电气与自动化工程学院综合实验报告系统仿真综合实验报告Word格式.docx
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”后面输入交互的命令，这些命令就立即被执行。
在MATLAB中，一连串命令可以放置在一个文件中，不必把它们直接在命令窗口内输入。
在命令窗口中输入该文件名，这一连串命令就被执行了。
因为这样的文件都是以“.m”为后缀，所以称为m-文件。
2．m-文件编辑窗口（TheEditWindow）
我们可以用m-文件编辑窗口来产生新的m-文件，或者编辑已经存在的m-文件。
在MATLAB主界面上选择菜单“File/New/M-file”就打开了一个新的m-文件编辑窗口；
选择菜单“File/Open”就可以打开一个已经存在的m-文件，并且可以在这个窗口中编辑这个m-文件。
3．图形窗口（TheFigureWindow）
图形窗口用来显示MATLAB程序产生的图形。
图形可以是2维的、3维的数据图形，也可以是照片等。
MATLAB中矩阵运算、绘图、数据处理等内容参见教材《自动控制系统计算机仿真》的相关章节。
Simulink是MATLAB的一个部件，它为MATLAB用户提供了一种有效的对反馈控制系统进行建模、仿真和分析的方式。
有两种方式启动Simulink:
1．在Commandwindow中，键入simulink，回车。
2．单击工具栏上Simulink图标。
启动Simulink后，即打开了Simulink库浏览器（Simulinklibrarybrowser）。
在该浏览器的窗口中单击“Createanewmodel（创建新模型）”图标，这样就打开一个尚未命名的模型窗口。
把Simulink库浏览器中的单元拖拽进入这个模型窗口，构造自己需要的模型。
对各个单元部件的参数进行设定，可以双击该单元部件的图标，在弹出的对话框中设置参数。
实验内容
1用MATLAB可以识别的格式输入下面两个矩阵
再求出它们的乘积矩阵C，并将C矩阵的右下角2×
3子矩阵赋给D矩阵。
赋值完成后，调用相应的命令查看MATLAB工作空间的占用情况。
答案：
1）程序：
A=[1233;
2357;
1357;
3239;
1894];
B=[1+4i43678;
233554+2i;
26+7i5342;
189543];
C=A*B
D=C（4:
5,4:
6）
结果：
C=
1.0e+002*
Columns1through4
0.1400+0.0400i0.5200+0.2100i0.51000.4000
0.2500+0.0800i1.0300+0.3500i1.03000.7700
0.2400+0.0400i0.9900+0.3500i1.00000.7100
0.2200+0.1200i1.0800+0.2100i1.11000.8200
0.3900+0.0400i1.1400+0.6300i1.08000.9300
Columns5through6
0.41000.3100+0.0400i
0.77000.5900+0.0600i
0.70000.5100+0.0600i
0.79000.6500+0.0400i
0.99000.7000+0.1600i
D=
82.000079.000065.0000+4.0000i
93.000099.000070.0000+16.0000i
工作空间:
NameValue
A<
5x4double>
B<
4x6double>
C<
5x6double>
D[82.000000000000000+0.000000000000000i,79.000000000000000+0.000000000000000i,65.000000000000000+4.000000000000000i;
93.000000000000000+0.000000000000000i,99.000000000000000+0.000000000000000i,70.000000000000000+16.000000000000000i]
小结：
matlab通过确认下标，可以对矩阵进行插入子块、提取子块和重排子块的操作。
如果提取子块时，n或m是常数，则返回指定的行列；
如果n或m是向量，则返回的是指定矩阵的子块。
2分别用for和while循环结构编写程序，求出
程序1：
s=0;
fork=0:
63;
s=s+2^k;
end
disp（'
Thesumis'
）,s
Thesumis
s=
1.8447e+019
程序2：
s=0;
k=0;
whilek<
=63;
k=k+1;
在for循环语句，循环体内不能出现对循环控制变量的重新设置，否则会出错；
while循环语句中，在语句内必须有可以修改循环控制变量的命令，否则将陷入死循环，除非循环语句中有控制退出循环的语句。
3选择合适的步距绘制出下面的图形
（1）
，其中
（2）
t=0.1:
0.001:
10;
y=sin（t.^（-1））;
plot（t,y）
t=0.1：
0.001：
10是代表一个步长为0.001的向量，t.^（-1）是代表这个向量的点运算，而不是代表这个向量的向量运算，运算才不会出错。
t=linspace（-pi,pi,60）;
y=sin（tan（t））-tan（sin（t））;
linspace函数能够生成线性分度的向量。
4对下面给出的各个矩阵求取矩阵的行列式、秩、特征多项式、范数。
，
程序：
A=[7.53.500;
8334.10;
09103-1.5;
003.719.3];
B=[5765;
71087;
68109;
57910];
C=[1234;
5678;
9101112;
13141516];
D=[3-3-24;
5-518;
1185-7;
5-1-3-1];
detA=det（A）,rankA=rank（A）,polyA=poly（A）,normA=norm（A）
detB=det（B）,rankB=rank（B）,polyB=poly（B）,normB=norm（B）
detC=det（C）,rankC=rank（C）,polyC=poly（C）,normC=norm（C）
detD=det（D）,rankD=rank（D）,polyD=poly（D）,normD=norm（D）
detA=
4.3222e+005
rankA=
4
polyA=
1.0e+005*
0.0000-0.00160.0713-1.06594.3222
normA=
103.7228
detB=
1.0000
rankB=
polyB=
1.0000-35.0000146.0000-100.00001.0000
normB=
30.2887
detC=
4.7332e-030
rankC=
2
polyC=
1.0000-34.0000-80.0000-0.0000-0.0000
normC=
38.6227
detD=
595.0000
rankD=
polyD=
1.0000-2.0000-32.0000532.0000595.0000
normD=
16.6958
det、rank、poly、norm分别求出矩阵的行列式、秩、特征多项式以及范数
5求解下面的线性代数方程，并验证得出的解真正满足原方程。
（a）
，（b）
（a）.
A=[721-2;
9153-2;
-2-2115;
13213];
B=[4;
7;
-1;
0];
X=inv（A）*B
X=
0.4979
0.1445
0.0629
-0.0813
（b）
A=[13213;
721-2;
7153-2;
-2-2115];
B=[90;
64;
117;
-2-1];
结果
0.92470.4695
0.41400.2186
-0.19070.0791
0.5550-0.0987
求矩阵A*B=C,已知A,C求B，则应用逆矩阵来求解即B=（A*（-1））*C
6假设有一组实测数据
x
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
y
2.3201
2.6470
2.9707
3.2885
3.6008
3.9090
4.2147
4.5191
4.8232
5.1275
用最小二乘法拟合，求出相应的二次函数。
程序
x=0.1:
0.1:
1;
y=[2.32012.64702.97073.28853.60083.90904.21474.51914.82325.1275];
p=polyfit（x,y,2）
p=
-0.15633.28281.9967
polyfit是最小二乘拟合的函数，本题说明用最小二乘拟合求得的二次函数为y=-0.1563*x^2+3.2828*x+1.9967
7考虑线性微分方程
（1）试用Simulink搭建起系统的仿真模型，并绘制出仿真结果曲线。
（2）将给定的微分方程转换成状态方程，并建立S函数，再利用Simulink进行仿真。
参数设置：
Integrator1,2,3,4：
Initialcondition分
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