如何使用matlab中的工具箱

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何使用matlab中的工具箱相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

如果是系统自带的,你可以直接用,如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下,再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱

例如:控制系统工具箱包含如下功能:
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应)
频域响应(Bode图、Nyquist图)
根轨迹、极点配置

较为常见的matlab控制箱有:

控制类:

控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱(system identification toolbox)
鲁棒控制工具箱(robust control toolbox)
神经网络工具箱(neural network toolbox)
频域系统识别工具箱(frequency domain system identification toolbox)
模型预测控制工具箱(model predictive control toolbox)
多变量频率设计工具箱(multivariable frequency design toolbox)

信号处理类:
信号处理工具箱(signal processing toolbox)
滤波器设计工具箱(filter design toolbox)
通信工具箱(communication toolbox)
小波分析工具箱(wavelet toolbox)
高阶谱分析工具箱(higher order spectral analysis toolbox)

其它工具箱:
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱(symbolic math toolbox)
定点工具箱(fixed-point toolbox)
射频工具箱(RF toolbox)
参考技术A 如果是系统自带的,你可以直接用,如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下,再设置路径。\x0d\x0aMatlab常用工具箱介绍(英汉对照)\x0d\x0aMatlab Main Toolbox——matlab主工具箱\x0d\x0aControl System Toolbox——控制系统工具箱\x0d\x0aCommunication Toolbox——通讯工具箱\x0d\x0aFinancial Toolbox——财政金融工具箱\x0d\x0aSystem Identification Toolbox——系统辨识工具箱\x0d\x0aFuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱\x0d\x0aHigher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱\x0d\x0aImage Processing Toolbox——图象处理工具箱\x0d\x0aLMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱\x0d\x0aModel predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱\x0d\x0aμ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱\x0d\x0aNeural Network Toolbox——神经网络工具箱\x0d\x0aOptimization Toolbox——优化工具箱\x0d\x0aPartial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱\x0d\x0aRobust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱\x0d\x0aSignal Processing Toolbox——信号处理工具箱\x0d\x0aSpline Toolbox——样条工具箱\x0d\x0aStatistics Toolbox——统计工具箱\x0d\x0aSymbolic Math Toolbox——符号数学工具箱\x0d\x0aSimulink Toolbox——动态仿真工具箱\x0d\x0aSystem Identification Toolbox——系统辨识工具箱\x0d\x0aWavele Toolbox——小波工具箱\x0d\x0a\x0d\x0a例如:控制系统工具箱包含如下功能:\x0d\x0a连续系统设计和离散系统设计\x0d\x0a状态空间和传递函数以及模型转换\x0d\x0a时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应)\x0d\x0a频域响应(Bode图、Nyquist图)\x0d\x0a根轨迹、极点配置\x0d\x0a\x0d\x0a较为常见的matlab控制箱有:\x0d\x0a\x0d\x0a控制类:\x0d\x0a\x0d\x0a控制系统工具箱(control systems toolbox)\x0d\x0a系统识别工具箱(system identification toolbox)\x0d\x0a鲁棒控制工具箱(robust control toolbox)\x0d\x0a神经网络工具箱(neural network toolbox)\x0d\x0a频域系统识别工具箱(frequency domain system identification toolbox)\x0d\x0a模型预测控制工具箱(model predictive control toolbox)\x0d\x0a多变量频率设计工具箱(multivariable frequency design toolbox)\x0d\x0a\x0d\x0a信号处理类:\x0d\x0a信号处理工具箱(signal processing toolbox)\x0d\x0a滤波器设计工具箱(filter design toolbox)\x0d\x0a通信工具箱(communication toolbox)\x0d\x0a小波分析工具箱(wavelet toolbox)\x0d\x0a高阶谱分析工具箱(higher order spectral analysis toolbox)\x0d\x0a\x0d\x0a其它工具箱:\x0d\x0a统计工具箱(statistics toolbox)\x0d\x0a数学符号工具箱(symbolic math toolbox)\x0d\x0a定点工具箱(fixed-point toolbox)\x0d\x0a射频工具箱(RF toolbox)\x0d\x0a\x0d\x0a1990年,MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具,并命名为Simulab,使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段,1992年正式命名为Simulink,即simu(仿真)和link(连接)。matlab7.0里的simulink为6.0版本,matlab6.5里的simulink为5.0版本。\x0d\x0a\x0d\x0aMATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件,它用框图表示系统的各个环节,用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。\x0d\x0a  启动SIMULINK十分容易,只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令,此时出现一个SIMULINK窗口,包含七个模型库,分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。\x0d\x0a  1.信号源库\x0d\x0a  包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源,其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。\x0d\x0a  2.输出库\x0d\x0a  包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。\x0d\x0a  3.离散系统库\x0d\x0a  包括五种标准模式:延迟,零-极点,滤波器,离散传递函数,离散状态空间。\x0d\x0a  4.线性系统库\x0d\x0a  提供七种标准模式:加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。\x0d\x0a  5.非线性系统库\x0d\x0a  提供十三种常用标准模式:绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。\x0d\x0a  6.系统连接库  包括输入、输出、多路转换等模块,用于连接其他模块。\x0d\x0a  7.系统扩展库\x0d\x0a  考虑到系统的复杂性,SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库,每一种又有多种模型供选择。\x0d\x0a  使用时只要从各子库中取出模型,定义好模型参数,将各模型连接起来,然后设置系统参数,如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法,用户根据仿真要求选择适当的算法。\x0d\x0a\x0d\x0a当然,不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。\x0d\x0a\x0d\x0a另外,Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库,给快速建模提供了很大的便利。

如何使用matlab检测螺旋光流?

【中文标题】如何使用matlab检测螺旋光流?【英文标题】:How to detect spiral optical flow using matlab? 【发布时间】:2014-07-24 20:14:50 【问题描述】:

我有一个巨大漩涡的视频,类似于下图

谁能给出检测螺旋光流的算法/代码?

是否可以根据螺旋光流在其上拟合螺旋曲线?如果是怎么办?

谢谢。

【问题讨论】:

+1 也获得了很棒的图片 【参考方案1】:

您可以使用计算机视觉系统工具箱中的vision.OpticalFlow 对象计算光流。至于确定是不是螺旋,这似乎是你项目的症结所在。

光流采用一对连续的帧,并尝试在每个像素处为您提供一个向量,描述其从第 1 帧到第 2 帧的运动。

如果您不关心每个像素的运动,您可以使用 vision.PointTracker 随时间跟踪一组稀疏的点。

编辑: 如果您有最新版本的计算机视觉系统工具箱,请尝试新的光流函数:opticalFlowHSopticalFlowLKopticalFlowLKDoGopticalFlowFarneback

【讨论】:

是否可以使用光流跟踪向内流动路径并最终进入漩涡? 这就是我要找的东西。再次感谢您:)

以上是关于如何使用matlab中的工具箱的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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