2、MATLAB基础入门:变量、脚本与编程实践

MATLAB基础入门:变量、脚本与编程实践

1. MATLAB集成开发环境(IDE)布局

MATLAB IDE的默认布局可以通过点击和拖动窗口的顶部框架来操作各个窗口。当鼠标移动时,窗口的放置位置轮廓会出现和消失,这需要一些练习。在IDE中,多个窗口可以共享同一个屏幕窗格,可使用窗格顶部、侧面或底部的标签在同一窗格中的活动窗口之间进行切换。

推荐的桌面设置包括三个面板区域:
- 左上角象限:放置工作区浏览器、当前文件夹浏览器,还可(可选)放置图形窗口。这三个窗口中任何时候只有一个可见,其他窗口可通过点击标签访问。
- 左下角:打开命令窗口。
- 右侧部分:用于编辑器窗口,大部分编程工作将在此进行。采用这种设置或类似设置,对开发过程非常有帮助。

2. MATLAB变量

2.1 变量的基本概念

MATLAB变量是计算机内存中用于存储信息的位置。每个变量在计算机内存中有一个特定的地址,但MATLAB程序并不直接操作该地址,而是通过与变量关联的名称来引用其内容。每个变量都有名称(如 x initialVelocity studentName )、类(或类型),用于指定存储在变量中的信息类型,并且通常有一个值,即实际存储在变量中的信息。值可以是结构化的信息集,如矩阵或字符串。

常见的变量类包括:
| 变量类 | 描述 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| double | 默认存储数字,源自FORTRAN的“双精度”类型,在计算机内存中占64

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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