如何在 Smulink 导入 WorkSpace 的数据
小伙伴们，大家好！上一期，我们介绍了如何在 Simulink 中直接
导入 Excel 数据进行数据分析或作为仿真模型信号输入。这一期，主
要给大家讲解另外一种形式的信息输入方式。
如何利用Smulink导入Excel数据进行数据分析
为了验证仿真模型的有效性，常会收集一些传感器数据进行模型
验证，这些数据通常可以保存为 Excel、txt，等格式。那么如何将这
些数据直接导入到模型中进行仿真分析呢？
如何利用Simulink的Matlab Fcn实现二阶带通滤波器
大家带来二阶带通滤波器的传递函数的实现形式和Matlab Fcn的实现形式，为什么要单独用Matlab Fcn来实现？简单来说，我们做完仿真分析之后，终将会通过C语言或者C++语言进行下位机的移植，烧录到嵌入式设备里，不然这些算法永远只能停留在上位机仿真层面，永远不能落地甚至不能称之为是你所掌握的知识，所以通过Matlab Fcn去编写算法，为下位机的C/C++移植做一些准备工作，大家不要小看这个操作，对于想要移植算法的初学者而言，这是一个很重要的基本功！
模型给了一个含有白噪声的正弦信号[A=2sin(6.28t)],并行送入到四个滤波器中，分别是一阶低通滤波器的连续模块、一阶低通滤波器的离散模块、二阶带通滤波器的连续模块。
最后将4个信号一起接入到示波器中，查看各自的滤波效果，从Simulink的离散化仿真结果发现：二阶带通滤波器较一阶低通滤波器滤波效果一样，但相位滞后较小一些，算法简单，也不复杂，同样适用于工程应用。
利用 Simulink 实现 TD （最速离散跟踪微分器）滤波
自抗扰控制器的设计分为三部分：
a) 安排过渡过程，就是用跟踪微分器（Tracking Differentiator,TD）
合理提取微分；
b)估计状态和总扰动，就是用状态扩张观测器（Extended state
observer, ESO）估计状态和总扰动；
计算控制量，不局限于比例、微分和积分的线性组合。
由于自抗扰算法内容比较多，本文主要先讲如果利用 simulink 实
现自抗扰算法中的 TD 模块，主要还是利用 M 语言实现，因为 M 语
言写完之后便于 C 语言的移植。
众所周知，任何信号的预测滤波器多多少少会对原始信号带来相
位滞后，今天给大家带来的这个 TD 微分跟踪器同样可用来对信号进
行预测/滤波，相较一阶低通滤波、基础版的 Kalman 滤波而言，相位
滞后较小，给大家一个参考。
利用simulink生成动态链接库
利用simulink生成动态链接库供VS2015，Qt5.9.2成功调用。
利用simulink为工具的模型辨识理论与应用-连续扫频
利用simulink为工具的模型辨识理论与应用——连续扫频
Simulink导出结果并进行自动分析
Simulink导出结果并进行自动分析
利用Simulink实现系统模型辨识-单点扫频
在Simulink仿真模型中，一般采用传递函数来仿真，往往通过具体的传递函数去设计控制器，如调节PI控制器的Kp、Ki参数等。
可是在实际工程领域中，实际系统的微分方程难得建立，通过理想的传递函数设计的控制器参数往往达不到好的效果，究其原因是仿真模型的传递函数不准确导致的，那么如何得到系统准确的传递函数呢？
基于此，工程领域中常用即为系统辨识，本文主要利用“扫频”来展开讲解。
Simulink中使用频域方法自整定PID控制器参数.pdf
频域思想贯彻控制工程始终。以上，我们通过一个简单频域整定（开环截止频率、相位裕度）的方式整定了PI参数。与盲调PI参数相比，我们的优势在于我们知道了如何衡量你自己的控制系统。即当你向别人介绍你自己的系统时，你可以对别人很自豪的说出你的频域指标，告诉别人你的控制系统带宽，你留的相位裕度。让同行迅速了解你的系统，而不是仅仅告诉别人你的系统参数，这样显得很不专业！！！
以上，谢谢！希望小伙伴们能够多多去掌握频域设计思想，让我们的控制系统真正的实现快、准、稳！！！
利用Simulink绘制控制系统的Bode图
频域分析与设计在实际控制工程中广泛应用，频域分析与设计离不开Bode图。
胡寿松版本《自动控制原理》书上大多使用M语言来绘制Bode图，此方式仅仅适用于学生课堂教学，实际运用起来耗时费力。
基于此，本人利用Simulink工具教授大家如何绘制开环Bode图与闭环Bode图，让大家更容易的对频域指标进行理解与分析。
以上方法，希望大家喜欢！！！另外，因本人水平有限，难免可能出现错误，若有错误，希望大家提出宝贵意见，谢谢。
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ST80C51单片机控制超声波传感器测量与待测物体之间的距离，并将其距离数据结果显示在LCD屏幕上，精确到厘米。
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