Signalverarbeitung mit Simulink

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