怎么用matlab仿真啊？
MATLAB从入门到精通—Simulink仿真
matlab仿真自控系统框图的方法：
首先打开matlab软件，点击Simulink按钮打开Simulink仿真环境（需要一点时间）；
打开Simulink后，点击Simulink界面中的File/New/Model，建立并保存模型文件；
在Simulink的左侧资源栏拖拽控件到model文件内并设置连线；
检查系统框图无误后点击运行按钮，大概几秒后仿真结束：
双击图中的示波器就可以查看系统仿真输出。
1、首先打开matlab软件，点击Simulink按钮打开Simulink仿真环境（需要一点时间），
2、打开Simulink后，进入主界面，
3、点击Simulink界面中的File/New/Model,建立并保存模型文件，
4、在Simulink的左侧资源栏拖拽控件到model文件内并设置连线，
5、检查系统框图无误后点击运行按钮（如下图箭头所指），大概几秒后仿真结束，
6、双击图中的示波器就可以查看系统仿真输出。
扩展资料：
1，MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
2，它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
3，MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
参考资料来源：百度百科-MATLAB
1、首先打开matlab软件，点击Simulink按钮打开Simulink仿真环境（需要一点时间），如下图所示：
2、打开Simulink后，主界面如下所示：
3、点击Simulink界面中的File/New/Model,如下图所示建立并保存模型文件：
4、在Simulink的左侧资源栏拖拽控件到model文件内并设置连线，完成后如下图所示：
5、检查系统框图无误后点击运行按钮（如下图箭头所指），大概几秒后仿真结束：
6、双击图中的示波器就可以查看系统仿真输出，如下图所示：
扩展资料：
Trading Toolbox™: 一款用于访问价格并将订单发送到交易系统的新产品
Financial Instruments Toolbox™: 赫尔-怀特、线性高斯和 LIBOR 市场模型的校准和 Monte Carlo 仿真
Image Processing Toolbox™: 使用有效轮廓进行图像分割、对 10 个函数实现 C 代码生成，对 11 个函数使用 GPU 加速
Image Acquisition Toolbox™: 提供了用于采集图像、深度图和框架数据的 Kinect® for Windows®传感器支持
Statistics Toolbox™: 用于二进制分类的支持向量机 (SVM)、用于缺失数据的 PCA 算法和 Anderson-Darling 拟合优度检验
Data Acquisition Toolbox™: 为 Digilent Analog Discovery Design Kit 提供了支持包
Vehicle Network Toolbox™: 为访问 CAN 总线上的 ECU 提供 XCP
MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。
随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。
简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
参考资料：百度百科---MATLAB
步骤如下：
1、首先在软件左下角有类似电脑系统的“开始”菜单，单击打开。
2、启动开始菜单后，找到“simulink”选项，单击“Library Browser”选项即可启动“simulink”，“Library Browser”是simulink所有形状模块浏览器，启动它即是启动simulink。
3、在“Library Browser”界面单击“File”菜单，选择“New”，在选择“Model”，即可启动建模界面。
4、通过将图形拖入模型界面即可完成添加，最后将图形用线连接，即可完成建模，这就是simulink仿真建模。
拓展资料
（1）MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
（2）它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
（3）MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
参考资料：百度百科：matlab
方法/步骤如下
1、首先打开matlab软件，点击Simulink按钮打开Simulink仿真环境（需要一点时间），如下图所示：
2、打开Simulink后，主界面如下所示：
3、点击Simulink界面中的File/New/Model,如下图所示建立并保存模型文件：
4、在Simulink的左侧资源栏拖拽控件到model文件内并设置连线，完成后如下图所示：
5、检查系统框图无误后点击运行按钮（如下图箭头所指），大概几秒后仿真结束：
6、双击图中的示波器就可以查看系统仿真输出，如下图所示：
MATLAB基本的使用方法
1. 读取图像：用imread函数读取图像文件，文件格式可以是TIFF、JPEG、GIF、BMP、PNG等。比如
2. >> f = imread('chestxray.jpg');
读进来的图像数据被保存在变量f中。尾部的分号用来抑制输出。如果图片是彩色的，可以用rgb2gray转换成灰度图：
>> f = rgb2gray(f);
然后可以用size函数看图像的大小
>> size(f)
如果f是灰度图像，则可以用下面的命令把这个图像的大小赋给变量M和N
>> [M, N] = size(f);
用whos命令查看变量的属性
>> whos f
3. 显示图像：用imshow显示图像
4. imshow(f, G)
其中f是图像矩阵，G是像素的灰度级，G可以省略。比如
>> imshow(f, [100 200])
图像上所有小于等于100的数值都会显示成黑色，所有大于等于200的数值都会显示成白色。pixval命令可以用来查看图像上光标所指位置的像素值。
pixval
例如
>> f = imread('rose_512.tif');
>> whos f
>> imshow(f)
如果要同时显示两幅图像，可以用figure命令，比如
>> figure, imshow(g)
用逗号可以分割一行中的多个命令。imshow的第二个参数用一个空的中括号：
>> imshow(h, [])
可以使动态范围比较窄的图像显示更清楚。
5. 写图像。用imwrite写图像
6. imwrite(f, 'filename')
文件名必须包括指明格式的扩展名。也可以增加第三个参数，显式指明文件的格式。比如
>> imwrite(f, 'patient10_run1.tif', 'tif')
也可以写成
>> imwrite(f, 'patient10_run1.tif')
还可以有其他参数，比如jepg图像还有质量参数：
>> imwrite(f, 'filename.jpg', 'quality', q)
q是0到100之间的一个整数。对比不同质量的图像效果。用imfinfo命令可以查看一个图像的格式信息，比如
>> imfinfo bubbles25.jpg
可以把图像信息保存到变量中
>> K = imfinfo('bubbles25.jpg');
>> image_bytes = K.Width * K.Height * K.BitDepth / 8;
>> compressed_btyes = K.FileSize;
>> compression_ratio = image_bytes / compressed_bytes
7. 数据类型。MATLAB的数据类型包括：
8. double 双精度浮点
9. uint8 无符号8位整数
10. uint16 无符号16位整数
11. uint32 无符号32位整数
12. int8 有符号8位整数
13. int16 有符号16位整数
14. int32 有符号32位整数
15. single 单精度
16. char 字符
17. logical 逻辑型（二值）
数据类型转换
B = data_class_name(A)
比如
>> C = [1.4 1.5]
>> D = uint8(C)
图像类型分为：
Intensity image 灰度图
Binary image 二值图
Indexed image 索引图
RGB image 彩色图
在灰度图中每个像素可以是整型、浮点型或者逻辑型。图像类型的像素类型可以转换
function to from
im2uint8 uint8 logical,uint8,uint16,double
im2uint16 uint16 logical,uint8,uint16,double
mat2gray double double
im2double double logical,uint8,uint16,double
im2bw logical uint8,uint16,double
比如
g = mat2gray(A, [Amin, Amax]);
g = mat2gray(A);
g = im2double(h);
g = im2bw(f, T)
其中A是浮点型的图像，Amin和Amax是浮点数的范围，h和f是任意类型的图像，T是分割的阈值。
18. 数组（向量）索引：创建向量（数组）：
19. >> v = [1 3 5 7 9 11 13]
用小括号对向量进行索引（取数组中的某个元素）：
>> v(2)
转置（将行向量通过转置变成列向量）：
>> w = v.'
取向量其中的一部分：
>> v(1:3) 第1个到第3个
>> v(2:4)
>> v(3:end) 第3个到最后一个
>> v(1:end)
>> v(:) 全部
>> v(1:2:end) 第1个到最后一个，每次增加2
>> v(end:-2:1) 最后一个到第1个，每次减2
其中end总是表示最后一个。
>> x = linspace(1, 5, 10)
>> v([1 4 5])
linspace函数产生一个范围内的平均分布。
20. 矩阵索引：创建矩阵
21. >> A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
取矩阵中的一个元素
>> A(2, 3)
取矩阵中的一行或者一列
>> C3 = A(:, 3)
>> R2 = A(2, :)
取矩阵中某些行某些列
>> T2 = A(1:2, 1:3)
对矩阵中某些元素进行赋值：
>> B = A;
>> B(:, 3) = 0
用end表示最后一行或者最后一列：
>> A(end, end) 最后一行最后一列
>> A(end, end-2) 最后一行倒数第三列
>> A(2:end, end:-2:1) 第2行到最后一行，最后一列到第一列，每次减2
怎么用matlab仿真啊?
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