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ブックマーク / jp.mathworks.com (9)

  • Git でのブランチとファイルのマージ - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本

    Git™ ソース管理を使用するプロジェクトの [プロジェクト] タブで [ブランチ] をクリックします。[ブランチ] ダイアログ ボックスが表示され、ブランチを表示、切り替え、作成、マージできます。 ヒント 各コミット ノードに関する情報を検査できます。[ブランチ ブラウザー] の図でノードを選択して、作成者、日付、コミット メッセージ、変更されたファイルを表示します。 新しいブランチのソースを選択します。ブランチ ブラウザー図でノードをクリックするか、[ソース] テキスト ボックスに一意の識別子を入力します。SHA1 ハッシュのタグ、ブランチ名、一意の接頭辞 (特定のコミットを識別する 73c637 など) を入力できます。現在のブランチの HEAD から分岐を作成するには、既定値のままにします。 [ブランチ名] テキスト ボックスに名前を入力し、[作成] をクリックします。 新しいブラ

  • Simulink - シミュレーションおよびモデルベース デザイン - MATLAB & Simulink

    コンセプトから運用まで 複雑なシステムの開発を変革するために、市場をリードする企業では、プロセス全体を通してモデルを体系的に使用するモデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) を導入しています。 仮想モデルを使用して、システムのシミュレーションおよびテストを早期に何度も実施 物理モデル、ハードウェアインザループ テスト、およびラピッド プロトタイピングを使用して設計を検証 量産品質の C、C++、CUDA、PLCVerilog、VHDL コードを生成し、組み込みシステムに直接展開 要件、システム アーキテクチャ、コンポーネント設計、コード、テストを通したトレーサビリティを備えるデジタルスレッドを維持 モデルを運用中のシステムに拡張し、予知保全と故障解析を実施 ハードウェア移行前のシステムの設計およびシミュレーション マルチドメインのモデル化とシミュレーションを使用して、広範な設計

    Simulink - シミュレーションおよびモデルベース デザイン - MATLAB & Simulink
  • Simulink Documentation - MathWorks 日本

    Simulink® 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。この環境では、システムレベル デザイン、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ます。Simulink には、動的システムのモデル化およびシミュレーションのためのグラフィカル エディター、カスタマイズ可能なブロック ライブラリおよびソルバーが用意されています。Simulink は MATLAB® と統合化されており、モデルに MATLAB アルゴリズムを組み込み、シミュレーションの結果を MATLAB にエクスポートして詳細な解析を行うことができます。 Simulink 入門Simulink の基礎を学ぶ 適用特定の機能と適用を示すモデル例 Simulink 環境の基礎対話的またはプログラムによるブロック線図の作成、ブロック ライブ

  • 簡単なモデルの作成 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本

    簡単なモデルの作成 Simulink® を使用して、システムをモデル化し、そのシステムの動的な振る舞いをシミュレーションすることができます。このチュートリアルで簡単なモデルの作成に用いる基礎的な手法は、複雑なモデルで使用されるものと同じです。この例では、簡略化された車の動きをシミュレーションします。通常、車はアクセル ペダルを踏んでいる間は動いています。ペダルを放すと、車はアイドリング状態になり、停止します。 Simulink ブロックは、入力と出力間の数学的関係を定義するモデル要素です。この簡単なモデルを作成するには、次の 4 つの Simulink ブロックが必要です。

    簡単なモデルの作成 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
  • MathWorks - MATLAB/Simulink開発元 - MATLAB

    広がる MATLAB と Simulink の活用 各業界、アプリケーション領域に特化した製品機能とソリューションをご覧ください。

  • モデル予測制御(MPC)のビデオシリーズ

    モデル予測制御(MPC: Model Predictive Control)は、各時刻で未来の応答を予測しながら最適化を行う制御手法です。 オンラインで高速に最適化問題を計算しながらフィードバック制御を行い、複雑な系に対して、より高性能な制御を実現することが期待されて幅広い産業分野で高い注目を集めています。

  • 間引き — 整数係数単位でのサンプル レートの低減 - MATLAB decimate - MathWorks 日本

    y = decimate(x,r) は、入力信号 x のサンプル レートを r 分の 1 に減らします。間引きされた信号 y は r 分の 1 に短くされます。つまり、length(y) = ceil(length(x)/r) となります。既定では、decimate は次数 8 のローパス チェビシェフ I 型無限インパルス応答 (IIR) フィルターを使用します。

    間引き — 整数係数単位でのサンプル レートの低減 - MATLAB decimate - MathWorks 日本
    chess-news
    chess-news 2017/02/24
    サンプルレートの低減
  • Simulink - シミュレーションおよびモデルベース デザイン - MATLAB & Simulink

    コンセプトから運用まで 複雑なシステムの開発を変革するために、市場をリードする企業では、プロセス全体を通してモデルを体系的に使用するモデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) を導入しています。 仮想モデルを使用して、システムのシミュレーションおよびテストを早期に何度も実施 物理モデル、ハードウェアインザループ テスト、およびラピッド プロトタイピングを使用して設計を検証 量産品質の C、C++、CUDA、PLCVerilog、VHDL コードを生成し、組み込みシステムに直接展開 要件、システム アーキテクチャ、コンポーネント設計、コード、テストを通したトレーサビリティを備えるデジタルスレッドを維持 モデルを運用中のシステムに拡張し、予知保全と故障解析を実施 ハードウェア移行前のシステムの設計およびシミュレーション マルチドメインのモデル化とシミュレーションを使用して、広範な設計

    Simulink - シミュレーションおよびモデルベース デザイン - MATLAB & Simulink
  • MathWorks - MATLAB/Simulink開発元 - MATLAB

    MATLAB EXPO Japan は、世界最大級の MATLAB、Simulink の総合テクノロジ カンファレンスです 2024年5月30日 | 東京

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