Signalverarbeitung mit Simulink

Tag 1 von 3

Was ist Simulink?

Ziel: Einen Überblick über die Verwendung von Simulink erhalten.

• Überblick über Simulink
• Vorteile der Verwendung von Simulink
• Simulink Add-ons
• Ein Blick auf ein Simulink-Modell

Erstellen und Simulieren eines Modells

Ziel: Erstellen eines einfachen Modells und Analysieren der Simulationsergebnisse, um die Simulink-Oberfläche und Bibliotheken kennenzulernen.

• Erstellen und Ändern eines Simulink-Modells
• Definieren von Systemeingängen und -ausgängen
• Simulieren des Modells und Analysieren der Simulationsergebnisse

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
• Verwenden von Puffern
• Unterschied zwischen Frames und Mehrkanalsignalen
• Visualisieren Frame-basierter Signale
• Verhalten von Delay-Blöcken im Zusammenspiel mit Frame-basierten Signalen
• Mehrkanalige Frame-basierte Signale

Modellieren logischer Konstrukte

Ziel: Verwenden von Logik-Blöcken und MATLAB-Code, um logische Ausdrücke zu modellieren.

• Modellieren logischer Ausdrücke
• Modellieren bedingter Verzweigungen
• Verstehen der Nulldurchgangserkennung (Zero-Crossings)
• Modellieren mit dem MATLAB-Function-Block

Vom Algorithmus zum Modell

Ziel: Erstellen eines Modells basierend auf Spezifikationen von Algorithmen.

• Modellieren spezifizierter Algorithmen
• 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 hybrider Systeme mit diskreten und kontinuierlichen Blöcken, um Mixed-Signal-Systeme wie z.B. Analog-Digital-Wandler zu simulieren.

• Was ist ein Mixed-Signal-Modell?
• Modellieren eines ADC (Analog-Digital-Wandlers) mit Apertur-Jitter und Nichtlinearität
• Fallstudie: Modellieren des TI ADS62P29 ADC

Simulink Solver

Ziel: Auswählen eines geeigneten Solver für ein Simulink-Modell, um Simulationen genau und schnell durchzuführen.

• 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 Zero-Crossings
• Umgang mit algebraischen Schleifen

Subsysteme und Bibliotheken

Ziel: Erstellen eigener Blöcke in Simulink, Maskieren von Blöcken und Entwickeln eigener Bibliotheken, um wiederverwendbare Komponenten zu erstellen.

• Erzeugen von Subsystemen
• Kennenlernen virtueller und nicht-virtueller Subsysteme
• Verwenden von Subsystemen als Modellkomponente
• Maskieren von Subsystemen
• Erzeugen eigener Bibliotheken
• Arbeiten mit und Verändern von Bibliotheksblöcken
• Hinzufügen eigener Bibliotheken zum Simulink Library Browser

Modellieren bedingungsgesteuerter Algorithmen

Ziel: Verwenden bedingungsgesteuerter Subsysteme, um Teile eines Modells abhängig von logischen Ausdrücken ausführen zu können.

• Modellieren bedingungsgesteuerter Systeme mit aktivierten Subsystemen
• Modellieren bedingungsgesteuerter Systeme mit getriggerten Subsystemen
• Anwenden auf das Beispiel des AGC-Modells

Spektralanalyse

• Analysieren von Spektren mit dem Spectrum-Analyzer-Block
• Einstellen der Parameter für die Spektralanalyse
• Analysieren des Leistungsspektrums von Motorengeräuschen
• Klassifizieren von Sprache basierend auf ihrem Spektrum
• Bestimmen des Frequenzgangs 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
• Umwandeln von Filtern in Fixed-Point Darstellung

Multiratensysteme

Ziel: Verwenden von Multiraten-Filter-Blöcken, um bei der Änderung der Abtastrate eines Signals Imaging- oder Alias-Effekte zu reduzieren.

• 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 externen oder benutzererzeugten MATLAB- bzw. C-Codes in ein Simulink-Modell, um bestehende Algorithmen verwenden zu können.

• Grundlegende Betrachtungen zum Einbinden externen Codes
• Einbinden von MATLAB-Code und C-Code mit dem MATLAB Function 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 ein Modell

Automatisieren von Modellierungsaufgaben

Ziel: Steuern und Ausführen von Simulink-Modellen von der MATLAB-Kommandozeile, um Abläufe wie z.B. Parametervariationen zu automatisieren.

• Automatisieren von Testläufen
• Überprüfen und Verändern von Parametern
• Suchen nach Blöcken mit bestimmten Parameterwerten
• Erstellen und Verändern von Blockdiagrammen