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Simulink 串行示例模型：如何在 Simulink 中使用串行设备 - MATLAB 开发

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简介：
本项目提供了在Simulink中操作串行设备的详尽示例，旨在帮助用户掌握通过MATLAB环境与外部硬件通信的技术。 Simulink 使用 Instrument Control Toolbox 支持包括 RS-232 在内的串行设备。这个基本的 Simulink 示例向您展示了如何配置并从 RS-232 串行设备获取数据。本模型中使用示波器作为串行设备，但该模型也可适用于其他设备。 了解更多关于将 Simulink 与串行设备结合使用的相关信息。

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  • Simulink 串行示例模型：如何在 Simulink 中使用串行设备 - MATLAB 开发
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  • MATLAB Simulink中的fsolve示例：如何在MATLAB和Simulink中应用fsolve函数
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    本教程详解了如何在MATLAB与Simulink环境中使用fsolve函数解决非线性方程组，涵盖基本概念、实例操作及代码实现。 在 MATLAB 和 Simulink 中使用 fsolve 函数的代码与模型是等效的，并且会给出相同的结果。共有三种类型：1- 基本：fsolve 示例（MATLAB 和 Simulink）。2- 包含固有变量的 fsolve 示例（MATLAB 和 Simulink）。3- 含向量输入和固有变量的 fsolve 示例（MATLAB 和 Simulink）。 请注意，首次运行 main.m 文件以启用使用 Simulink 模型。
     
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    这段简介可以描述为：“用于Android设备的Simulink支持包”是MATLAB工具箱之一，它允许用户将Simulink模型下载并直接运行在Android设备上，极大地方便了移动环境下的仿真与测试工作。 适用于Android设备的Simulink支持包使您可以在受支持的Android设备上创建和运行Simulink模型。该支持包括以下模块库： - 传感器 - 音频捕获与播放 - 摄像头输入及视频显示 - 用户界面小部件 - 网络接口 此支持包适用于R2014a及其以后版本的软件。
     
  • PSK 在 MATLAB 中的应用：利用 SIMULINK 进行 matlab 开发
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    本项目探讨了在MATLAB环境中使用SIMULINK工具箱进行相移键控（PSK）信号处理与仿真开发的技术细节和实践应用。 在MATLAB中，相移键控（Phase Shift Keying，PSK）是一种广泛应用的数字调制技术，通过改变载波信号的相位来传输数据。本教程将重点介绍使用SIMULINK进行PSK调制与解调的方法，并着重讲解二进制相移键控（BPSK）和四进制相移键控（QPSK）这两种常见的类型。 一、基本原理 PSK是一种通过改变载波信号的相位来编码数字信息的技术，保持幅度不变。在BPSK中，载波只有两种不同的相位状态，分别代表二进制0和1；而在QPSK中，则有四种可能的相位变化，对应于四位二进制码（如00、01、10和11）。 二、SIMULINK环境介绍 SIMULINK是MATLAB的一个附加工具箱，提供了一个图形化的建模平台用于系统仿真与设计。在该环境中可以构建复杂的通信模型，包括PSK的调制解调过程。 三、BPSK调制 1. **数据源**：需要一个模块来生成二进制序列作为输入信号。 2. **数字调制器**：使用“BPSK Modulator”模块将这些二进制值转换成相位变化的形式。 3. **载波生成**：通过正弦波发生器产生匹配于信道带宽的载频信号。 4. **相位调制**：最后，用来自数据源的序列与产生的载波进行乘法运算完成BPSK调制。 四、QPSK调制 对于QPSK而言，其机制类似于BPSK但涉及四个不同的相位状态。SIMULINK中的“QPSK Modulator”模块可以处理两个独立的二进制信号流，并将它们转换为对应的四种相位变化之一。 五、信道模型 实际通信场景中，传输的数据会受到各种形式的干扰和噪声的影响。在SIMULINK里提供了AWGN（加性高斯白噪音）等类型的信道仿真器来模拟这些影响。 六、解调过程 1. **接收端**：首先通过低通滤波器恢复原始基带信号。 2. **相位比较**：使用“BPSK Demodulator”或相应的QPSK模块进行相位对比，以确定每个码元的值（0或1）。 3. **数据恢复**：根据解调结果重建出最初的二进制序列。 七、性能评估 SIMULINK中的误比特率计算器可以用来衡量系统的通信效果。通过调整信噪比等参数来分析不同条件下系统的表现情况。 八、仿真步骤 1. 在SIMULINK中创建一个新的模型，并添加所需的各个模块。 2. 设置相关的参数，比如数据速率和载波频率。 3. 运行仿真并记录观察到的结果。 4. 分析性能表现，并根据需要调整模型以优化效果。
     
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    本文介绍了使用Python与Simulink进行交互的方法，并提供了实例来演示如何在仿真的同时，利用Python向Simulink传输或获取数据。 附件展示了如何在模拟运行时使用 Python 发送/接收 Simulink 数据。附加的 Simulink 模型基于以下论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9087709/authors#authors。Simulink 模型是在 OPAL-RT 实时数字仿真器中创建并运行的，因此在演示中我注释掉了 ARTEMis 库中的块。该 Simulink 模型应在 MATLAB 2018b 或更高版本中运行。使用 2018b 版本的 MATLAB agent 需要 Python 3.6；如果您使用的是更高版本的MATLAB，则可以使用Python 3.7。请安装合适的Python版本，如果需要创建一个新环境，请在 Anaconda 命令行中输入以下代码：`conda create -n my` (其中my为自定义环境名称)。
     
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