FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

1.订阅本教程用户可以免费获得本博任意1个(包括所有免费专栏和付费专栏)博文对应代码；2.本Simulink课程的所有案例(部分理论知识点除外)均由博主编写而成，供有兴趣的朋友们自己订阅学习使用。未经本人允许，禁止任何形式的商业用途；3.本课程除了介绍常见的Simulink模块介绍之外，我们更侧重于各种实例的完整设计介绍。从通信，控制器，图像处理，语音处理，电力系统等诸多常用领域介绍了相关案例，如果对于某个较为复杂的案例，初学者无法正确复现，也可以私信博主获得完整Simulink模型文件。

本章内容主要是根据订阅《Simulink入门60例》用户学习过程中提出的一些常规的，通用的软件操作问题，以及部分通用的编程类问题进行总结，。

PID控制器是一种广泛应用于工业控制领域的反馈控制器，其输出由比例（P）、积分（I）和微分（D）三项组成，用于减小系统误差，提高系统稳定性。PID控制器的输出 u(t) 可表示为：其中 e(t) 是系统误差，Kp​、Ki​ 和 Kd​ 分别是比例、积分和微分系数。强化学习是一种机器学习的方法，通过智能体（agent）与环境（environment）的交互来学习最优决策策略。其核心思想是通过最大化累积奖励（reward）来学习行为策略。

下垂控制（Droop控制）可应用于逆变器并联系统中，属于分散控制的一种。相较于集中控制过于依赖并联系统中的某一模块、主从控制限制电源间的距离，下垂控制只需要电源本身的信息、无需互连信号线。下垂控制工作原理为：逆变电源检测各自输出功率的大小，对有功功率和无功功率进行解耦控制。根据下垂特性得到输出频率和电压幅值参考值，从而合理分配系统的有功、无功。微电网中的常规下垂控制是通过模拟传统发电机的下垂特性，实现微电网中微电源的并联运行。

一个完整的人脸自动识别系统包括人脸检测定位和人脸识别两个主要的技术环节，其中人脸的检测定位是人脸识别的前提和关键。近年来由于在安全控制、视觉检测、身份验证和新一代人机界面等领域的应用，人脸检测得到了广泛的研究，并提出了很多解决方案。大体可分为3类：基于知识规则的方法、基于可视特征的方法和基于模板的方法。基于知识规则的方法是使用源于研究者关于人脸的先验知识规则对人脸检测。基于可视特征方法是利用人脸的分布、颜色、纹理等可见特征来作为人脸的检测特征。通过RGB也可以转化为Ycrcb模型，其转化公式如下：

基于Smith预估器的模糊PID控制系统是一种先进的控制策略，结合了Smith预估器和模糊PID控制的优点，旨在提高系统的动态性能和鲁棒性。

QPSK调制是一种基于相位变化的数字调制方法。在QPSK调制中，每个符号表示2个比特的信息。通过改变载波的相位来表示不同的符号。具体而言，当发送“00”时，载波相位保持不变；当发送“01”时，载波相位变化90度；当发送“10”时，载波相位变化180度；当发送“11”时，载波相位变化270度。这种相位变化可以通过乘以一个复数来实现。Costas环是一种基于锁相环路的载波同步方法，适用于QPSK等调制方式。其基本思想是通过不断调整本地载波的相位和频率，使其与接收信号的载波保持一致，从而实现准确的解调。

Simulink虚拟现实建模技术是一种结合了Simulink建模与虚拟现实（VR）技术的先进建模方法。它通过虚拟现实技术，将Simulink模型中的动态系统以更直观、更真实的方式呈现出来，为用户提供沉浸式的交互体验。使用Simulink虚拟现实建模技术，工程师和设计师能够以全新的角度来审视和操控他们的系统模型。这种技术可以帮助更好地理解系统的行为，因为用户可以直接在虚拟环境中观察系统的动态变化，而不仅仅是通过传统的图表和数据分析。

欢迎订阅倒立摆系统是一个典型的非线性、不稳定系统，具有广泛的应用背景，如机器人行走、航空航天等。线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator，简称LQR）是一种最优控制策略，适用于线性系统。

如上面红色箭头，一个是控制小车移动，一个是控制倒立摆旋转，这两个接口。在下一个课程，我们设计一个简单的控制器，实现小车倒立摆的平衡控制。可以看到，其图标栏，出现了2个输入接口的信息。我们可以看到，小车发生了位移，倒立摆也出现了旋转。

小车倒立摆系统是一个经典的控制系统案例，它涉及复杂的动力学和非线性特性。该系统的目标是保持倒立摆在小车上的平衡，同时确保小车的稳定移动。由于其复杂的耦合动态特性，该系统为控制理论和应用提供了丰富的研究机会。

在Simulink中，VR模型是通过虚拟现实工具箱构建的模型，它将动态系统的各个组件和变量映射到虚拟环境中。构建VR模型需要首先设计好动态系统的Simulink模型，并确定需要可视化和交互的组件和变量。然后，使用虚拟现实工具箱提供的工具和模块，将这些组件和变量映射到虚拟环境中，形成一个可交互的VR模型。一旦VR模型构建完成，用户可以通过虚拟现实设备进入虚拟环境，直观地观察动态系统的运行情况和行为。用户可以通过头戴式显示器看到系统的各个组件、连接和动态变化，观察系统的实时运行效果。

欢迎订阅随着人工智能技术的飞速发展，神经网络和深度学习在各个领域得到了广泛应用。Simulink作为MATLAB的一个重要组件，为神经网络和深度学习的建模与仿真提供了强大的支持。基于Simulink的神经网络/深度学习建模的步骤，并通过一个具体案例进行分析。

RBF（径向基函数）神经网络是一种常用的神经网络，它是一种局部逼近的网络，具有良好的泛化性能和全局逼近能力。它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元采用径向基函数作为激活函数。RBF神经网络的基本原理是将输入空间划分为一系列的区域，每个区域对应一个径向基函数。径向基函数的主要特点是它只对输入空间的一定区域内的数据产生响应，这个区域被称为神经元的“感受野”。每个神经元的输出是该区域内的数据点的径向基函数值。这些神经元的输出构成了隐藏层的输出。

在上一个课程【Simulink教程案例49】强化学习概述与simulink建模简介-优快云博客我们初步学习了强化学习的基本概念以及实现结构，如下图所示：在系统工作过程中，其智能体通过与环境进行交互完成智能体对环境信息的学习，学习的主要目标是智能体通过决策网络获得最优的动作输出，以达到最大奖励值的回报。智能体事先并不知道要采取什么行动，而是必须通过反复试探来了解哪些行为提供了最高的奖励。

强化学习(Reinforcement Learning，RL)是目前人工智能研究最多的领域之一，其通常被应用于解决各种决策方面的问题，因此通过RL可以获得不同控制环境状态下的最优控制决策。强化学习的主要功能可以描述为：当机器处在一个环境中，每个状态为机器对当前环境的感知；智能体(Agent)只能通过动作(Action)来影响环境(Environment)，当机器执行一个动作后，会使得环境按某种概率转移(transition probability)到另一个状态(State)；

深度学习网络是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其可以自动学习数据中的特征，从而对数据进行预测或分类。深度学习网络是一种人工神经网络，其由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并产生输出信号。网络中的每个神经元都独立地学习输入数据的特征，并将这些特征整合到自己的权重中。通过这种方式，深度学习网络可以从大量数据中自动提取有用的特征，从而进行预测或分类。深度学习网络的前向传播是将输入数据通过网络向前传递，从而得到输出结果的过程。在每个神经元中，前向传播都涉及到加权求和输入信号，然后通过激活函数得到输出信号。

目标识别技术是一种基于深度学习网络的技术，它的主要原理是通过对输入的图像或视频进行分析，自动识别出其中的感兴趣目标。它是人工智能的重要组成部分，在物体检测、目标跟踪、人脸识别、景物识别、文字识别等领域都有着广泛的应用。下面，我们将详细介绍基于深度学习网络的目标识别系统的原理和数学公式。首先，让我们考虑一个最简单的情况：识别图像中的单个物体。在这种情况下，我们可以使用深度学习网络中的卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征。这些特征可以包括颜色、形状、纹理等，它们构成了物体的重要特征。

神经网络控制器是一种使用神经网络作为核心控制结构的控制器，它能够实现对复杂系统的建模和控制。下面我们介绍基于神经网络的控制器Simulink建模的原理。一、神经网络控制器的基本原理神经网络控制器的基本原理是模仿人脑神经系统的工作方式，使用大量的简单计算单元（神经元）组成复杂网络，通过训练和学习来逼近复杂的非线性映射关系。在神经网络控制器中，神经网络用于建模和预测被控对象，并且通过调节神经网络的权值和偏差来优化控制性能。

在Simulink中，神经网络模块是其中一个重要的部分，可以用于实现神经网络训练和预测。神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它通过训练学习数据的特征，并自动提取出有用的特征，从而对新的数据进行分类或预测。神经网络的原理是将输入数据通过多个神经元的组合和连接进行计算，最终输出结果。

Simulink是一个非常强大的电力系统设计和仿真工具，它可以帮助我们快速的建立电力系统的模型，模拟各种类型的电力系统动态行为，提供了一个可视化、易于操作的环境。通过对Simulink的学习和应用，我们可以更加深入的理解电力系统的运行原理和设计方法，提高分析和解决问题的能力。Simulink作为MATLAB的一个组件，提供了大量的模块库，包括电源、电阻、电容、电感、变压器、发电机等基础组件，也包括更复杂的控制系统、电力电子系统以及继电保护系统等高级模块。这些模块可以极大的方便我们进行电力系统的设计和建模。

风力发电控制系统是风力发电系统中至关重要的一部分，其主要作用是根据风速的变化，通过控制风力发电机组的运行状态，实现风能的最大化利用。在风力发电控制系统的设计中，Simulink是一种常用的仿真工具，可以帮助设计者对控制系统进行建模、仿真和分析。2.1、风力发电控制系统的基本原理风力发电控制系统主要由风力发电机组、控制系统和电力电子装置等组成。其中，风力发电机组是将风能转化为机械能的关键部分，包括风轮、齿轮箱、发电机等部件。

matlab2021a 飞轮储能发电控制系统是一种有效的电能储存和释放系统，主要利用高速旋转的飞轮储存能量。其核心原理是动能与电能之间的相互转换，通过电动/发电互逆式双向电机实现。 飞轮储能发电控制系统主要包括飞轮、电动/发电互逆式双向电机、电力电子设备以及散热系统等关键部分。飞轮是核心部分，它的旋转速度直接影响到系统的储能和发电效率。飞轮一般是采用高强度材料制成，具有极高的机械强度和稳定性，能够在高速旋转时保持稳定的转速。电动/发电互逆式双向电机则是实现动能和电能之间转换的关键设

基于MPPT（最大功率点跟踪）的光伏发电控制系统是一种用于提高光伏发电系统效率的重要技术。MPPT控制系统的主要任务是跟踪太阳能电池阵列的当前工作点，以最大化输出功率。

欢迎订阅最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking 简称MPPT），当光伏组件在某个特定电压工作时，该特定电压与输出电流的乘积（即功率）达到最大值，这个工作点就是最大功率点，也是光伏组件发电效率最高的时候。MPPT的核心原理在于光伏电池板的电流与电压输出具有一定的相关性，当光照变化时，光伏电池板的I-V曲线也会随之变化，理想状态下，I-V曲线的最大功率点就是光伏电池板当前输出的最大功率点，而MPPT就是通过不断调节光伏电池板的工作点，使其工作在最大功率点上。

超级电容（Supercapacitor），也称为电化学超级电容器、电化学双层电容器，是一种高能量密度和高功率密度的电化学储能设备，具有快速充放电能力和长寿命特点。它在能量存储领域具有重要的应用，不仅可以用于电动汽车、可再生能源等领域，还广泛应用于电子设备、医疗器械等各个领域。超级电容的工作原理基于电化学双层（Electric Double Layer, EDL）效应，也称为电解质电容效应。其基本构造包括两个电极，分别浸泡在电解质中，通过电解质的隔离而相对独立。

永磁同步电机（PMSM）基本结构为定子、转子和端盖。其中转子磁路结构是永磁同步电机（PMSM）与其它电机最主要的区别，其在很大程度上决定了永磁同步电机（PMSM）的实际性能指标。通常情况下，永磁同步电机（PMSM）的转子磁路结构分为：凸装式、嵌入式和内置式三种结构。通常在建立永磁同步电机（PMSM）的时候，需要将一些实际因素进行简化，比如：忽略铁心饱和效应；不记涡流和磁滞损耗；转子上没有阻尼绕组，永磁体也没有阻尼作用；反电动势是正弦的。

Simulink是MATLAB的一个重要工具箱，提供了基于图形的用户界面，可以直观地建立和模拟动态系统。Simulink拥有丰富的库，包括了各种工程领域的元件和模型，特别适合进行微电网的建模和仿真。在simulink中进行微电网系统建模，其主要应用领域包括风力发电、太阳能光伏发电、柴油发电、电池、燃料电池等。在simulink中，我们可以使用电源块来表示太阳能光伏阵列或风力发电机组，使用电池块来表示能量存储设备，使用电流源和电压源块来表示外部电网，使用逆变器块来表示电力电子装置等。

在simulink中，基础的物理电路搭建，和我们学习过的物理课程中完全相同，通过这些基础模块的应用，可以搭建各种类型的电路，并通过电压电流测量模块，测试各个模块的电压和电流。

Simulink是一款由MathWorks开发的强大的系统建模和仿真工具，广泛应用于多个领域，包括电力系统。在电力系统建模方面，Simulink可以用于描述和仿真各种电力系统组件、设备和控制策略，从而实现对电力系统行为和性能的分析和优化。

欢迎订阅Simulink是一种功能强大的图形化建模和仿真工具，可以用于设计、模拟和验证各种系统。在语音、图像和视频处理领域，Simulink提供了丰富的模块和工具，使得系统设计变得更加简单和高效。本章节，我们初步学习了如何在simulink中进行语音、图像以及视频的处理方法。

欢迎订阅。

欢迎订阅。

从上面的分析可以知道，在simulink中，视频处理和图像处理基本类似。常规的操作，其基本和图像处理使用相同的模块就可以完成。在后续的视频处理课程中，我们将介绍如何使用simulink完成一些纯粹视频方面的相关处理工作。

欢迎订阅Simulink中，图片的读取和显示，分别使用模块image from file 和 video viewer两个模块，其分别来自：我们将这两个模块拖入到simulink设计界面中，得到如下模型：双击第一个模块，其参数设置界面如下：注意，将测试图片lena.jpg(经典图片，可以自行百度搜索一个512*512大小的测试图片) 和仿真模型放一起，如下图所示。

matlab2021a Simulink中，图片的读取和显示，分别使用模块image from file 和 video viewer两个模块，其分别来自：我们将这两个模块拖入到simulink设计界面中，得到如下模型： 双击第一个模块，其参数设置界面如下：注意，将测试图片lena.jpg(经典图片，可以自行百度搜索一个512*512大小的测试图片) 和仿真模型放一起，如下图所示： 运行之后，会自动弹出测试图片： 下面对该模型进行详细的介绍。这个模块之前的课程已经学习过了，即图像输出RGB三路信

本课程学习成果预览 matlab2021a Simulink中，图片的读取和显示，分别使用模块image from file 和 video viewer两个模块，其分别来自：我们将这两个模块拖入到simulink设计界面中，得到如下模型： 双击第一个模块，其参数设置界面如下：注意，将测试图片lena.jpg(经典图片，可以自行百度搜索一个512*512大小的测试图片) 和仿真模型放一起，如下图所示：运行之后，会自动弹出测试图片：这个部分的内容和上一个课程的内容相同，其内部结构如下图所示：其实现

欢迎订阅Simulink中，图片的读取和显示，分别使用模块image from file 和 video viewer两个模块，其分别来自：我们将这两个模块拖入到simulink设计界面中，得到如下模型：运行之后，会自动弹出测试图片：下面，我们初步学习下在simulink中对图片进行一些基础的操作。

欢迎订阅下载该测试样本，我们可以得到一个语音文件。由于语音信号是一个一维向量数据，所以我们根据一维向量信号导入simulink的方法，将语音信号导入到simulink中。运行之后，我们可以看到如下的内容：同时在文件夹中，会产生一个数据mat文件：这个data变量，其第一行就是语音信号的时间信息，第二行就是语音信号内容部分。然后，我们在simulink中使用如下模块导入data变量。

欢迎订阅（这部分内容和simulink课程26相同，学习过26课程的话，可以直接跳过本小节）下载该测试样本，我们可以得到一个语音文件。由于语音信号是一个一维向量数据，所以我们根据一维向量信号导入simulink的方法，将语音信号导入到simulink中。运行之后，我们可以看到如下的内容：同时在文件夹中，会产生一个数据mat文件：这个data变量，其第一行就是语音信号的时间信息，第二行就是语音信号内容部分。然后，我们在simulink中使用如下模块导入data变量。