6、MATLAB App Designer开发指南

MATLAB App Designer开发指南

MATLAB App Designer开发指南

1. 应用运行实例设置

在MATLAB中,应用的运行实例有两种模式:
- 一次仅允许单个运行实例。
- 允许应用的多个实例同时运行,这是默认行为。

若要更改应用的运行行为,可按以下步骤操作:
1. 从组件浏览器中选择应用节点。
2. 在应用选项卡的代码选项部分,选择或清除“单个运行实例”。

当选择“单个运行实例”时,多次运行应用,MATLAB会重用现有的实例并将其置于前台,而不是创建新实例。若清除该选项,每次运行应用时,MATLAB都会创建一个新的应用实例,并继续运行现有的实例。这些运行行为适用于从MATLAB工具条的应用选项卡或命令窗口运行的应用。而从App Designer运行应用时,无论是否选择该选项,其行为都不会改变,App Designer总是在创建新的应用实例之前关闭现有的实例。

2. 修复代码问题和运行时错误

与MATLAB编辑器类似,代码视图编辑器提供代码分析器消息,帮助你发现代码中的错误。
- 若直接从App Designer运行应用(点击“运行”),若运行时出现错误,App Designer会突出显示代码中错误的来源。要隐藏错误消息,点击错误指示器(红色圆圈)。要使错误指示器消失,修复代码并保存更改。
- 你还可以在App Designer中通过交互式调试应用代码来诊断代码中的问题。

3. 个性化代码视图外观

你可以自定义代码在代码视图编辑器中的显示方式。要更改代码视图首选项,可按以下步骤操作:
1. 转到MATLAB桌面的“主页”选项卡。
2.

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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