Signalverarbeitung mit Simulink
Programm ansehen und anmeldenKursbeschreibung
- Was ist Simulink?
- Arbeiten mit der Simulink-Oberfläche
- Modellieren zeitdiskreter Ein- und Mehrkanalsysteme
- Implementieren von Sample- und Frame-basierter Verarbeitung
- Modellieren von Mixed-Signal(Hybrid)-Systemen
- Entwickeln benutzerdefinierter Blöcke und Bibliotheken
- Modellieren bedingungsgesteuerter Systeme
- Spektralanalyse mit Simulink
- Integrieren von Filterentwürfen in Simulink
- Modellieren von Multiratensystemen
- Integrieren externen Codes
- Automatisieren von Simulationen
Tag 1 von 3
Was ist Simulink?
Ziel: Einen Überblick über die Verwendung von Simulink erhalten.
- Prozess zum Entwurf von Systemen
- Model-Based Design mit Simulink
- Wofür können Sie Simulink verwenden?
- Simulink-Add-ons
Erstellen und Simulieren eines Modells
Ziel: Erkunden der Simulink-Umgebung und der Block-Bibliotheken. Erstellen eines einfachen Modells und Analysieren der Simulationsergebnisse.
- Erstellen und Bearbeiten eines Simulink-Modells
- Definieren von Systemeingängen und -ausgängen
- Simulieren des Modells und Analysieren der Simulationsergebnisse
- Durchführen einer automatischen Initialisierung von Simulink-Modellparametern
- Visualisieren von Signalen mit Signal-Viewern
Modellieren diskreter dynamischer Systeme
Ziel: Frame-basiertes Modellieren diskreter dynamischer Systeme, um digitale Systeme wie z. B. Filter zu simulieren, die sich durch Differenzengleichungen oder diskrete Übertragungsfunktionen beschreiben lassen.
- Modellieren eines diskreten Systems mit einfachen Blöcken
- Identifizieren der Abtastzeiten von Blockausgängen
- Verwenden von Frames in einem Modell
- Verwenden von Puffern
- Vergleichen von Frames und Mehrkanalsignalen
- Visualisieren Frame-basierter Signale
- Verhalten von Delay-Blöcken im Zusammenspiel mit Frame-basierten Signalen
- Arbeiten mit Frame-basierten Mehrkanalsignalen
Modellieren logischer Konstrukte
Ziel: Modellieren von logischen Ausdrücken. Verwenden der Nulldurchgangserkennung (Zero Crossing) in Simulink und Modellieren von einfacher Logik in Simulink mithilfe von MATLAB Programmcode.
- Modellieren logischer Ausdrücke
- Modellieren bedingter Signalführung
- Verstehen der Nulldurchgangserkennung (Zero Crossing)
- Modellieren mit dem MATLAB-Funktionsblock
Vom Algorithmus zum Modell
Ziel: Erstellen eines Modells basierend auf Spezifikationen von Algorithmen.
- Modellieren von Algorithmen basierend auf Spezifikationen
- Steuern des Modellverhaltens unter bestimmten Fehlerbedingungen
- Schrittweises Entwickeln von Algorithmen durch Modellieren und Simulieren
- Verifizieren von Modellen durch Vergleichen mit spezifizierten Algorithmen
Tag 2 von 3
Mixed-Signal-Modelle
Ziel: Modellieren von Mixed-Signal-Systemen.
- Was ist ein Mixed-Signal-Modell?
- Modellieren eines Analog-Digital-Wandlers (ADC) mit Apertur-Jitter und Nichtlinearität
- Fallstudie: Modellieren des ADS62P29 ADC von TI
Auswahl des Solvers
Ziel: Auswählen des geeigneten Solver für ein Simulink-Modell.
- Verstehen der Simulink-Solver
- Simulieren einfacher Modelle
- Simulieren von Modellen mit diskreten und kontinuierlichen Zuständen
- Simulieren von Multiratenmodellen
- Solver mit fester und variabler Schrittweite
- Auswählen eines Solvers für kontinuierliche Systeme
- Umgang mit Nulldurchgängen
- Umgang mit algebraischen Schleifen
Subsysteme und Bibliotheken
Ziel: Erstellen benutzerdefinierter Blöcke in Simulink, Maskieren von Blöcken und Entwickeln benutzerdefinierter Bibliotheken.
- Erstellen von Subsystemen
- Kennenlernen virtueller und atomarer Subsysteme
- Verwenden eines Subsystems als Modellkomponente
- Maskieren von Subsystemen
- Erstellen benutzerdefinierter Blockbibliotheken
- Arbeiten mit und Verändern von Bibliotheksblöcken
- Hinzufügen von Bibliotheken zum Simulink Library Browser
Modellieren bedingungsgesteuerter Algorithmen
Ziel: Verwenden bedingungsgesteuerter Subsysteme, um Teile eines Modells abhängig von logischen Ausdrücken ausführen zu können.
- Modellieren bedingungsgesteuert ausgeführter Subsysteme
- Erstellen aktivierter Subsysteme
- Erstellen getriggerter Subsysteme
- Anwenden auf das Beispiel des AGC-Modells
Spektralanalyse
Ziel: Durchführen von Spektralanalysen in Simulink, um Signale charakterisieren zu können.
- Analysieren von Spektren mit dem Spectrum-Analyzer-Block
- Auswahl von Parametern für die Spektralanalyse
- Analysieren des Leistungsspektrums von Geräuschen eines Lüftermotors
- Klassifizieren von Sprache basierend auf ihrem Spektrum
- Bestimmen der Frequenzantwort eines diskreten Systems
Tag 3 von 3
Entwerfen und Anwenden von Filtern
Ziel: Entwerfen und Implementieren digitaler Filter in einem Simulink-Modell, um Signale während einer Simulation filtern zu können.
- Entwerfen von Filtern in Simulink
- Modellieren von Filtern in Fixed-Point-Darstellung
Multiratensysteme
Ziel: Modellieren von Multiratensystemen. Erneutes Abtasten (Resampling) der Daten und Erkunden von Multiraten-Filter-Blöcken.
- Modellieren von Multiratensystemen
- Blöcke für Multiraten-Signalverarbeitung
- Resampling von überabgetasteten Signalen
- Entwerfen und Implementieren von Anti-Imaging- und Anti-Aliasing-Filtern
- Verwenden von Multiratenfilter-Blöcken
- Fallstudie: Umwandeln professioneller Audio-Daten in CD-Format
- Umwandeln des Entwurfs in Fixed-Point-Darstellung
Einbinden externen Codes
Ziel: Einbinden von externem oder benutzererzeugtem MATLAB-Code bzw. C Code in ein Simulink-Modell, um bestehende Algorithmen verwenden zu können.
- Arbeiten mit benutzerdefiniertem und externem Code
- Einbinden von MATLAB-Code mit dem MATLAB-Function-Block
- Einbinden von C Code mit dem C Caller-Block
Zusammenfassen von Modellen zu Diagrammen
Ziel: Integrieren mehrerer Modelle zu einem Gesamtmodell, um die zeitgleiche Bearbeitung verschiedener Komponenten eines Simulink-Modells durch verschiedene Entwickler zu ermöglichen.
- Modellreferenzierung und Subsysteme
- Einrichten einer Modellreferenz
- Definieren von Modellreferenzargumenten
- Simulationsmodi für Modellreferenzen
- Betrachten von Signalen in referenzierten Modellen
- Erzeugen eines Abhängigkeitsgraphen für Modellreferenzen
Automatisierung von Modellierungsaufgaben
Ziel: Steuern und Ausführen von Simulink-Modellen von der MATLAB-Kommandozeilen-Schnittstelle, um Abläufe wie z. B. Parametervariationen zu automatisieren.
- Automatisieren von Testläufen
- Überprüfen und Ändern von Parametereinstellungen
- Suchen von Blöcken mit bestimmten Parameterwerten
- Erstellen und Ändern von Blockdiagrammen
Stufe: Aufbaukurse
Voraussetzungen:
- Kenntnisse in MATLAB® entsprechend der Schulung MATLAB-Grundlagen oder äquivalent.
- Grundlegende Kenntnisse der digitalen Signalverarbeitung werden dringend empfohlen.
Dauer: 3 Tage
Sprachen: English