matlab求解坐标转换参数

Matlab求解转换参数及模型精度的程序如下[16]：

function [R,T,m]=xzjz(X)

%R--旋转矩阵，有9个元素；

%T--平移矩阵，有3个元素；

%m--坐标转换模型精度；

%X--输入的n>=3个公共点的n行六列矩阵；

format long g

[n,m]=size(X);

A=zeros(3*n-3,3);

%A--系数矩阵；

for i=1:n-1

Q(i,:)=X(i+1,:)-X(1,:);

D=Q(:,1:3);

F=Q(:,4:6);

d=norm(D(i,:),2);

f=norm(F(i,:),2);

a=D(i,:)/d;b=F(i,:)/f;

B=a-b;

C=b+a;

A(3*i-2:3*i,1:3)=[0 B(3) -B(2);-B(3) 0 B(1);B(2) -B(1) 0]; L(3*i-2:3*i,1)=[C(1);C(2);C(3)];

end

基于MATLAB的七参数坐标系统转换问题分析(精)

基于 MATLAB 的七参数法坐标系统转换问题分析 1 张鲜妮 21, ,王磊 21, 1、中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州 (221008 2、江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州 (221008 E-mail: 摘要:GPS 测量的坐标是基于 WGS-84坐标系下的,而我国实用的测量成果大多都是基于北京 54坐标系下的。随着 GPS 测量技术的广泛使用,由 WGS-84坐标向北京 54坐标系下坐标的转换问题一直是一个可探讨的问题, 坐标系统转换的现有模型很多, 但常用的还是经典的七参数转换模型。随着不断的实践研究, 发现七参数在进行坐标系统转换时有一定的局限性。本文采用 MATLAB 语言编写了七参数法坐标系统转换程序,并对七参数坐标系统转换的若干问题进行了分析讨论。分析结果表明, 小区域范围内用正常高代替大地高对坐标转换精度影响很小; 公共点分布情况对坐标转换精度影响显著; 合适的公共点密度有利于提高坐标转换精度。 关键词:七参数法;坐标系统; MATLAB ;转换问题 1. 引言 随着 GPS 空间定位技术的发展, GPS 技术以其快速、精确、全天候在测量中的应用变的越来越广泛, GPS 成为建立基础控制网的首选手段 ]1[,由于 GPS 系统采用的是 WGS-84坐标系, 是一种地心坐标系, 而我国目前常用的两个坐标系 1954年北京坐标系 (以下称 BJ54 和 1980年国家大地坐标系,是一种参心坐标系,采用克拉所夫斯基椭球为参考椭球,并采用高斯克吕格投影方式进行投影, 我国的国土测量成果和在进行工程施工时大都是基于这两个坐标系下的。所以在利用 GPS 技术进行测量过程中必然存在由 WGS-84坐标向北京 54坐标系下的转换问题。现有的转换模型已经成熟,归纳起来主要有布尔莎 -沃尔夫模型(七参数法、莫洛登斯基 -巴代卡

VB和Matlab传递数据

VB和Matlab传递数据 lb107 VB和Matlab传递数据 请问： 我想将m函数文件编译成dll文件，在VB里面输入数据然后调用这个dll进行计算，这样能够实现吗？ 有兄弟有相关的例子没？网上VC调用Matlab的例子挺多的，但没有VB调用Matlab的例子。 谢谢指点。 2006-3-5 20:19 taohe Re:VB和Matlab传递数据 VB调用DLL会不会很复杂？总感觉VB属于高级编程语言，在调用DLL方面不会比VC更难才对。根据网上你发现的VC调用MATLAB产生的DLL的例子，大概了解MATLAB产生的DLL，然后在VB中调用，貌似应该顺理成章。 使用VB的话，一个好的方案可能是使用MATLAB产生的COM组件，而不是普通的DLL。在ＶＢ中可以很方便地使用这些ＣＯＭ组件。MATLAB的在线帮助有较详细的例子，不妨看看。 2006-3-5 23:01 bainhome Re:VB和Matlab传递数据 前一段儿看了看书，做过两个简单的，下面这个是其中之一(曾发在别的论坛上，转一下)，因最近实在是太忙,没有时间研究，所以比较基础，没有更加复杂的Trick 比如将VBtext中的数组作为COM的input、图形绘制等等，VB代码：[code] Private addn As addn.Add Private Sub Command1_Click() Dim x As Double Dim y As Variant x = CDbl(Text1.Text) Call addn.numadd(1, y, x) Text2.Text = y End Sub Private Sub Command2_Click() End End Sub Private Sub Form_Load() Set addn = New addn.Add Form1.Caption = "VB调用MATLAB示例" Text1.Text = 2 End Sub [/code] [code] function y=numadd(x) y=2*x; [/code] COM组件调用格式： [code]call h.func(numout,arg1,arg2,...)[/code] MATLAB中的函数书写格式： [code][out1,out2,out3]=myfunc(arg1,arg2)[/code] 则VB的调用应该为： [code]call object.myfunc(3,out1inVB,out2inVB,out3inVB,arg1inVB,arg2inVB)[/code] “3”指的是输出变量的数目 另外当多个版本的MATLAB在同一PC上时，VB只认其中一个版本产生的COM，不知道是不是环境变量设置的问题。 2006-3-6 09:41 lb107 Re:VB和Matlab传递数据 谢谢楼上二位的指点！！ 我的想法也是利用comtool直接将m文件编译成COM组件，然后在VB中调用实现应该是没有问题，但是在交换数据方面肯呢感有点难度，我只想找几个具体的例子看看其调用的根据体过程 谢谢！！ 2006-3-6 19:53 taohe Re:VB和Matlab传递数据 [quote][b]lb107 wrote:[/b] 谢谢楼上二位的指点！！ 我的想法也是利用comtool直接将m文件编译成COM组件，然后在VB中调用实现应该是没有问题，但是在交换数据方面肯呢感有点难度，我只想找几个具体的例子看看其调用的根据体过程 谢谢！！ [/quote] 如果用comtool也就是使用COM组件的话，事情就更好办了。因为进入COM世界后，所有的数据都是VARIANT，而VB和COM是非常亲近的关系，在VB中使用COM比起其他语言比如C++来说显得更为轻松。还得重复一下，matlab的在线帮助上关于COM组件的应用几乎全部是VB作为应用程序例子，不妨看看。2006-3-6 20:05 lb107Re:VB和Matlab传递数据 我的英语不太好 taohe 老师能给一个具体的链接地址吗？？ 谢谢 2006-3-6 20:46 taohe Re:VB和Matlab传递数据 你指什么连接地址？我刚才说的在线帮助是matlab安装文档。 本来matlab的公司MathWorks的网站上有每次最新版的matlab的帮助文档连接。不过现在MathWorks网站上的连接好像已经变成新版matlab R2006a的文档了。所以只好看matlab安装后的在线帮助了。 matlab不知你用那个版本的matlab，不管那个版本，在matlab环境中运行doc，然后在出来的帮助文档中寻找相关的话题。如果是matlab6.5.x的话，应该在matlab com builder，如果是matlab7.x的话应该是matlab builder for com。 里面有例子程序，如果VB好的话，应该没有问题的。别怕英文。 可惜我是VB盲，无法给出具体的帮助。 Good luck! 2006-3-6 22:40 lb107 Re:VB和Matlab传递数据 再次谢谢 2006-3-12 21:35 godzilla2000cn Re:VB和Matlab传递数据 如果matlab中生成的图片怎么传到VB里，也就是在VB中用什么控件来接收matlab的fig？？？ 2006-11-1 19:46 tian7tian 大家好啊！ 我现在是将m文件组成com组件，还没搞定呢，总出现错误！ 2006-11-8 19:46 jimin 看了bainhome版主的一个例子后，做了个vb调用matlab时隐藏matlab figure 的例子 Private Sub Command1_Click() Dim objMATLAB As Object Set objMATLAB = CreateObject("matlab.application") Dim strEnter As String Dim strCommand As String strEnter = Chr(13) & Chr(10) strCommand = "figure('visible', 'off', 'Units','points','PaperUnits', 'points');" strCommand = strCommand & strEnter strCommand = strCommand & "surf(peaks(25));" strCommand = strCommand & strEnter strCommand = strCommand & "print -dmeta" strCommand = strCommand & strEnter strCommand = strCommand & "close(gcf)" strCommand = strCommand & strEnter objMATLAB.execute (strCommand) imgDraw.Picture = Clipboard.GetData() imgDraw.Refresh Set objMATLAB = Nothing End Sub 2006-11-12 10:42 WaitingForMe Matlab的代码或者窗口, 用combuilder编译以后, 可以直接在VB里面引用. 如果需要移植到其他计算机上, 需要在目标计算机上安装一个虚拟机, 大概8M大小. 2006-11-12 13:59 bainhome [quote]Matlab的代码或者窗口, 用combuilder编译以后, 可以直接在VB里面引用. 如果需要移植到其他计算机上, 需要在目标计算机上安装一个虚拟机, 大概8M大小.[/quote] 前一句话已经基本实现，后一句话不太明白...什么虚拟机？还是java虚拟机吗(自己感觉不像)？请教一下^_^ 2006-11-29 19:23 tian7tian 关于bainhome写的程序，我问个问题，关于 function y=numadd（x） 其中y定义为variant，x定义为double类型；是不是类型是固定的呢？ x可以定义为string类型么？ 2006-12-11 14:43 tian7tian 有哪位了解的话，有时间的话，给答复一下，谢谢了！！ 2006-12-31 01:24 WaitingForMe [quote]原帖由[i]bainhome[/i] 于2006-11-12 13:59 发表 前一句话已经基本实现，后一句话不太明白...什么虚拟机？还是java虚拟机吗(自己感觉不像)？请教一下^_^ [/quote] Combuilder创建的程序，移植到没有安装Matlab的电脑上的时候，需要安装一个什么包，都忘了，这个是Matlab的帮助，自己看帮助吧 MATLAB COM Builder: Overview: Packaging and Distributing the Component 2007-7-20 15:53 shiwenyaboa

传递矩阵-matlab程序

%main_critical.m %该程序使用Riccati传递距阵法计算转子系统的临界转速及振型 %本函数中均采用国际单位制 % 第一步：设置初始条件（调用函数shaft_parameters） %初始值设置包括：轴段数N，搜索次数M %输入轴段参数：内径d,外径D，轴段长度l，支撑刚度K，单元质量mm，极转动惯量Jpp[N,M,d,D,l,K,mm,Jpp]=shaft_parameters; % 第二步：计算单元的5个特征值（调用函数shaft_pra_cal） %单元的5个特征值： %m_k：:质量 %Jp_k：极转动惯量 %Jd_k：直径转动惯量 %EI：弹性模量与截面对中性轴的惯性矩的乘积 %rr：剪切影响系数 [m_k,Jp_k,EI,rr]=shaft_pra_cal(N,D,d,l,Jpp,mm); % 第三步：计算剩余量（调用函数surplus_calculate）,并绘制剩余量图 %剩余量：D1 for i=1:1:M ptx(i)=0; pty(i)=0; end for ii=1:1:M wi=ii/1*2+50; [D1,SS,Sn]=surplus_calculate(N,wi,K,m_k,Jp_k,JD_k,l,EI,rr); D1; pty(ii)=D1; ptx(ii)=w1 end ylabel(‘剩余量’)； plot(ptx,pty) xlabel(‘角速度red/s’); grid on % 第四步：用二分法求固有频率及振型图 %固有频率：Critical_speed wi=50; for i=1:1:4 order=i [D1,SS,Sn]=surplus_calculate(N,wi,k,m_k,Jp_k,Jd_k,l,EI,rr); Step=1; D2=D1; kkk=1; while kkk<5000 if D2*D1>0 wi=wi+step;

基于MATLAB的微型车动力传动系参数优化设计

北京，2009年10月 A P C 联合学术年会论文集 121 基于M A T L A B的 微型车动力传动系参数优化设计 颜伏伍，胡 峰，田韶鹏 (武汉理工大学汽车工程学院,武汉 430070) 摘 要：用MA TLAB 编程，建立了某微型车动力性和燃油经济性计算机仿真模型。并在此基础上对该车动力传动系统的速比参数进行了优化设计，以达到改善该车的动力性和燃油经济性的目的。 关键词：仿真；动力传动系统；优化 Optimization of the Microbus Powertrain Based on MATLAB Yan Fu-wu ，Feng Hu ，Tian Shao-peng (College of Automobile Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070,China) Abstract ：The computer simulation model of the power performance and economy performance of a microbus is established in MATLAB. Based on the simulation model ， optimization of the automobile powertrain is done in order to improve the power performance and economy performance of the microbus. Key words: simulation ，powertrain ，optimization 前言 汽车，作为现代交通运输工具，随着它的保有量的不断增加，人们对其性能也提出了越来越高的要求。提高汽车的运输生产率，降低汽车的燃油消耗是目前汽车工业急需解决的重要课题之一。汽车动力性与燃油经济性的好坏，在很大程度上取决于发动机的性能和传动系型式及参数的选择，即取决于汽车动力传动系统合理匹配的程度[1]。 为了改善某微型车的动力性和燃油经济性，本文首先建立了整车性能仿真计算模型，在此模型的基础上，以原地起步加速时间和百公里燃油消耗量为双目标函数，对该车动力传动系参数进行优化设计。 1 发动数学模型的建立 1.1 发动机外特性数学模型的建立 发动机外特性数学模型是把发动机转矩tq T 看 成发动机转速e n 的函数。数学模型为： ∑==k i i e i tq n A T 0 )...,1,0(k i = (1) 式中：i A 为拟和的各项系数； k 为多项式的阶数(一般取3～5)。 运用MA TLAB 中的Polyfit 函数对发动机外特性实验数据进行拟合求得多项式的系数，建立发动机外特性数学模型。本文实例计算中k 取3，对某微型车发动机的外特性实验数据进行拟合得到 012368.36,1.2256,0.0035289,0.00028579 A A A A ====? 1.2 发动机万有特性数学模型的建立 发动机的万有特性数学模型是把发动机的有效燃油消耗率e b 看作为发动机转速e n 和有效转矩tq T 的函数。发动机万有特性的数学模型可以表示为：

MATLAB中的abc dq相坐标变换

坐标变换总结 姓名： 日期：2011.11.4

坐标变换的总结 一．由三项坐标系变换到两相旋转坐标系 1.三相到两相静止坐标系的变换首先，确定三相电压的相序： cos() 2cos()34cos()3A m B m c m u U wt u U wt u U wt ππ==- =- 在坐标图上表示三相到两相静止坐标系上的变换，如图所示： 图13-2s 变换 由上图，我们可以将A u 、B u 、c u 转化到两相静止坐标系上，具体等式如下： 211()3222()322A B C B C u u u u u αβ?=--????=-?? 插入系数2、 3是为了保证两相坐标系中合成矢量的模与各相电压的模相同。后面会推导为什么可以保证模不变。 整理成状态方程的形式，如下： 1112223022A B C u u u u u αβ????-- ???????=?????????-??????2.两相静止坐标系到两相旋转坐标系的变换 我们知道，在两相静止坐标系中，合成矢量是旋转的，我们令旋转坐标系的d 轴与旋转矢量重合，则可将其转换到旋转坐标系中。坐标变换如图所示：

图22s-2r 变换 此时，我们可以得到，两相静止坐标系到两相旋转坐标系的公式，其中θ一般取为A 相的相角。 cos sin sin cos d q u u u u αβθθθθ??????=??????-???? ??二．反向变换 1.若需要将旋转坐标系转化到静止坐标系上，只需相应的将d-q 向αβ-投影即 可，根据图二，我们可以得到： cos sin sin cos d q u u u u αβθθθθ????-??=???????????? 2.同理，根据图1，我们可以将αβ-分别投影到A 、B 、C 上，获得其逆变换： 102133221322A B C u u u u u αβ??????????????=-???????????????--???? 三．关于乘以2/3保持模不变的问题首先，我们已经能够确定了电压相序 cos() 2cos()34cos()3A m B m c m u U wt u U wt u U wt ππ==- =-经过变换后： 211()322 A B c u u u u α=--

MATLAB求根的几种方法

1.roots求解多项式的根 r=roots(c) 注意：c为一维向量，者返回指定多项式的所有根(包括复根),poly和roots是互为反运算，还有就是roots只能求解多项式的解 还有下面几个函数poly2sym、sym2poly、eig >>syms x >>y=x^5+3*x^3+3; >>c=sym2poly(y);%求解多项式系数 >>r=roots(c); >>poly(r) 2.residue求留数 [r, p, k] = residue(b,a) >>b = [ 5 3 -2 7] >>a = [-4 0 8 3] >>[r, p, k] = residue(b,a) 3.solve符号解方程(组)——使用最多的 g = solve(eq1,eq2,...,eqn,var1,var2,...,varn) 注意：eqn和varn可以是符号表达式，也可以是字符串表达式，但是使用符号表达式时不能有“=”号，假如说varn没有给出，使用findsym函数找出默认的求解变量。返回的g是一个结构体，以varn为字段。由于符号求解的局限性，好多情况下可能得到空矩阵，此时只能用数值解法 解方程A=solve('a*x^2 + b*x + c') 解方程组B=solve('a*u^2 + v^2', 'u - v = 1', 'a^2 - 5*a + 6') 4.fzero数值求零点 [x,fval,exitflag,output]=fzero(fun,x0,options,p1,p2...) fun是目标函数，可以是句柄(@)、inline函数或M文件名 x0是初值，可以是标量也可以是长度为2的向量，前者给定一个位置，后者是给定一个范围 options是优化参数，通过optimset设置，optimget获取，一般使用默认的就可以了，具体参照帮助 p1,p2...为需要传递的其它参数

matlab 有关GA优化的例子

核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度 F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度) (2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,... termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 【输出参数】 x--求得的最优解 endPop--最终得到的种群 bPop--最优种群的一个搜索轨迹 【输入参数】 bounds--代表变量上下界的矩阵 evalFN--适应度函数 evalOps--传递给适应度函数的参数 startPop-初始种群 opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0] termFN--终止函数的名称,如[maxGenTerm] termOps--传递个终止函数的参数,如[100] selectFN--选择函数的名称,如[normGeomSelect] selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08] xOverFNs--交*函数名称表，以空格分开，如[arithXover heuristicXover simpleXover] xOverOps--传递给交*函数的参数表，如[2 02 32 0] mutFNs--变异函数表，如[boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation] mutOps--传递给交*函数的参数表,如[4 0 06 100 34 100 34 0 0] 注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下 【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9 【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交*概率为0.95,变异概率为0.08 【程序清单】 编写目标函数 function[sol,eval]=fitness(sol,options) x=sol(1) eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x) 把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下

试验二用MATLAB建立传递函数模型

《自动控制原理》实验指导书 北京科技大学自动化学院控制科学与工程系 2013年4月

目录 实验一典型系统的时域响应和稳定性分析 (1) 实验二用MATLAB建立传递函数模型 (5) 实验三利用MATLAB进行时域分析 (13) 实验四线性定常控制系统的稳定分析 (25) 实验五利用MATLAB绘制系统根轨迹 (29) 实验六线性系统的频域分析 (37) 实验七基于MATLAB控制系统频域法串联校正设计 (51) 附录1 MATLAB简介 (58) 附录2 SIMULINK简介 (67)

实验一典型系统的时域响应和稳定性分析 一、实验目的 1．研究二阶系统的特征参量(ξ、ωn) 对过渡过程的影响。 2．研究二阶对象的三种阻尼比下的响应曲线及系统的稳定性。 3．熟悉Routh判据，用Routh判据对三阶系统进行稳定性分析。 二、实验设备 PC机一台，TD-ACC+教学实验系统一套。 三、实验原理及内容 1．典型的二阶系统稳定性分析 (1) 结构框图：如图1-1所示。 图1-1 (2) 对应的模拟电路图：如图1-2所示。 图1-2 (3) 理论分析 系统开环传递函数为：G(s)=? 开环增益：K=? 先算出临界阻尼、欠阻尼、过阻尼时电阻R的理论值，再将理论值应用于模拟

电路中，观察二阶系统的动态性能及稳定性，应与理论分析基本吻合。在此实验中由图1-2，可以确地1-1中的参数。 0?T =， 1?T =，1?K = ?K ?= 系统闭环传递函数为：()?W s = 其中自然振荡角频率：?n ω=；阻尼比：?ζ=。 2．典型的三阶系统稳定性分析 (1) 结构框图：如图1-3所示。 图1-3 (2) 模拟电路图：如图1-4所示。 图1-4 (3) 理论分析 系统的开环传函为:()()?G s H s = 系统的特征方程为:1()()0G s H s +=。 (4) 实验内容 实验前由Routh 判断得Routh 行列式为： S 3 S 2 S 1 S 0 为了保证系统稳定，第一列各值应为正数，因此可以确定

最优化方法的Matlab实现(公式(完整版))

第九章最优化方法的MatIab实现 在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1）建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2）数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。 具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数 优化工具箱中的函数包括下面几类： 1 ?最小化函数

2.方程求解函数 3.最小—乘（曲线拟合）函数

4?实用函数 5 ?大型方法的演示函数 6.中型方法的演示函数 9.1.3参数设置 利用OPtimSet函数，可以创建和编辑参数结构；利用OPtimget函数，可以获得o PtiOns优化参数。 ? OPtimget 函数 功能：获得OPtiOns优化参数。 语法：

MATLAB GUI数据传递总结

Matlab的GUI参数传递方式总结 其实Matlab提供了很多种直接或间接方法实现多fig中的数据共享，只是大家没有注意 罢了： 1、全局变量 2、作为函数的参数传递 3、利用控件的userdata数据 4、为handles结构体添加新字段 5、setappdata函数为句柄添加数据 6、跨空间计算evalin和赋值assignin 7、将数据保存到文件，需要时读取 8、带参数调用GUI的M文件 9、嵌套函数(不适用于GUIDE中，只适用纯命令是的GUI) 一、全局变量 运用global定义全局变量传递参数，适用于gui内控件间以及不同gui间。这种方式恐怕是最简单的方式，是很省心！但是，简单的问题就在于有时你会很头疼！因为在每一个要到该全局变量的地方，你都要添一句gloal x，还有就是如果你在一个地方修改了x的值，那么所有x的值就都变了！有的时候恐怕会出现紊乱。另一个更重要的问题在于，套用C++的一句话，全局变量破坏了程序的封装性！所以，全局变量是能少用尽量少用。 以下创造一个简单的GUI给大家说明一下，建一个GUI，包含两个按钮，一个坐标系，一个用来画y=sin(x),一个用来画y=cos(x); eg:在GUI的OpeningFcn函数中写： global x y1 y2 x=0:.1:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x); 在pushbutton1_Callback函数中写 Global x y1 Plot(x,y1) 在pushbutton1_Callback函数中写 Global x y2 Plot(x,y2) 全局变量是比较方便的，但全局变量会破坏封闭性，如果不是有大量数据要传递，建议不要使用。 二、运用gui本身的varain{}、varaout{}传递参数 这种方式仅适用于gui间传递数据，且只适合与主子结构，及从主gui调用子gui，然后关掉子gui，而不适合递进结构，即一步一步实现的方式。 输入参数传递（主要在子gui中设置）： 比如子GUI的名称为subGUI, 设想的参数输入输出为：[out1, out2] = subGUI(in1, in2)在subGUI的m文件中（由GUIDE自动产生）： 1.第一行的形式为：function varargout = subGUI(varargin) 该行不用做任何修改；varargin 和varargout 分别是一个可变长度的cell型数组。输入参数in1和in2保存在varargin中，输出参数out1，out2包含在varargout中； 2.在subGUI的OpeningFcn中，读入参数，并用guidata保存，即： handles.in1 = varargin{1}; handles.in2 = varargin{2}; guidata(hObject, handles);

基于蚁群算法的PID控制参数优化Matlab源码

基于蚁群算法的PID控制参数优化Matlab源码 (2009-07-26 12:31:02) 除了蚁群算法，可用于PID参数优化的智能算法还有很多，比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、人工鱼群算法，等等。 function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP

(K,N,Rho,Q,Lambda,LB,UB,Num,Den,Delay,ts,StepNum,SigType,PIDLB,PIDUB) %% 此函数实现蚁群算法，用于PID控制参数优化 % GreenSim团队原创作品，转载请注明 % Email:greensim@https://www.sodocs.net/doc/b713173516.html, % GreenSim团队主页：https://www.sodocs.net/doc/b713173516.html,/greensim % [color=red]欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→[url=https://www.sodocs.net/doc/b713173516.html,/greensim] https://www.sodocs.net/doc/b713173516.html,/greensim[/url][/color] %% 输入参数列表 % K 迭代次数 % N 蚁群规模 % Rho 信息素蒸发系数，取值0～1之间，推荐取值0.7～0.95 % Q 信息素增加强度，大于0，推荐取值1左右 % Lambda 蚂蚁爬行速度，取值0～1之间，推荐取值0.1～0.5 % LB 决策变量的下界，M×1的向量 % UB 决策变量的上界，M×1的向量 % Num 被控制对象传递函数的分子系数向量 % Den 被控制对象传递函数的分母系数向量 % Delay 时间延迟 % ts 仿真时间步长 % StepNum 仿真总步数 % SigType 信号类型，1为阶跃信号，2为方波信号，3为正弦波信号 % PIDLB PID控制输出信号限幅的下限 % PIDUB PID控制输出信号限幅的上限 %% 输出参数列表 % BESTX K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优蚂蚁 % BESTY K×1矩阵，记录每一代的最优蚂蚁的评价函数值 % ALLX K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代蚂蚁的位置 % ALLY K×N矩阵，记录每一代蚂蚁的评价函数值

基于matlab的坐标正反算

测量程序设计实验报告 实验名称：坐标正反算

实验三坐标正反算 一、实验目的 编写坐标正反算程序，并对格式化文件数据进行计算，验证程序。 二、实验内容 1、编写坐标正算程序 1）建立以xy_direct命名的函数，函数输入输出格式为 [x2,y2] = xy_direct(x1,y1,distance, azimuth) 度转度分秒： >> function dms= degree2dms(jiaodu) >>degree = fix(jiaodu); >>mimute = fix((jiaodu-degree)*60); >>second = ((jiaodu-degree)*60-mimute)*60; >>dms = degree+mimute/100+second/10000; 度分秒转度： >> function degree = dms2degree(jiaodu) >>degree = fix(jiaodu); >> mimute = fix((jiaodu-degree)*100); >>second = (jiaodu-degree-mimute/100)*10000; >>degree = degree+mimute/60+second/3600; 弧度转度： >> function dms=rad2dms(rad) >> rad=abs(rad); >>jiaodu=rad*180.0/pi; >> % l=fix(a) >> % b=(a-l)*60.0 >> % m=fix(b) >> % a=l+m/100.0+(b-m)*0.006

Matlab_Simulink中Clark变换和Park变换的深度总结

Matlab_Simulink 中Clark 变换和Park 变换的深度总结 最近搞三相并网逆变系统，对这个坐标变换产生了很多疑惑。调模型，排错，最后发现坐标变换这个地方出来的波形总是和我设想的不一样。以前认为坐标变换都是死的，带公式即可，经过这几天的研究，发现这里面真的有些方法。基于MATLAB/Simulink 中的模块，我也发现了Simulink 中和一些书上不一样的地方。而且现在这个坐标变换每本书上的表示方法都不一样，甚至字母都有好多种。下面我想基于MATLAB/Simulink 深刻的总结一下三相交流控制系统常用的两个变换Clark （3-2）变换和Park （2-2）变换。 首先来搞清楚为什么要用这两个变换，在三相交流系统中，常用的控制器还是经典的PI 调节器。PI 调节器可以对直流量进行无净差的调节，而交流量就不行，所以需要将三相交流分量转化为两项直流分量加以控制。 接下来看看Clark 变换(3-2)原理。由于三相分量幅值相等，相位相差120，角速度相等，因此三相分量存在信息冗余，这时，可以去掉一项将其化为两相，这就是Clark 变换的作用。由于两项分量所在的坐标轴是静止的，所以我们把此坐标轴称为两相静止坐标系。也就是说平面上的原来基于三相静止坐标系的矢量，可以切换到两相静止坐标系表示。变换的原则是投影原则+等幅值等效原则(DPC 时用功率等效原则)。 令A 与alfa 轴重合，按照变换原则，计算投影ABC 分量在alfa 、beta 上的投影，按照 等复制变换原则导出变换矩阵方程如下。 11122230A B C αβ????-- ????? =???? ???? ??? Simulink 中的3/2变换也是基于此变换进行的。但是，在电气工程中为大家熟知的三相正序的相序是，A 为0，B 为-120，C 为120(也可以是-240).如果按照图中所标注的方向进行坐标变换，那一定要将相序变为负序，也就是说A 为0，B 为120，C 为-120. 如果坚持用传统正序，那么再按上式变换之后的坐标进行变换的话，beta 轴就反向了。也就是说，采用A 为0，B 为-120，C 为120的相序，利用上面的变换方程进行变换的结果是，beta 滞后alfa 90°.

matlab优化的参数传递

1. 初学者最爱用但是最不提倡的方法：全局变量法 适用于MA TLAB7以及以前或者以后的版本 function withaddtionpara1 global b c b = 2; c = 3.5; x0 =0; options = optimset('Display', 'off'); % Turn off Display y = fsolve(@poly, x0, options) function y = poly(x) % Compute the polynomial. global b c y = x^3 + b*x + c; 2. 直接传递法 适用于MA TLAB7以及以前或者以后的版本 根据： X=FSOLVE(FUN,X0,OPTIONS,P1,P2,...) passes the problem-dependent parameters P1,P2,... directly to the function FUN: FUN(X,P1,P2,...). Pass an empty matrix for OPTIONS to use the default values. 如果options不需要设置，则用空矩阵（'[]'）占位 function withaddtionpara2 b = 2; c = 3.5; x0 =0; options = optimset('Display', 'off'); % Turn off Display y = fsolve(@poly, x0, options,b,c) function y = poly(x,b,c) % Compute the polynomial. y = x^3 + b*x + c;

Matlab的GUI参数传递方式

Matlab的GUI参数传递方式 总结别人的带自己的一些见解，请指正！ matlab gui共有六种参数传递方式和范围各不相同。 1。运用gui本身的varain{}、varaout{}传递参数（注：这种方式仅适用与gui间传递数据，且只适合与主子结构，及从主gui调用子gui，然后关掉子gui，而不适合递进结构，即一步一步实现的方式） 输入参数传递： 比如子GUI的名称为subGUI, 设想的参数输入输出为：[out1, out2] = subGUI(in1, in2) 在subGUI的m文件中（由GUIDE自动产生）： 1.第一行的形式为：function varargout = subGUI(varargin) 该行不用做任何修改；varargin 和varargout 分别是一个可变长度的cell数组(MATLAB帮助文件中有说明)。输入参数in1和in2保存在varargin中，输出参数out1，out2 包含在varargout中； 2.在subGUI的OpeningFcn中，读入参数，并用guidata保存，即： handles.in1 = varargin{1}; handles.in2 = varargin{2}; guidata(hObject, handles); 返回参数的设置： 1. 在GUI子程序的OpeningFcn函数的结尾加上uiwait(handles.figure1); figure1是subGUI的Tag； 2. subGUI中控制程序结束（如"OK”和"Cancel"按钮）的callback末尾加上uiresume(handles.figure1)，不要将delete命令放在这些callback中； 3. 在子GUI的OutputFcn中设置要传递出去的参数，如varargout{1} = handles.out1；varargout{2} = handles.out2;末尾添加delete(handles.figure1); 结束程序。 在GUI的OpenFcn中，如果不加uiwait，程序会直接运行到下面，执行OutputFcn。也就是说程序一运行，返回值就确定了，再在其它部分对handles.output作更改也没有效果了。 加上uiwait后，只有执行了uiresume后，才会继续执行到OutputFcn，在此之前用户有充分的时间设置返回值。 通过以上设置以后，就可以通过[out1, out2] = subGUI(in1, in2) 的形式调用该子程序。 在一个GUI中调用另一个GUI时，主GUI不需要特别的设置，同调用普通的函数一样。在打开子GUI界面的同时，主程序还可以响应其它的控件。不需要担心子GUI的返回值被传错了地方。 2. 运用global定义全局变量传递参数（适用于gui内控件间以及不同gui间） 这种方式恐怕是最简单的方式，是很省心！但是但是，简单的问题就在于有时你会很头疼！因为在每一个要到该全局变量的地方，你都要添一句gloal x，还有就是如果你在一个地方修改了 x的值，那么所有x的值就都变了！有的时候恐怕会出现紊乱。另一个更重要的问题在于，套用C++的一句话，全局变量破坏了程序的封装性！所以，全局变量是能少用尽量少用。 3. 运用UserData传递参数（gui内） 直接通过对象的userdata属性进行各个callback之间的数据存取操作。首先必须将数据存储到一个特定的对象中，假设对象的句柄值为ui_handle,需要存储的值为value,则输入以下程序即可：

最优化方法的Matlab实现(公式完整版)

第九章最优化方法的Matlab实现 在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容：1）建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2）数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、

非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1 优化工具箱中的函数 优化工具箱中的函数包括下面几类： 1．最小化函数 表9-1 最小化函数表 2．方程求解函数 表9-2 方程求解函数表

3．最小二乘（曲线拟合）函数 表9-3 最小二乘函数表 4．实用函数 表9-4 实用函数表 5．大型方法的演示函数 表9-5 大型方法的演示函数表