео,
    *системы управления,
    *автоматизация тестирования и измерений,
    *финансовый инжиниринг,
    *вычислительная биология и т.п.
    *Численные вычисления

    MATLAB предоставляет множество методов для анализа данных, разработки алгоритмов и создания моделей. Язык MATLAB включает в себя математические функции для инженерных и научных операций. Встроенные математические функции используют процессор-оптимизированные библиотеки, предназначенные для ускорения векторных и матричных вычислений.

    Доступны следующие операции:
    *Интерполяция и регрессия
    *Дифференцирование и интегрирование
    *Системы линейных уравнений
    *Фурье анализ
    *Собственные значения и сингулярные числа матриц
    *Обыкновенные дифференциальные уравнения
    *Разреженные матрицы
    *Расширения MATLAB предоставляют специализированный функционал в таких областях как статистика, оптимизация, обработка сигналов, машинное обучение.
    *Анализ и визуализация данных

    MATLAB предоставляет инструменты для получения, анализа и визуализации данных, позволяющие исследовать проблему быстрее, чем это возможно с помощью электронных таблиц или традиционных языков программирования.
    Также вы можете документировать результаты в виде графиков, отчётов или публикации кода MATLAB.

    MATLAB позволяет вам получать доступ к данным из файлов, других приложений, баз данных, внешних устройств. Вы можете читать данные из файлов таких популярных форматов как Microsoft Excel, текстовых или двоичных файлов, изображений, аудио и видео файлов, научных форматов (netCDF и HDF). Функции ввода-вывода позволяют работать с файлами данных любых форматов.
    Используя расширения MATLAB можно получать данные с различных устройств, таких как последовательный порт компьютера или звуковая карта, а также потоковые данные в реальном времени с измерительных устройств непосредственно в MATLAB для анализа и визуализации. Помимо того, вы можете управлять такими приборами, как осциллографы, анализаторы сигналов и генераторы колебаний специальной формы.

    MATLAB позволяет управлять, фильтровать и осуществлять предварительную обработку данных. Вы можете исследовать данные для нахождения трендов, проверки гипотез, построения описательных моделей. В MATLAB включены функции для фильтрации, сглаживания, свёртки и быстрого преобразования Фурье (FFT). Продукты-расширения включают возможности подбора кривых и поверхностей, многомерной статистики, спектрального анализа, анализа изображений, идентификации систем и другие инструменты анализа.
    Визуализация данных

    MATLAB предоставляет набор встроенных функций построения 2D и 3D графиков, а также функции объёмной визуализации. Вы можете использовать эти функции для визуализации и как средство представления обрабатываемой информации. Графики могут быть созданы как интерактивно, так и программно.
    В галерее графиков MATLAB есть примеры множества способов представления данных графически. Для каждого примера можно посмотреть и скачать исходный код для использования в ваших приложениях MATLAB.

    Программирование и разработка алгоритмов. Язык MATLAB

    Язык MATLAB изначально обладает поддержкой векторных и матричных операций, которая необходима для решения инженерных и научных задач, и предназначена для быстрой разработки и запуска.
    С помощью языка MATLAB можно писать программы и алгоритмы быстрее, чем на традиционных языках программирования, потому что нет необходимости таких низкоуровневых организационных операций как объявление переменных, определение типов и выделение памяти. Во многих случаях переход на векторные и матричные операции избавляет от необходимости использования циклов for. В результате одна строка MATLAB кода часто может заменить несколько строк C/C++ кода.

    MATLAB обладает свойствами традиционных языков программирования, включая управление потоками данных, обработку ошибок и объектно-ориентированное программирование (ООП). Можно использовать основные типы данных, сложные структуры данных или определять пользовательские типы.
    Вы можете получать результаты немедленно, выполняя команды интерактивно по одной за раз. Такой подход позволяет быстро исследовать различные варианты для получения лучшего решения. Объединив эти интерактивные команды в скрипт или функцию можно автоматизировать их выполнение.
    Расширения MATLAB имеют встроенные алгоритмы для обработки сигналов и связи, обработки изображений и видеоданных, систем управления и многих других областей. Комбинируя эти алгоритмы с вашими можно реализовать сложные программы и приложения.
    Ключевые особенности

    Платформонезависимый высокоуровневый язык программирования ориентированный на матричные вычисления и разработку алгоритмов
    Интерактивная среда для разработки кода, управления файлами и данными
    Функции линейной алгебры, статистики, анализ Фурье, решение дифференциальных уравнений и др.
    Богатые средства визуализации, 2-D и 3-D графика.
    Встроенные средства разработки пользовательского интерфейса для создания законченных приложений на MATLAB
    Средства интеграции с C/C++, наследование кода, ActiveX технологии

    Особенности релиза R2014a:

    Desktop
    Pop-up Command History for recalling, viewing, filtering, and searching recently used commands in the Command Window
    Merge option in MATLAB Comparison Tool for resolving differences between text files
    Saving workspace variables and their values to a MATLAB script
    Language and Programming
    Suggested corrections for mistyped, user-defined functions in the Command Window
    Streamlined MEX compiler setup and improved troubleshooting
    Multidimensional array support for flipud, fliplr, and rot90 functions
    Option for circshift to operate on a specified dimension
    Mathematics
    isdiag, isbanded, issymmetric, ishermitian, istril, istriu, and bandwidth functions for testing matrix structure
    sylvester function for solving the Sylvester equation
    Option for eig function for computing left eigenvectors
    Option for rand, randi, and randn functions for creating arrays of random numbers that match data type of an existing variable
    Data Import and Export
    Webcam support for previewing and acquiring live images and video
    Raspberry Pi hardware support for controlling devices such as motors and actuators, and for capturing live data from sensors and cameras directly from MATLAB
    Performance
    conv2 function performance improvements with three inputs
    filter function performance improvements for FIR and IIR

    OS: Windows 8.1, Windows 8, Windows 7 Service Pack 1, Windows Vista Service Pack 2, Windows XP Service Pack 3, Windows XP x64 Edition Service Pack 2, Windows Server 2012, Windows Server 2008 R2 Service Pack 1, Windows Server 2008 Service Pack 2, Windows Server 2003 R2 Service Pack 2
    Any Intel or AMD x86 processor supporting SSE2 instruction set
    1 GB for MATLAB only, 3–4 GB for a typical installation
    1024 MB (At least 2048 MB recommended)

    Контрольная сумма ISO образа:
    CRC32: B7FBB8AB
    MD5: 7837DDFFF8B233F0778ACC2065D6CB5B
    SHA-1: 76143AF79EB7176AAD0E372D216E6BB2E4A0E209

    Скачать программу Matlab R2014a (7,33 ГБ):

    Скачать программы Mathworks Matlab R2012a Windows x32 2012 - ТОРРЕНТИНО - торрент трекер

    Mathworks Matlab R2012a (7.14) Windows x32/x64

    Разрядность: 32bit & 64bit

    Совместимость с Vista: полная

    Совместимость с Windows 7: полная

    Язык интерфейса: Английский

    WinXP SP3, WinXPx64 SP2, Win2003Server R2 SP2, WinVista SP2, Win2008Server SP2 или R2, Win7

    Процессор: с поддержкой SSE2 (подробнее тут)

    Дисковое пространство: В среднем 2-4Гб (максимум 6Гб)

    Память: 1Гб, а лучше 2Гб и более (в зависимости от решаемых задач)

    Описание:

    Язык программирования для инженерных и математических расчетов. Обширная библиотека функций упрощает работу (в частности графическое отображение данных) Что такое Matlab MATLAB – это высокоуровневый язык технических расчетов, интерактивная среда разработки алгоритмов и современный инструмент анализа данных. MATLAB по сравнению с традиционными языками программирования (C/C++, Java, Pascal, FORTRAN) позволяет на порядок сократить время решения типовых задач и значительно упрощает разработку новых алгоритмов.

    MATLAB представляет собой основу всего семейства продуктов MathWorks и является главным инструментом для решения широкого спектра научных и прикладных задач, в таких областях как: моделирование объектов и разработка систем управления, проектирование коммуникационных систем, обработка сигналов и изображений, измерение сигналов и тестирование, финансовое моделирование, вычислительная биология и др.

    Ядро MATLAB позволяет максимально просто работать с матрицами реальных, комплексных и аналитических типов данных. Содержит встроенные функции линейной алгебры (LAPACK, BLAS), быстрого Фурье преобразования (FFTW), функции для работы с полиномами, функции базовой статистики и численного решения дифференциальных уравнений. Все встроенные функции ядра MATLAB разработаны и оптимизированы специалистами и работают быстрее или так же, как их эквивалент на C/C++

    • Платформонезависимый, высокоуровневый язык программирования ориентированный на матричные вычисления и разработку алгоритмов

    • Интерактивная среда для разработки кода, управления файлами и данными

    • Функции линейной алгебры, статистики, анализ Фурье, решение дифференциальных уравнений и др.

    • Богатые средства визуализации, 2-D и 3-D графика

    • Встроенные средства разработки пользовательского интерфейса для создания законченных приложений на MATLAB

    • Средства интеграции с C/C++, наследование кода, ActiveX технологии

    • Доступ к функциям .NET 2.0, 3.0, 3.5 Что нового в версии R2011a по сравнению с R2010b • Новый продукт HDL Coder, который позволяет генерировать HDL код из MATLAB или Simulink для прототипирования и реализации на ПЛИС и ASIC

    • Новый продукт HDLVerifier, который заменяет EDA Simulator Link и добавляет поддержку HIL для ПЛИС от Altera.

    • Улучшения в Polyspace и верификаторе встроенного ПО.

    • Ну и как всегда много по-мелочи Что нового в версии R2011a (подробнее Что нового в версии R2011a (русскими словами Улучшения в Матлаб:

    • В MATLAB: единые функции для 1-D, 2-D и 3-D численного интегрирования, улучшенная производительность базовых математических функций и интерполяции.

    • В MATLAB Compiler: MATLAB Compiler Runtime (MCR) открыт для скачивания с сайта, что упрощает распространение скомпилированных приложений и компонентов.

    • В Image Processing Toolbox: автоматическая регистрация изображений с использованием оптимизации метрик интенсивности.

    • В Statistics Toolbox: улучшенный интерфейс для фиттинга, предсказания и изображения линейной, обобщенной линейной и нелинейной регрессии.

    • В System Identification Toolbox: идентификация непрерывных передаточных функций.

    • В MATLAB Coder: генерация кода из пользовательских системных объектов и автоматическая генерация динамических библиотек.

    • В Computer Vision System Toolbox: алгоритм Viola-Jones для детекции объекта, выделение признаков MSER и слежение CAMShift.

    • В Communications System Toolbox: поддержка USRP, LTEMIMO модели каналов и поддержка GPU для LDPC, турбо декодер и другие алгоритмы.

    Улучшения в Симулинке:

    • В Simulink: возможность запускать модели напрямую из Simulink на целевой платформе.

    • В Embedded Coder: совместимость с AUTOSAR 4.0, уменьшено копирование данных и связывание отчетов о генерации кода с Simulink Webviews.

    • В SimMechanics: второе поколение технологии для моделирования динамики системы многих тел и трехмерной визуализации.

    • В Real-Time Windows Target: запуск моделей в реальном времени в Windows в нормальном режиме Simulink. ПОЖАЛУЙСТА. прежде чем писать в тему сначала прочитайте про установку и решение проблем в раскрывающихся списках Как устанавить программу и Как решить проблему!

    НЕ ставьте MATLAB Distributed Computing Server чтобы у вас установилась иконка запуска матлаба и чтобы матлаб ассоциацитровался с расширениями файлов (для открытия файлов по двойному щелчку)

    Похожие торренты

    Графика в системе MATLAB

    2. Оформление графиков функций .

    Сейчас рассмотрим ряд вопросов, связанных с внешним видом графиков функций - цветом и стилем линий, которым проведены сами графики, а также различными надписями в пределах графического окна.

    Например, следущие команды

    позволяют придать графику вид красной сплошной линии, на которой в дискретных

    вычисляемых точках проставляются чёрные окружности. Здесь функция plot дважды строит график одной и той же функции, но в двух разных стилях. Первый из этих стилей отмечен как 'r-', что означает проведение линии красным цветом (буква r), а штрих означает проведение сплошной линии. Второй стиль, помеченный как 'ko' означает проведение чёрным цветом (буква k) окружностей (буква o) на месте вычисляемых точек.

    В общем случае, функция

    позволяет объединить несколько графиков функций y1(x1), y2(x2),…, проведя их со стилями s1, s2, …

    В случае функции вида

    мы можем провести линию графика единственной функции y1(x1) одним цветом, а точки на нём (вычисляемые точки) - другим цветом.

    Стили s1, s2,… задаются в виде набора трёх символьных маркеров, заключенных в одиночные кавычки. Первый (не обязательно по порядку) из этих маркеров задаёт тип линии:

    Можно указывать не все три маркера. Тогда используются необходимые маркеры, установленные "по умолчанию". Порядок, в котором указываются маркеры, не является существенным, то есть 'r+-' и '-+r' приводят к одинаковому результату.

    Если в строке стиля поставить маркер типа точки, но не проставить маркер на тип линии, то тогда отображаются только вычисляемые точки, а непрерывной линией они не соединяются.

    Наиболее мощным способом оформления графиков функций (и выполнения других графических работ) является дескрипторный метод, полное изучение которого относится к так называемой низкоуровневой графике системы MATLAB и выходит за рамки настоящего пособия. Мы, однако, приведём сейчас (и позже) некоторые простые примеры.

    Выше мы оформляли график функции sin с помощью непрерывной красной линии и чёрных кружков. Теперь попробуем ограничиться лишь непрерывной линией, но очень толстой. Как это можно сделать? Вот простое решение на базе дескрипторной графики:

    Функция plot через опорные (вычисленные) точки с координатами x, y проводит отрезки прямых линий. Прямые линии в системе MATLAB представляют собой графические объекты типа Line. Эти объекты имеют огромное число свойств и характеристик, которые можно менять. Доступ к этим объектам осуществляется по их описателям (дескрипторам; handles).

    Описатель объекта Line, использованного для построения нашего графика, возвращается функцией plot. Мы его запоминаем для дальнейшего использования в переменной hPlot. Затем этот описатель предлагается функции set для опознания конкретного графического объекта. Именно для такого опознанного объекта функция set изменяет характеристики, которые указаны в других аргументах при вызове функции set. В нашем примере мы указали свойство 'LineWidth' (толщина линии), для которого задали новое значение 7 (а по умолчанию - 0.5). В результате получается следующая картина:

    Текущее значение любого параметра (атрибута; характеристики) графического объекта можно узнать с помощью функции get. Например, если после получения показанного на рисунке графика ввести и исполнить команду

    width = get( hPlot, 'LineWidth' )

    то для переменной width будет получено значение 7.

    Теперь от оформления непосредственно линий перейдём к оформлению осей системы координат, к надписям на осях и так далее. MATLAB выбирает пределы на горизонтальной оси равными указанным для независимой переменной. Для зависимой переменной по вертикальной оси MATLAB вычисляет диапазон изменения значений функции. Затем этот вычисленный диапазон приписывается вертикальной оси системы координат, так что график функции оказывается как бы вписанным в прямоугольник.

    Если мы хотим отказаться от этой особенности масштабирования при построении графиков в системе MATLAB, то мы должны явным образом навязать свои пределы изменения переменных по осям координат. Это делается с помощью функции

    причём команду на выполнение этой функции можно вводить с клавиатуры сколько угодно раз уже после построения графика функции, чтобы, глядя на получающиеся визуальные изображения, добиться наилучшего восприятия. Такое масштабирование позволяет получить подробные изображения тех частей графика, которые вызывают наибольший интерес в конкретном исследовании. Например, для ранее полученного графика функции sin, можно сузить пределы по осям координат

    чтобы получше разглядеть вершину синусоиды:

    Чаще всего этот приём увеличения масштаба изображения применяют при графическом решении уравнений с тем, чтобы получить более высокую точность приближения к корню.

    Теперь изменим количество числовых отметок на осях. Их может показаться недостаточно (на горизонтальной оси последнего рисунка их всего три - для значений 1.5. 2 и 2.5).

    Изменить отметки на осях координат можно с помощью функции set, обрабатывающей графический объект Axes. Это объект, который содержит оси координат и белый прямоугольник, внутри которого и проводится сам график функции. Для получения описателя такого объекта применяют функцию gca, которую вызывают без параметров.

    В итоге, следующий фрагмент кода

    выполняющийся после построения графика, устанавливает новые метки на горизонтальной оси координат (пять штук).

    Для проставления различных надписей на полученном рисунке применяют функции xlabel, ylabel, title и text. Функция xlabel предназначена для проставления названия горизонтальной оси, функция ylabel - то же для вертикальной оси (причём эти надписи ориентированы вдоль осей координат).

    Если требуется разместить надпись в произвольном месте рисунка - применяем функцию text:

    Общий заголовок для графика проставляется функцией title. Кроме того, используя команду

    можно нанести измерительную сетку на всю область построения графика. Применяя все эти средства

    xlabel( 'x coordinate' ); ylabel( 'sin(x)' );

    text( 2.1, 0.9, '\leftarrowsin(x)' ); grid on;

    придаём графику функции следующий вид:

    Надпись функцией text помещается, начиная от точки с координатами, указанными первыми двумя аргументами. Специальные символы вводятся внутри текста после символа \ ("обратная косая черта"). В примере мы ввели таким образом специальный символ "стрелка влево". Обозначения для специальных символов совпадают с таковыми в системе подготовки научных текстов TeX.

    Matlab 2013a x86_64 (iso): Rutracker

    Matlab 2013a [x86_64] (iso) Торрент

    Matlab 2013a [x86_64] (iso)

    Лечение: в комплекте
    Тип лекарства: файл лицензии
    Системные требования:
    * Процессор Intel или AMD, поддерживающий набор инструкций SSE2.
    * Минимум 1 Гб свободного места на диске (типичная инсталляция 3-4 Гб).
    * По меньшей мере 1 Гб оперативной памяти (рекомендуется 2 Гб).
    * 64-битная ОС. 32-битные официально не поддерживаются.

    Описание:
    MATLAB (сокращение от англ. «Matrix Laboratory») — пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете.

    Процедура установки:
    1) Монтируете образ диска.
    2) Запускаете файл install для ручной установки или install_auto_linux для автоматической.

    В режиме ручной установки нужно выбрать отсутствие подсоединения к Интернету и указать путь к файлу с лицензией license.lic. Если при первом запуске будет просить активации, процедура та же.

    Matlab официальный сайт

    Решение прикладных задач в системе Matlab-Simulink

    Лектор: проф. д.ф.-м.н. Е.И.Веремей

    1. Введение

    Общие сведения о системе. История появления системы Matlab. Особенности пакета в сравнении с другими интегрированными математическими пакета-ми. Возможности системы при решении прикладных задач теории управле-ния. Интеграция с другими программными системами. Ориентация на мат-ричные операции. Средства программирования. Расширяемость системы. Состав пакета и основные инструменты интегрированной среды разработчика. Командное окно.

    РАЗДЕЛ 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ИХ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ В СРЕДЕ MATLAB 1.1. БАЗОВЫЕ ФУНКЦИИ ПАКЕТА, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

    Операции с матрицами: задание матриц, матричная арифметика, поиск определителей и обращение, поиск собственных значений и собственных векторов. Операции с полиномами: задание полиномов, полиномиальная арифметика, поиск корней, разложение дробно-рациональных функций на простейшие слагаемые. Графика в системе MATLAB. Основы программирования на языке MATLAB.

    1.2. ПРИМЕНЕНИЕ ОПЕРАЦИОННОГО ИСЧИСЛЕНИЯ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ LTI-СИСТЕМ

    Прямое и обратное преобразование Лапласа. Реализация интегральных преобразований в ППП Symbolic Math Toolbox. Применение операционного исчисления для решения дифференциальных уравнений и систем ОДУ. Пример моделирования динамики разворота ПЛ по дифференту в среде MATLAB. Математические модели линейных и нелинейных динамических объектов. Линеаризация нелинейных уравнений. Понятие LTI-системы и её передаточной матрицы.

    1.3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ СИСТЕМ LTI-ОБЪЕКТАМИ В СРЕДЕ MATLAB

    Понятие об LTI-объекте, как компьютерной модели LTI-системы в среде MATLAB. Три формы LTI-объектов в пакете. Формирование LTI-объектов и доступ к их характеристикам. Преобразование типов LTI-объектов. Основные операции с LTI-объектами: сложение, умножение, вертикальная и горизонтальная конкатенации, инверсия, агрегирование, выделение подсистемы. Замыкание LTI-объекта динамической обратной связью.

    РАЗДЕЛ 2. ВОПРОСЫ АНАЛИЗА ЛИНЕЙНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ СИСТЕМ 2.1. БАЗОВЫЕ РЕЖИМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ

    Понятие о стандартных способах (режимах) тестирования динамических объектов с использованием функций initial, impulse и step среды MATLAB. Собственное движение объекта, определяемое заданными начальными условиями или постоянными командными сигналами. Динамика объекта при действии ступенчатых и импульсных возмущений. Понятие о частотных характеристиках LTI-систем. Анализ частотных свойств с помощью комплекта функций пакета CST.

    2.2. АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ДВИЖЕНИЙ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

    Анализ устойчивости движений динамических объектов на базе второго метода Ляпунова. Анализ устойчивости линейных систем с применением матричных уравнений Ляпунова. Вычисление значений интегральных квадратичных функционалов. Алгебраические и частотные методы анализа устойчивости линейных стационарных систем. Метод В.И. Зубова. Степень устойчивости. Запас устойчивости по амплитуде и фазе. Функции пакета CST, применяемые для анализа устойчивости.

    2.3. ВОПРОСЫ АНАЛИЗА РОБАСТНЫХ СВОЙСТВ

    Определения робастной устойчивости и робастного качества. Понятия параметрической и неструктурированной неопределённости. Характеристики неопределённостей в задании математических моделей SISO систем. Пример динамики судна с неопределённостью. Вопросы анализа робастной устойчивости для SISO систем. Границы робастной устойчивости. Пример анализа для системы стабилизации курса судна. Параметрические неопределённости. Теорема Харитонова.

    2.4. АНАЛИЗ УПРАВЛЯЕМОСТИ LTI-СИСТЕМ И КАЧЕСТВА ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ

    Управляемость и наблюдаемость LTI-систем. Характеристики качества как функционалы в метрических пространствах. Классические характеристики качества: быстродействие, перерегулирование, колебательность. Интегральные квадратичные характеристики точности и затрат на управление. Характеристики качества замкнутых систем в форме матричных норм. Нормы передаточных матриц и нормы сигналов. Нормы пространств Харди H2 и H и их вычисление с использованием функции norm пакета.

    РАЗДЕЛ 3. СИНТЕЗ ЗАКОНОВ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ 3.1. ПРОБЛЕМА АНАЛИТИЧЕСКОГО СИНТЕЗА И СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ЕЁ РЕШЕНИЮ

    Основы оптимизационного подхода к исследованию и проектированию законов управления. Современные задачи оптимизации LTI-систем по матричным нормам. Метод параметрической оптимизации с заданием допустимого .коридора. Совокупность пакетов прикладных программ системы MATLAB, используемых для решения задач оптимизации.

    3.2. МОДАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО СИНТЕЗА ЗАКОНОВ УПРАВЛЕНИЯ

    Постановка задачи модального синтеза для заданного спектра и заданных областей локализации собственных значений. Модальный синтез при полной и неполной структуре закона управления. Использование функций place и acker. Рекомендации по выбору собственных значений. Биномиальное распределение и распределение Баттерворта. Модальный синтез с использованием асимптотических наблюдателей. Методы модальной параметрической оптимизации. Примеры.

    3.3. LQR- и LQG-ОПТИМАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ. ЗАДАЧИ H2 и H ОПТИМИЗАЦИИ

    Классическая постановка задачи LQR-оптимизации и её решение на базе алгебраического матричного уравнения Риккати. Практические алгоритмы выбора весовых множителей в интегральном квадратичном функционале при использовании функций lqr и lqry. Задача LQG-оптимизации и теорема разделения. Учёт нелинейности привода. Связь с оптимизацией по нормам H2 и H. Примеры.

    РАЗДЕЛ 4. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ И ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМЕ Simulink 4.1. ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОСОБЕННОСТИ ИХ РЕАЛИЗАЦИИ

    Цели и способы построения компьютерных моделей систем управления. Общие особенности применения пакета MATLAB-Simulink в компьютерном моделировании. Роль имитационного моделирования в исследованиях и проектировании систем управления. Примеры простейших Simulink-моделей для решения линейных и нелинейных дифференциальных уравнений и систем ОДУ. Решение задач параметрического синтеза законов управления с заданием допустимого .коридора. с использованием Simulink Response Optimization Blockset.

    4.2. КОМПЬЮТЕРНЫЕ Simulink-МОДЕЛИ МОРСКИХ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ

    Иерархическая структура Simulink-моделей систем управления МПО.

    Вариант общей схемы верхнего уровня компьютерной модели. Пример Simulink-модели надводного судна. Исследование основных режимов движения с помощью компьютерных моделей. Средства и способы документирования результатов имитационного моделирования.

    Литература
    1. Веремей Е.И. Корчанов В.М. Коровкин М.В. Погожев С.В. Компьютерное моделирование систем управления движением морских подвижных объектов. - СПб. НИИ Химии СПбГУ, 2002.- 370 с.
    2. Медведев В.С. Потёмкин В.Г. Control System Toolbox. MATLAB 5 для студентов. М. "Диалог-МИФИ", 1997, 287 с.
    3. Using MATLAB / The MathWorks, Inc.- Natick, 1997.- 904 p.
    4. Learning MATLAB / The MathWorks, Inc.- Natick, 2001.- 296 p.
    5. Using SIMULINK / The MathWorks, Inc.- Natick, 2001.- 846 p.
    6. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде Matlab: Учеб. курс. - СПб. Питер, 2000.- 432 с.
    7. Дьяконов В. Matlab: Учеб. курс. - СПб. Питер, 2001.- 560 с.
    8. Потемкин В.Г. Matlab 5 для студентов. - М. ДИАЛОГ-МИФИ, 1998.
    9. Бенькович Е.С. Колесов Ю.Б. Сениченков Ю.Б. Практическое моделирование динамических систем.- СПб. БХВ-Петербург, 2002.- 464 с.

    Ошибка в тексте? Выделите ее мышкой. И нажмите Ctrl + Enter
    © 2002-2016 Факультет ПМ-ПУ Санкт-Петербургского государственного университета

    Matlab официальный сайт

    1.7. Структуры в MatLab

    При разработке программ важным является выбор эффективного способа представления данных. Во многих случаях недостаточно объявить простую переменную или массив, а нужна более гибкая форма представления данных. Таким элементом может быть структура, которая позволяет включать в себя разные типы данных и даже другие структуры. Структуры задаются следующим образом:

    где field1 – название первого поля структуры; VALUES1 – переменная первого поля структуры, и т.д.

    Приведем пример, в котором использование структуры позволяет эффективно представить данные. Таким примером будет инвентарный перечень книг, в котором для каждой книги необходимо указывать ее наименование, автора и год издания. Причем количество книг может быть разным, но будем полгать, что не более 100. Для хранения информации об одной книге будем использовать структуру, которая задается в MatLab с помощью ключевого слова struct следующим образом:

    В итоге задается структура с тремя полями: title, author и year. Каждое поле имеет свой тип данных и значение.

    Для того, чтобы записать в эту структуру конкретные значения используется оператор ‘.’ (точка) для доступа к тому или иному полю структуры:

    S.title = 'Евгений Онегин';
    S.author = 'Пушкин';
    S.year = 2000;

    и таким образом, переменная S хранит информацию о выбранной книге.

    Однако по условиям задачи необходимо осуществлять запись не по одной, а по 100 книгам. В этом случае целесообразно использовать вектор структур lib, который можно задать следующим образом:

    и записывать информацию о книгах так:

    lib(1).title = 'Евгений Онегин';
    lib(1).author = 'Пушкин';
    lib(1).year = 2000;

    Данный пример показывает удобство хранения информации по книгам. Графически массив структур можно представить в виде таблицы, в которой роль столбцов играют поля, а роль строк элементы массива структур (рис. 1.1).

    При работе со структурами полезными являются следующие функции:

    isstruct( S ) – возвращает истину, если аргумент структура
    isfield( S, 'name') – возвращает истину, если имеется такое поле
    fieldnames( S ) – возвращает массив строк с именами всех полей

    которые позволяют программно определить всю необходимую информацию о той или иной структуре и корректно выполнять обработку ее полей.

    Лабораторные работы по теории автоматического управления для ВУЗа: сайт Константина Полякова

    Исследование систем автоматического
    управления в Matlab
    Что это такое?

         Цикл лабораторных работ задуман как введение в анализ, синтез и моделирование систем управления в среде <img src='/images/th_math.jpg' border='1' /></div>]">Matlab. которая стала фактически общепринятым стандартным средством численных расчетов в области теории управления.

    Предполагается, что студенты знакомы с классической теорией линейных систем автоматического управления (САУ), например, в объеме учебника Е.П. Попова (Теория линейных систем автоматического регулирования и управления ), и обладают некоторыми навыками работы в Matlab. Лабораторные работы могут проводиться во время изучения теории нелинейных систем (1-ый семестр 3 курса).

    Основное внимание уделяется использованию пакета Control Toolbox и среды моделирования Simulink. Поскольку суть явлений лучше понимается на простых примерах, вместо того, чтобы рассматривать запутанные схемы, предлагается исследовать несложную одноконтурную систему, продемонстрировав на ней основные возможности среды Matlab.

    В силу вводного характера, в этих лабораторных работах не затрагиваются сложные вопросы, требующие существенной теоретической подготовки. Рассмотрение ограничено кругом классических задач, решаемых преимущественно в частотной области.

    Перечень работ
    1. Исследование разомкнутой линейной системы
      Ввод и преобразование моделей линейных систем. Статический коэффициент усиления. Полоса пропускания. Карта нулей и полюсов. Импульсная и переходная характеристики. Частотная характеристика. Модуль LTIViewer. Копирование графиков в документ Word.
  • Проектирование регулятора для линейной системы
    Параллельное и последовательное соединение, замыкание обратной связью. Минимальная реализация. Построение ЛАФЧХ (диаграмма Боде). Модуль SISOTool. Пропорциональный (П-) регулятор. Пропорционально-дифференциальный (ПД-) регулятор. Передаточные функции замкнутой системы. Астатизм.
  • Моделирование систем управления в пакете Simulink
    Создание и редактирование моделей в Simulink. Источники сигналов (Sources ). Средства отображения результатов (Sinks ). Передача результатов в рабочую область Matlab. Компенсация постоянных возмущений с помощью пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД-) регулятора.
  • Моделирование нелинейных систем управления
    Модели с подсистемами. Использование нелинейных блоков. Сравнение линейной и нелинейной моделей. Мультиплексоры, векторные сигналы. Применение скриптов в Matlab. Настройка свойств элементов графика.
  • Программирование в среде Matlab
    Передача данных из рабочей области в модель. Функции, аргументы и возвращаемые значения. Стандартные функции Matlab. Функции пользователя. Циклические вычисления. Грубость (робастность) системы.