Advertisement

MATLAB模糊控制器（*.fis）的C/C++接口文件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一种方法，用于将MATLAB模糊逻辑控制系统导出为C/C++代码。通过生成的.fis文件和提供的接口，开发者可以轻易地将其在MATLAB环境下开发的模糊控制算法移植到其他非MATLAB平台。该工具极大地促进了模糊控制器的应用灵活性与可移植性。 这是经过修改的fis.c模糊推理系统库函数，在C/C++环境中可以使用，并已在VS2010 MFC环境下测试通过。 步骤如下： 1. 将fis.c文件拷贝到项目中； 2. 修改VS2010配置属性，进入项目->属性->C/C++->预处理器->预处理器定义，添加 _CRT_SECURE_NO_WARNINGS； 3. 在【解决方案资源管理器】中选中fis.c文件，单击右键的属性，在【配置属性】 -> 【常规】 -> 【项类型】 中将其设置为【C/C++ 标头】； 4. 如果是C语言文件(*.c)，使用 #include fis.c 包含接口库文件；如果是C++文件，则使用 extern C{ #include fis.c } 包含库文件。 希望您在使用过程中愉快！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB模糊控制器（*.fis）的C/C++接口文件
    优质
    本资源提供了一种方法，用于将MATLAB模糊逻辑控制系统导出为C/C++代码。通过生成的.fis文件和提供的接口，开发者可以轻易地将其在MATLAB环境下开发的模糊控制算法移植到其他非MATLAB平台。该工具极大地促进了模糊控制器的应用灵活性与可移植性。 这是经过修改的fis.c模糊推理系统库函数，在C/C++环境中可以使用，并已在VS2010 MFC环境下测试通过。 步骤如下： 1. 将fis.c文件拷贝到项目中； 2. 修改VS2010配置属性，进入项目->属性->C/C++->预处理器->预处理器定义，添加 _CRT_SECURE_NO_WARNINGS； 3. 在【解决方案资源管理器】中选中fis.c文件，单击右键的属性，在【配置属性】 -> 【常规】 -> 【项类型】 中将其设置为【C/C++ 标头】； 4. 如果是C语言文件(*.c)，使用 #include fis.c 包含接口库文件；如果是C++文件，则使用 extern C{ #include fis.c } 包含库文件。 希望您在使用过程中愉快！
     
  • fuzzy_c系统模糊控制器(.fis)
    优质
    Fuzzy_C系统模糊控制器（.fis）是一种基于模糊逻辑理论开发的控制系统，用于处理非线性和不确定性的复杂问题。通过FIS文件存储规则和参数设置，广泛应用于自动控制领域以提高系统的灵活性与鲁棒性。 模糊控制器的输入范围是e[-3,+3]和ec[-3,+3]，输出范围是u[-10,10]。
     
  • 洗衣机的模糊控制推理系统(FIS)
    优质
    本研究探讨了应用于洗衣机中的模糊控制推理系统（FIS），通过优化洗涤程序提高能效和清洁效果。 洗衣机模糊控制推理系统FIS可以直接使用MATLAB的模糊推理工具箱打开并调用。
     
  • C++中的模糊控制器实现
    优质
    本文介绍了在C++编程语言中实现模糊控制算法的方法和技术，探讨了如何设计和应用模糊控制器来解决复杂的控制系统问题。 本模糊控制器采用C++语言实现，也可以转换为C代码使用。对于希望将模糊控制应用于实际项目的朋友来说，该控制器具有一定的参考价值。然而，在制定具体控制对象的模糊规则和隶属度函数时，需要根据实际情况进行调整，并不能一概而论。
     
  • C++中的模糊控制
    优质
    本文探讨了在C++编程语言中实现模糊逻辑控制系统的方法和技巧，旨在为工程师提供一种处理不确定性和不精确信息的有效手段。 C++实现模糊控制的类可以直接调用，并包含隶属度函数和模糊规则的定义。
     
  • C/C++中的模糊控制实现
    优质
    本文探讨了如何在C/C++编程环境中设计和实现模糊控制系统。通过理论分析与代码实践相结合的方式，详细介绍模糊逻辑的基本概念、规则建立及接口优化技巧，旨在为读者提供一个清晰且实用的技术指南，帮助工程师们有效解决复杂系统的控制问题。 使用MATLAB辅助设计模糊控制器*.fis，并通过C/C++实现模糊控制的接口文件。首先，在MATLAB的模糊控制工具箱中完成模糊控制器的设计并生成对应的.fis 文件。然后，将该 *.fis 文件与提供的 fis.c 文件一起复制到你的 C/C++ 工程目录下。在 C 语言项目中引用时使用：#include fis.c；而在 C++ 项目中，则应采用以下方式引入：extern C{ #include fis.c}。
     
  • 模糊控制器与FuzzyPID.fis文件
    优质
    本资源介绍了一种基于模糊逻辑的控制策略——模糊控制器及其在MATLAB Simulink环境下的应用实例FuzzyPID.fis文件，适用于自动控制系统的PID参数自整定。 模糊控制器是一种用于自动控制系统的工具，可以处理非线性、不确定性和复杂的控制系统问题。FuzzyPID.fis文件是模糊逻辑系统的一种特定实现方式，通常应用于PID（比例-积分-微分）控制器中以改善其性能，特别是在难以精确建模的动态环境中表现更为出色。
     
  • MPPT_Fuzz.zip_MPPT模糊控制_fuzz MPPT_模糊控制器MPPT_模糊控制
    优质
    本项目为MPPT（最大功率点跟踪）模糊控制系统设计，通过MATLAB实现对光伏系统的优化控制。采用Fuzzy逻辑算法提高太阳能转换效率。文件包含源代码与仿真结果。 在MATLAB平台上设计了一个模糊控制器，该控制器有两个输入变量和一个输出变量。
     
  • 模糊控制器：模糊逻辑控制
    优质
    《模糊控制器：模糊逻辑控制》一书深入浅出地介绍了如何运用模糊逻辑理论来设计和实现模糊控制系统，适用于工程技术人员及科研人员。 模糊逻辑控制器是一种基于模糊集合理论的控制方法，在处理不确定性和模糊性方面表现出显著优势。本段落将深入探讨“模糊器：模糊逻辑控制器”这一主题，并特别关注使用C#编程语言实现的一个带有Windows Forms图形用户界面（GUI）且采用Mamdani推理引擎的库。 核心概念是模糊集合理论，由Lotfi Zadeh教授在1965年提出。该理论使我们能够处理非精确或模糊的数据，在许多实际应用场景中非常有用，例如控制系统、图像处理和自然语言理解等。 Mamdani推理引擎作为最常见的模糊逻辑系统之一，结合了输入变量的模糊集与规则库来生成输出变量的模糊集。这一过程包含三个主要步骤：模糊化（将实值输入转换为模糊集合）、推理（应用模糊规则以产生中间结果）和去模糊化（从模糊输出转化为清晰的实数值）。 在C#中，一个典型的实现会提供一系列类与方法来帮助开发者构建和管理模糊规则、定义输入及输出变量的模糊集以及选择合适的推理算法。此类库可能包括以下组件： 1. **模糊集合类**：用于表示输入和输出变量的模糊集，如三角形、梯形或其他形状的隶属函数。 2. **规则库类**：存储与一组特定条件相关的所有逻辑规则。 3. **转换功能**：包含将实值转化为模糊值以及反之的功能（即模糊化和去模糊化）。 4. **推理引擎类**：执行Mamdani推理过程，从输入生成输出。 Windows Forms GUI是该库的重要组成部分之一，它为用户提供了一个友好的交互环境。开发者可以使用Visual Studio等工具创建窗口应用程序来展示控制器的状态、输入及输出，并允许用户动态调整参数设置。 提供的压缩文件中可能包含详细的文档和示例代码，帮助理解模糊逻辑控制原理及其在C#中的实现细节。此外还可能包括源码与项目实例供学习参考，其中某些例子可能会使用高斯函数作为隶属度计算的一部分（如GaussianMF）。 通过理解和应用这样的库，开发者能够构建适应性强且鲁棒性高的控制系统，在处理非线性、不确定性或难以用传统数学模型描述的问题时尤为有效。实际应用场景包括但不限于汽车巡航控制、空调温度调节和图像分割等，提供了一种接近人类决策过程的智能解决方案。