Schulungen zu MATLAB und Simulink

Kursbeschreibung

Dieser dreitägige Kurs richtet sich an neue Simulink®-Benutzer. Sie verwenden grundlegende Modellierungstechniken und -werkzeuge, um Simulink®-Blockdiagramme für Anwendungen der digitalen Signalverarbeitung zu entwickeln und zu simulieren.
 
Themen sind unter anderem:
  • 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

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