摘 要 瞬态仿真领域的许多工作需要获得可视化数据, 仿真电路不能将输出参数绘制成图形时研究工作将受到很大影响. 而权威电路仿真软件PSpice 在这个方面不尽如人意. 本文提出了一种有效的解决办法: 通过MATLAB 编程搭建一个PSpice 与MATLAB 的数据接口,使PSpice输出数据文件可以导入到MATLAB中绘制图形. 这令我们能够很方便地获得数据的规律以有效地分析仿真结果, 这项技术对于教学和工程实践都有比较实际的帮助.关键词: 瞬态仿真 仿真程序 PSpice MATLAB 可视化数据The Data Transfer from Pspice to MATLABWu hao Ning yuanzhong Liang yingAbstract Many works in the area of transient simulation has shown how a emulator such asPSpice can be interfaced to an control analysis package such as MATLAB to get viewdata. Thepaper describes how such interfaces can be made using the MATLAB programming. The platformas a typical platform will solve the problem that PSpice software sometimes can not draw the datato a picture. It can make us find the rule from numerous data very expediently, so we can analyzethe outcome of the simulation. And it also can be used in the field of education.Keywords Transient Simulation Emulator PSpice MATLAB Viewdata1 引言科学研究和工程应用常需要进行电路仿真 PSpice可进行直流 交流 瞬态等基本电路特性分析 也可进行蒙托卡诺 MC 统计分析 最坏情况 Wcase 分析 优化设计等复杂电路特性分析 它是国际上仿真电路的权威软件 而MATLAB的主要特点有 高效方便的矩阵和数组运算 编程效率高 结构化面向对象 方便的绘图功能 用户使用方便 工具箱功能强大 两者各有着重点 两种软件结合应用 对研究工作有很重要的意义香港理工大学Y. S. LEE 等人首先将PSpice和MATLAB结合 开发了电力电子电路优化用的CAD 程序MATSPICE[6] 将两者相结合的关键在于 如何用MATLAB 获取PSpice的仿真数据 对此参考文献 6 里没有详细叙述 本文着重说明用MATLAB 读取PSpice仿真数据的具体方法本论文利用MATLAB对PSpice仿真出的数据处理绘制出后者无法得到或是效果不好的仿真图形 下面就两者结合使用的例子 进行具体说明
上传时间： 2013-10-20
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load initial_track s; % y:initial data,s:data with noiseT=0.1; % yp denotes the sample value of position% yv denotes the sample value of velocity% Y=[yp(n);yv(n)];% error deviation caused by the random acceleration % known dataY=zeros(2,200);Y0=[0;1];Y(:,1)=Y0;A=[1 T 0 1]; B=[1/2*(T)^2 T]';H=[1 0]; C0=[0 0 0 1];C=[C0 zeros(2,2*199)];Q=(0.25)^2; R=(0.25)^2;
上传时间： 2014-12-28
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现实世界中有很多问题，它的机理较简单，用静态,线性或逻辑的方法即可建立模型，使用初等的数学方法，即可求解，我们称之为初等数学模型。本章主要介绍有关自然数，比例关系，状态转移，及量刚分析等建模例子，这些问题的巧妙的分析处理方法，可使读者达到举一反三，开拓思路，提高分析, 解决实际问题的能力。 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划的适用领域更为广泛了，已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且，也不象线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都有自己特定的适用范围。 下面通过实例归纳出非线性规划数学模型的一般形式，介绍有关非线性规划的基本概念。
上传时间： 2013-10-19
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任意给定点坐标，可以拟合出B样条曲线，用Matlab写的，算法明确。
标签： 定点
上传时间： 2015-05-25
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一般情况下，我们都是在MATLAB命令行或DOS命令行下编译MEX程序。 所用的命令就是：mex filename.c 这有很多不方便的地方： a. 虽然mex也可以编译C++的mex程序，但是它的主框架仍是C的 a. 当程序有多个模块时，需要多次使用mex命令，操作很麻烦 b. 不能利用VC特有的ClassWizard自动创建和维护类 c. 不能用MFC类库编写应用程序 d. 不能方便地进行类似VC的项目管理 本文详细解说如何在IDE中编译MEX程序
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上传时间： 2016-01-05
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这是地面数字电视国标的三种H矩阵生成程序，只要把标准附录B里的数据根据MATLAB的格式要求输入，就可以根据这些程序生成完整的H矩阵，稍后还有生成好了的H矩阵
上传时间： 2014-01-20
上传用户：wangchong
计算机图形图像设计课程理论，关于三次有理b样条曲线matlab实现，程序代码。
上传时间： 2014-11-15
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基因算法，用VC++或MATLAB，java等工具设计一程序计算任一个随机产生的DNA基因表达式的有效长度和值 设随机产生的基因表达式为： + Q - / b * b a Q b a a b a a b b a a a b
上传时间： 2014-01-09
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Thinking in Java, 3rd ed. Revision 4.0 Preface Introduction 1: Introduction to Objects 2: Everything is an Object 3: Controlling Program Flow 4: Initialization & Cleanup 5: Hiding the Implementation 6: Reusing Classes 7: Polymorphism 8: Interfaces & Inner Classes 9: Error Handling with Exceptions 10: Detecting Types 11: Collections of Objects 12: The Java I/O System 13: Concurrency 14: Creating Windows & Applets 15: Discovering Problems 16: Analysis and Design A: Passing & Returning Objects B: Java Programming Guidelines C: Supplements D: Resources Index
标签： Introduction Thinking Revision Preface
上传时间： 2014-07-13
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The "GEE! It s Simple" package illustrates Gaussian elimination with partial pivoting, which produces a factorization of P*A into the product L*U where P is a permutation matrix, and L and U are lower and upper triangular, respectively. The functions in this package are accurate, but they are far slower than their MATLAB equivalents (x=A\b, [L,U,p]=lu(A), and so on). They are presented here merely to illustrate and educate. "Real" production code should use backslash and lu, not this package.
标签： illustrates elimination Gaussian pivoting
上传时间： 2016-11-09
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