FPGA教程系列-番外篇Model Composer初探

FPGA教程系列-番外篇Model Composer初探

某些原因,接触到这个东西,感觉还挺有用的,就本着记录下的原则,进行一个学习的记录。

早期应该是叫System Generator ,后来应该是改名成Model Composer,其实名字不重要,重要的是功能。

System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具,它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中,可以在Simulink中进行定点仿真,可以设置定点信号的类型,这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件,或者网表,可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。

安装

Xilinx出品,安装过程自行百度,但是。。。版本的兼容性真的要吐槽一下,每个版本对应一定范围内的Matlab,安装前一定要做好工作,否则。。。重装吧,少年。

Simulink

其实也不只是对Model Composer的学习,顺便看看Simulink的一些基本的操作和功能,技多不压身吧。

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新建一个空白的模型

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可以从库浏览器中,添加相应的模块。

简单测试

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做一个简单的延迟。Z变换代表了延迟一个单位时间,具体的为什么Z变换代表延迟,后边懂了再具体说说吧。

先贴结果:

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与预计的结果一致,再谈谈几个注意点:

1、这玩意必须要有,没有的话报错,而且要设定对应的器件,不做ip核的话,随便选。

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2、不要觉得模块随便选就OK,这些东西都要对应,否则的话,继续报错。

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3、如果只是仿真的话。。。。全部用simulink模块好像也可以。延时的时间可能得看看具体是什么个情况。

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综上,基本的仿真好像就是这样,可以稍后深入研究一点。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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