MATLAB的答案
MATLAB
なぜ”関数または変数“xxxx”が未定義です。“のエラーが発生するのですか吗?
以下のようなエラーメッセージが発生した場合,どのように回避すればいいか,教えてください。???関数または変数& # 39;xxxx(関数名)& # 39;が未定義です。???未定義の関数,またはメソッド& # 39;xxxx(関数名)& # 39;(タイプ& # 39;yyyy(クラス名)& # 39;の入力引数)。上記のエラーが発生しているとき,MATLABでは,指定された文字列を……
636年ビュー数0 投票0コメント
|
1 回答
接受的答案
|
多次元の行列の最小値や最大値,またその位置を求めるにはどうすればよいですか吗?
多次元の行列の最小値と位置(インデックス,要素番号)を求める方法を教えてください。最小や最大関数では列または行の最小値のみ可能なようです。例えば,多次元行列“z"全域から最小値を求めるためには,以下のように,コロン演算子を使って,入力する多次元配列をベクトル化します。[C,我]= min (z(:))これにより,最小や最大関数で最小値,最大値を求めることができます……
568年ビュー数0 投票0コメント
|
1 回答
接受的答案
|
C言語で/ *…* /を使うように,MATLABプログラムで複数行をまとめてコメントアウトできますか吗?
C言語で/ *…* /を使うように,MATLABプログラムで複数行をまとめてコメントアウトする方法を教えてください。MATLAB 7.0 (R14)から%{と%}記号で複数行をまとめてコメント化することができます。ただし,下記の左側の図のように開始行に%{のみを記述し,終了行に%}のみを記述する必要があります。また,MATLABエディタで編集している場合は,コメント化したい行をマウスで選択し,メニューの[テキスト]-[コメント化]を選択するか,もしくはショートカットキー(下記表参照)を利用することで,複数の行をコメント化することが可能です……
标签:コメントアウト
555年ビュー数0 投票0コメント
|
1 回答
接受的答案
|
金宝app
金宝app仿真软件の計算結果を他のシミュレーションツールに入力するにはどうしたらよいですか
金宝app仿真软件の計算結果を他のシミュレーションツールに入力するにはどうすればよいですか。GT-suiteです。MATLAB 金宝app/ Simulinkには,GT-Suiteへ直接計算結果を送る機能がないため,データを送る仕組みを自分で作成する必要があります。GT-Suiteの方は詳しく分かりませんが,例えばTXTファイルを介してやりとりする方法も考えられるかと思います。金宝app仿真软件の計算結果を逐次TXTファイルに保存し,保存した結果を……
3ビュー数0 投票0コメント
|
2 答案
接受的答案
|
金宝app仿真软件でサンプル時間が非一定のシミュレーションを行うには吗?
金宝app仿真软件で非一定サンプル周期でのサンプリングを模擬したいです。具体的には入力のソースやプラントは連続系で動作させ,サンプラのホールドするサンプル周期を時間で変化させ,出力と離散オブザーバーや離散制御器の挙動を見ようとしています。現状はMファイルでシミュレーションしていますが,金宝app仿真软件でこのような時変サンプル周期でのシミュレーションに適した機能がある場合ご紹介いただけないでしょうか……
1视图0 投票0コメント
|
1 回答 |
シミュレーション結果をExcelファイルやテキストファイルに保存するブロックはありますか吗?
金宝app仿真软件でシミュレーション結果をExcelファイルやテキストファイルに保存する方法を教えてください。金宝app仿真软件上からシミュレーション結果を直接保存するブロックは,文件ブロック(=比;垫——ファイルに保存)のみとなります。垫——ファイル以外の外部ファイルに保存する場合は,1。シミュレーション結果をMATLABのワークスペース上に保存2。ワークスペース上に保存された変数値を外部ファイルへ保存…
378年ビュー数0 投票0コメント
|
1 回答
接受的答案
|
ビデオ
MATLAB
基礎からはじめるMATLABデータ解析入門
データ解析をしたいけれどどこから始めたらいいのかわからない。プログラミングは苦手だけれど,少し複雑な解析もしてみたい。本网页セミナーでは,こんな悩みを解決したい方のために,MATLABを使ったデータ解析の基礎を紹介します。MATLABは,データの読み込みから解析,結果の共有,アプリケーション配布までの一連の流れを実現する開発環境です。本网页セミナーでは,実際のデモを交えながら以下の機能をご紹介します……
MATLAB入門
MATLABは,アルゴリズム開発,データの可視化,数値計算を行うためのユーザフレンドリーなテクニカルコンピューティング言語と対話型環境です。本网页セミナーでは,MATLABを利用されたことのない方を対象に,簡単なデータ処理や画像処理,信号処理,最適化の例をご紹介します。従来から一般的に利用されている開発言語等では,こうしたマルチメディアデータの処理や実験計測データの処理,並列計算などのためには,様々なスタイルでまとめられたライブラリやそのドキュメントとそれぞれ格闘していく必要がありましたが,MATLAB……
ディープラーニング:製造現場で使える画像による異常検知~キズあり”ナット”の発見~
製造現場で行われている外観検査の異常検知でディープラーニングの活用が進んでいます。しかし,製造現場で発生する異常や不良は発生頻度が低く,異常データを学習させることが難しいという課題があります。このビデオでは学習済みのAlexNetとカーネル法の1クラスSVMを用いることで,学習させるラベル付けなしで画像の異常判定を行う例を紹介します。1秒未満で100枚の”ナット”の異常度を評価し,人が異常と判定した4枚を正しくみつけることができています。...
外観検査:画像から寸法・個数を瞬時に測定(ワッシャーの検出)
製品の処理過程や出荷前に期待通りの状態か確認する外観検査は,工業,農業など様々な産業において長い間,人によって行われていました。しかし,近年は外観検査の自動化が進んできています。MATLAB®を用いると、外観検査システムに必要なカメラからの画像取得、検査アルゴリズムの探索、システムへの実装を、一つの環境で行うことができます。 本ビデオでは、わずか10行あまりのコードで容易に画像を取り込み、ワッシャーを検出し、寸法測定と個数カウントを行う例をご紹介します。ビデオの内容はMATLAB®、Image...
外観検査:画像から寸法・個数を瞬時に測定(いちごの分類)
製品の処理過程や出荷前に期待通りの状態か確認する外観検査は,工業,農業など様々な産業において長い間,人によって行われていました。しかし,近年は外観検査の自動化が進んできています。MATLAB®を用いると、外観検査システムに必要なカメラからの画像取得、検査アルゴリズムの探索、システムへの実装を、一つの環境で行うことができます。 本ビデオでは、わずか10行あまりのコーディングとマウスで操作するアプリを用い、様々な形があるイチゴの寸法を測定し、個数カウントを行う例をご紹介します。農業や水産業など、不定形な対象の画像領域解析に活用いただけます。ビデオの内容はMATLAB、Image...
ディープラーニング:10行のMATLABコードで転移学習
学習済み畳み込みニューラルネットワークのカスタムにより,独自の画像分類を比較的簡単に行うことができる”転移学習(学习)转移“を紹介します。100年転移学習は万枚以上の画像セットで学習された優秀なネットワークをカスタムして再学習させるもので,少ない画像枚数で優れた精度を得られる手法として知られています。今回は学習済みのAlexNetを用いて5種類の分類を行う独自タスクに挑戦しています。サンプルコードでお試しいただけます。
MATLABによるデータ解析の基礎
データ解析の悩みをMATLABで乗り越えましょう。“大きなデータを扱いにくい”、“エンジニア向けのライブラリが少ない”、“実行速度が遅い”そんな悩みをお持ちでしたら,ぜひMATLABの世界を覗いてみて下さい。MATLABには統計解析・最適化・信号処理・画像処理などの様々なライブラリがあり,高度なアルゴリズムを駆使したプログラムを最小限の工数で開発できます。また,科学技術計算で必須となる行列やベクトルの演算,畳み込みやフーリエ変換といった処理も専用にチューニングされたライブラリ等により高速に実行することが可能です。さらに,MATLABにはソフトウェア由来のデータサイズの制限は存在していません。コンピュータのメモリサイズに応じた大きさのデータを自由に扱えます……
MATLABによるカメラキャリブレーション
カメラキャリブレーションはカメラの内部パラメータ,外部パラメータ,レンズ歪み係数を推定するための手法です。キャリブレーションされたカメラは主に光学歪みの補正や物体までの距離の推定,物体の大きさの測定,AR(拡張現実)での3次元シーンの構築などに使われます。计算机视觉工具箱™はカメラキャリブレーションに関わるさまざまな処理を実現するための関数やアプリケーションを下記のとおり提供します。...
センサーデータ解析と機械学習~振動データからの異常検出~
近年,センサーやネットワーク・計算機の飛躍的な発展により大量のデータを容易に取得できるようになり,こうしたデータを様々な意思決定に生かす仕組みづくりが盛んになってきています。一方で,こうしたセンサーデータは時系列の長大なデータであることが少なくなく,こうした長大なデータの中から本当に意味のある情報を取り出すには“眺める”だけでは十分とは言えません。故障予測や異常検出などの具体的なアプリケーションに結びつけるには,統計解析や機械学習といった分野の知識と共に,データに対する様々な試行錯誤が必要不可欠になっています……
金宝app
モデル予測制御(MPC)【入門】
近年,モデル予測制御が再び注目を集めています。モデル予測制御は1970年代後半に開発され,主に石油精製や化学プロセス等,プロセス制御系を中心に適用されてきましたが,近年の計算機の性能向上によって,自動車,航空機,産業機械などその適用範囲は広がりつつあります。しかしながら,モデル予測制御のアルゴリズムをゼロから構築し,制御システムの性能検証に至るまでには大変な労力と時間が必要となります。本网页セミナーでは、模型……
今からはじめる金宝app模型入門
金宝app仿真软件は,ブロック線図モデルを用いたデータフロー記述が可能なツールです。頭の中で構想した様々なアルゴリズムを,即座にシミュレーションで検討することができます。また構想したアルゴリズムからCコード等を生成する機能を使うことで,構想段階のシミュレーションから,実機を使ったテストまでを,短時間でシームレスに行うことができます。金宝app仿真软件は,航空宇宙,自動車,電機業界,大学などの研究機関など,全世界の万100人近い研究開発エンジニアの皆様に活用頂いている実績があります……
モデル予測制御(MPC) Part1 ~基本的な考え方
モデル予測制御の基本的な考え方について説明します。モデル予測制御は,未来の応答を予測しながら各時刻で最適化問題を高速に計算するフィードバック制御手法です。1970年代後半に開発され、主に石油精製や化学プロセス等、プロセス制御系を中心に適用されてきましたが、近年の計算機やアルゴリズムの進化によって、自動車、航空機、産業機械などその適用範囲は広がりつつあります。制御系の高機能・高性能化がますます進む中で、今後ますます複雑なフィードバック制御技術が求められてきます。モデル予測制御は、優れた制御性能の発揮が期待できるため、幅広い産業分野で高い注目を集めています。
PID制御を金宝app仿真软件でより簡単に
PID制御は,産業界のあらゆるところで応用されています。理論上は一見シンプルですが,PIDコントローラの設計やチューニングは現実的に難しい作業であり,多くの時間を要します。本网页セミナーでは,仿金宝app真软件環境上で簡単にPIDコントローラを設計,チューニング,実装する方法をお伝えします.PID制御の概要からスタートし,モデルベースデザインの流れに沿った形で,以下の内容についてご紹介します……
制御開発のための金宝app模型入門
金宝app仿真软件®は,マルチドメインシミュレーションとモデルベースデザインのためのブロック線図環境です。また,システムレベル設計とシミュレーション,自動コード生成,組み込みシステムのテストと検証の繰り返し作業をサポートしています。現在,航空宇宙,自動車,電機業界,大学などの研究機関など,全世界の万100人近い研究開発エンジニアの皆様に金宝app仿真软件をご活用頂いています。特に,制御分野では,制御装置/制御対象のモデリングからシステム応答解析,シミュレーションによる仮想実験など,金宝app仿真软件を利用することによりまして,開発期間の短縮や品質の向上を実現することができます……
カルマンフィルタを用いた物体トラッキングの紹介
本ビデオでは,MATLABと计算机视觉工具箱を使い,カルマンフィルタを使った物体のトラッキングについてご紹介いたします。カルマンフィルタは時々刻々と変化する量を推定する為に用いられる推定器で,コンピュータービジョンの分野でも,検出した物体の位置精度の改善や,将来の物体位置を予測する為に用いられます。MATLABでは,数行の記述でカルマンフィルタを定義することが可能です。
モデル予測制御2 ~模型预测控制(MPC)部分工具箱例題
車両運動制御の簡単な例を題材に,模型预测控制工具箱™の概要について説明します。模型预测控制工具箱はモデル予測制御の設計やシミュレーションを行うためのMATLAB®の拡張パッケージです。デモンストレーションを通じて,ツールの概要やモデル予測制御の能力について理解を深めます。ツール側で最適化問題を解くソルバーが用意されているため,予測モデルを作成し,必要なパラメータ(予測区間,目的関数の重み,制約条件など)……
MBD実践のためのMathWorksツール&サービス活用法~如何使用MBD ~
概要高品質,開発工程の短縮・効率化を目的として,近年多くの製造業の製品開発工程にモデルベースデザイン(MBD)が採用されています.MBDの採用が拡大する一方,これから開発工程へMBDの採用を検討する際にはどこから着手すべきか,悩む場面も多々みられるのではないのでしょうか。実際に製品開発工程におけるMBDの適用範囲は広いため業務形態や分野・目的・リソースに応じて効率よくMBDの適用を進めることが成功の秘訣です……
モデル予測制御(MPC)の応用~アダプティブ・クルーズ・コントロールとセンサーフュージョン
ADAS /自動運転システムへのモデル予測制御(MPC)の応用に注目します。アダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)にMPCを適用し,センサーフュージョンと組み合わせたフィードバック制御システムのシミュレーション例について紹介します。金宝app仿真软件は,アルゴリズムはもちろんのこと車両運動やセンサーを含むACCシステム全体のモデル化,閉ループでのテスト・評価を可能とし,アドバンストなアルゴリズム開発の生産性を向上させます。...