matlab仿真算法
1. matlab怎么选仿真算法
在画完一张图后，加一条hold on语句，再画第二张图，以此类推，
2. 已知算法 怎么用Matlab进行仿真
按运行快捷键F5即可实现仿真图。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合.
3. 如何用Matlab实现算法的仿真
可以去csdn下载
相关论坛应该也找得到啊，还可以找到相关资料
希望可以帮到你哈！
仿真、计算、研发、CAE、
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4. 如何用matlab对RFID中的防碰撞算法仿真
所谓的仿真程序当然是算法的开发人员（通常是您自己）写的。。不知道您是要仿真什么？
5. 怎么使用Matlab进行电机控制算法仿真
文章从异步电动机在ABC坐标系下的数学模型出发，利用MATLAB语言的SIMULINK功能给出了异步电动机的一个通用而简单的动态仿真模型，并把该模型应用于异步电动机的起动过程分析研究中，通过实例验证了模型的正确性，并证明了该模型具有快捷、灵活、方便、直观等一系列优点。使用时只需
6. 怎么用matlab对IIR的滤波器算法仿真
在MATLAB命令行中输入fdatool打开滤波器设计工具箱，为了便于分析，我们先从设计一个简单的2阶低通滤波器。Design Method用于选择IIR滤波器还是FIR滤波器，这里我们选择IIR滤波器，类型选择Chebyshev TypeII，当然也可以选择其他类型，不同类型的频率响应不同，选择后默认的滤波器结构是直接II型。ResponseType用于选择低通、高通、带通、带阻等类型，选择低通滤波“Lowpass”。Frequency Specifications用于设置采样频率以及截止频率，这里填入Fs = 10 Fpass = 1，Fstop = 4 即采样率为10Hz，1Hz以上的频率将被滤除掉。Fiter Order 选择滤波器阶数，为了简单起见，先选择一个2阶滤波器做实验。
参数设置好后点击Design filter按钮，将按要求设计滤波器。默认生成的IIR滤波器类型是Direct-Form II,Second-Order Sections（直接Ⅱ型，每个Section是一个二阶滤波器），在工具栏上点击Filter Coefficients图标或菜单栏上选择Analysis→Filter Coefficients可以查看生成的滤波器系数。菜单栏上选择Edit->Convert Structure 可以查看滤波器结构类型 Direct-Form II SOS。
滤波器设计完成后还可以生成Simulink模型进行仿真: 第一步点击左边Realize Model图标，第二步勾选“Build model using basic elements”这一项，右边四个灰色的项将自动打钩，最后点击“Realize Model”，matlab将自动生成滤波器模型，在弹出的窗口中双击模型可以观察该模型的内部结构。
7. matlab的算法有哪些急用！谢谢啊！
MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：
● 数值分析
● 数值和符号计算
● 工程与科学绘图
● 控制系统的设计与仿真
● 数字图像处理 技术
● 数字信号处理 技术
● 通讯系统设计与仿真
● 财务与金融工程
MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
matlab特点
●此高级语言可用于技术计算
●此开发环境可对代码、文件和数据进行管理
●交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题
●数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等
●二维和三维图形函数可用于可视化数据
●各种工具可用于构建自定义的图形用户界面
●各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如 C、C++、Fortran、Java、COM 以及 Microsoft Excel）集成
MATLAB的优势
（1）友好的工作平台和编程环境
MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
（2）简单易用的程序语言
Matlab一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
（3）强大的科学计算机数据处理能力
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
（4）出色的图形处理功能
图形处理功能 MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
（5）应用广泛的模块集合工具箱
MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
（6）实用的程序接口和发布平台
新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库，将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。另外，MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。工具箱是MATLAB函数的子程序库，每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的，主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
（7）应用软件开发（包括用户界面）
在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接。
8. 我想用matlab进行CHAN算法仿真，求程序
function X = Chan_3BS(MSP,R,Noise)
% Chan 算法，利用3BS对MS进行定位；
% CHAN_3BS:
% 参数说明：
% Noise: 测距误差方差.
% R： 小区半径.
% Also see: Chan_3BS.
% 参数检测:
if nargout ~=1,
error('Too many output arguments!');
end
if nargin ~= 3,
error('input arguments error!');
end
% 算法开始
MS = R*MSP;
BS = R*NetworkTop(3);
% A矩阵:
X21 = BS(1,2) - BS(1,1);
X31 = BS(1,3) - BS(1,1);
Y21 = BS(2,2) - BS(2,1);
Y31 = BS(2,3) - BS(2,1);
A = inv([X21,Y21;X31,Y31]);
% B矩阵:
R1 = sqrt((BS(1,1) - MS(1))^2 + (BS(2,1) - MS(2))^2);
R2 = sqrt((BS(1,2) - MS(1))^2 + (BS(2,2) - MS(2))^2);
R3 = sqrt((BS(1,3) - MS(1))^2 + (BS(2,3) - MS(2))^2);
R21 = R2 - R1 + MeaNoise(Noise); % 需要加噪声
R31 = R3 - R1 + MeaNoise(Noise);
B = [R21;R31];
% C矩阵:
K1 = BS(1,1)^2 + BS(2,1)^2;
K2 = BS(1,2)^2 + BS(2,2)^2;
K3 = BS(1,3)^2 + BS(2,3)^2;
C = 0.5*[R21^2 - K2 + K1; R31^2 - K3 + K1];
% 一元二次方程的系数：
a = B'*A'*A*B - 1;
b = B'*A'*A*C + C'*A'*A*B;
c = C'*A'*A*C;
% 方程的两个根：
root1 = abs((-b + sqrt(b^2 - 4*a*c))/(2*a));
root2 = abs((-b - sqrt(b^2 - 4*a*c))/(2*a));
% 检验方程的根：
if root1 < R,
EMS = -A*(B*root1 + C);
else
EMS = -A*(B*root2 + C);
end
% 输出结果：
if nargout == 1,
X = EMS;
else
disp(EMS);
end
9. 蚁群算法怎样用MATLAB仿真
蚁群算法采用matlab开发的仿真平台：算法实现，路径显示，人机交互控制等
希望对你有帮助！
是可以运行的
% the procere of ant colony algorithm for VRP
%
% % % % % % % % % % %
%initialize the parameters of ant colony algorithms
load data.txt;
d=data(:,2:3);
g=data(:,4);
m=31; % 蚂蚁数
alpha=1;
belta=4;% 决定tao和miu重要性的参数
lmda=0;
rou=0.9;%衰减系数
q0=0.95;
% 概率
tao0=1/(31*841.04);%初始信息素
Q=1;%蚂蚁循环一周所释放的信息素
defined_phrm=15.0; % initial pheromone level value
QV=100; % 车辆容量
vehicle_best=round(sum(g)/QV)+1;%所完成任务所需的最少车数
V=40;
% 计算两点的距离
for i=1:32;
for j=1:32;
dist(i,j)=sqrt((d(i,1)-d(j,1))^2+(d(i,2)-d(j,2))^2);
end;
end;
%给tao miu赋初值
for i=1:32;
for j=1:32;
if i~=j;
%s(i,j)=dist(i,1)+dist(1,j)-dist(i,j);
tao(i,j)=defined_phrm;
miu(i,j)=1/dist(i,j);
end;
end;
end;
for k=1:32;
for k=1:32;
deltao(i,j)=0;
end;
end;
best_cost=10000;
for n_gen=1:50;
print_head(n_gen);
for i=1:m;
%best_solution=[];
print_head2(i);
sumload=0;
cur_pos(i)=1;
rn=randperm(32);
n=1;
nn=1;
part_sol(nn)=1;
%cost(n_gen,i)=0.0;
n_sol=0; % 由蚂蚁产生的路径数量
M_vehicle=500;
t=0; %最佳路径数组的元素数为0
while sumload<=QV;
for k=1:length(rn);
if sumload+g(rn(k))<=QV;
gama(cur_pos(i),rn(k))=(sumload+g(rn(k)))/QV;
A(n)=rn(k);
n=n+1;
end;
end;
fid=fopen('out_customer.txt','a+');
fprintf(fid,'%s %i\t','the current position is:',cur_pos(i));
fprintf(fid,'\n%s','the possible customer set is:')
fprintf(fid,'\t%i\n',A);
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fclose(fid);
p=compute_prob(A,cur_pos(i),tao,miu,alpha,belta,gama,lmda,i);
maxp=1e-8;
na=length(A);
for j=1:na;
if p(j)>maxp
maxp=p(j);
index_max=j;
end;
end;
old_pos=cur_pos(i);
if rand(1)<q0
cur_pos(i)=A(index_max);
else
krnd=randperm(na);
cur_pos(i)=A(krnd(1));
bbb=[old_pos cur_pos(i)];
ccc=[1 1];
if bbb==ccc;
cur_pos(i)=A(krnd(2));
end;
end;
tao(old_pos,cur_pos(i))=taolocalupdate(tao(old_pos,cur_pos(i)),rou,tao0);%对所经弧进行局部更新
sumload=sumload+g(cur_pos(i));
nn=nn+1;
part_sol(nn)=cur_pos(i);
temp_load=sumload;
if cur_pos(i)~=1;
rn=setdiff(rn,cur_pos(i));
n=1;
A=[];
end;
if cur_pos(i)==1; % 如果当前点为车场,将当前路径中的已访问用户去掉后,开始产生新路径
if setdiff(part_sol,1)~=[];
n_sol=n_sol+1; % 表示产生的路径数,n_sol=1,2,3,..5,6...,超过5条对其费用加上车辆的派遣费用
fid=fopen('out_solution.txt','a+');
fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'条路径是:');
fprintf(fid,'%i ',part_sol);
fprintf(fid,'\n');
fprintf(fid,'%s','当前的用户需求量是:');
fprintf(fid,'%i\n',temp_load);
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fclose(fid);
% 对所得路径进行路径内3-opt优化
final_sol=exchange(part_sol);
for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
temp(t+nt)=final_sol(nt);
end;
t=t+length(final_sol)-1;
sumload=0;
final_sol=setdiff(final_sol,1);
rn=setdiff(rn,final_sol);
part_sol=[];
final_sol=[];
nn=1;
part_sol(nn)=cur_pos(i);
A=[];
n=1;
end;
end;
if setdiff(rn,1)==[];% 产生最后一条终点不为1的路径
n_sol=n_sol+1;
nl=length(part_sol);
part_sol(nl+1)=1;%将路径的最后1位补1
% 对所得路径进行路径内3-opt优化
final_sol=exchange(part_sol);
for nt=1:length(final_sol); % 将所有产生的路径传给一个数组
temp(t+nt)=final_sol(nt);
end;
cost(n_gen,i)=cost_sol(temp,dist)+M_vehicle*(n_sol-vehicle_best); %计算由蚂蚁i产生的路径总长度
for ki=1:length(temp)-1;
deltao(temp(ki),temp(ki+1))=deltao(temp(ki),temp(ki+1))+Q/cost(n_gen,i);
end;
if cost(n_gen,i)<best_cost;
best_cost=cost(n_gen,i);
old_cost=best_cost;
best_gen=n_gen; % 产生最小费用的代数
best_ant=i; %产生最小费用的蚂蚁
best_solution=temp;
end;
if i==m;%如果所有蚂蚁均完成一次循环，，则用最佳费用所对应的路径对弧进行整体更新
for ii=1:32;
for jj=1:32;
tao(ii,jj)=(1-rou)*tao(ii,jj);
end;
end;
for kk=1:length(best_solution)-1;
tao(best_solution(kk),best_solution(kk+1))=tao(best_solution(kk),best_solution(kk+1))+deltao(best_solution(kk),best_solution(kk+1));
end;
end;
fid=fopen('out_solution.txt','a+');
fprintf(fid,'%s%i%s','NO.',n_sol,'路径是:');
fprintf(fid,'%i ',part_sol);
fprintf(fid,'\n');
fprintf(fid,'%s %i\n','当前的用户需求量是:',temp_load);
fprintf(fid,'%s %f\n','总费用是:',cost(n_gen,i));
fprintf(fid,'------------------------------\n');
fprintf(fid,'%s\n','最终路径是:');
fprintf(fid,'%i-',temp);
fprintf(fid,'\n');
fclose(fid);
temp=[];
break;
end;
end;
end;
end;
10. matlab中可以仿真什么算法
~~~~~~你能想到的几乎都可以，就怕程序编不出来
模拟退火、神经网络、元胞自动机等等等等