38、MATLAB Live Editor:功能与应用全解析

MATLAB Live Editor功能与应用解析

MATLAB Live Editor:功能与应用全解析

1. 运行与保存

在MATLAB Online中,运行实时函数时,可使用“Run”按钮进行交互式操作。运行时,输出会显示在命令窗口。若实时函数需要输入参数值或其他额外设置,可通过点击“Run”并添加一个或多个命令来配置“Run”按钮。

若要将实时函数保存为纯代码文件(.m),可按以下步骤操作:
1. 在实时编辑器选项卡的“File”部分,选择“Save > Save As…”。
2. 在弹出的对话框中,选择“MATLAB Code files (UTF - 8) (*.m)”作为保存类型。
3. 点击“Save”。保存时,MATLAB会将所有格式化内容转换为发布标记。

2. 为实时函数添加帮助信息

可以为编写的实时函数提供帮助信息。使用 help 命令时,帮助文本会显示在命令窗口;使用 doc 命令时,帮助文本会在单独的浏览器中显示。

创建帮助文本的方法是在文件开头、函数定义行(包含 function 关键字的行)之前插入文本。例如,创建一个名为 addme.mlx 的实时函数:

function c = addme(a,b)
switch nargin
    case 2
        c = a + b;
    case 1
        c = a + a;
    otherwise
        c = 0;
end
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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