Initialisation Matlab

Rapport de TPE : CREATION D’INTERFACE DE TRAITEMENT DE SIGNAUX Sous Matlab Réalisé par: NODJIASMBAYEL DEOUKOR 01F1024S FONKA NGOU KASSA ALAIN 05J411FS Superviseur de TPE: Dr NTSAMA ELOUNDOU MAI 2010 A Cahier des charges A.1 Objectif L'objectif principal de ce TPE est de créer un utilitaire pour le traitemnt d’image et le calcul des parametres statistique

plutôt conçus pour les applications des mathématiques. Dans la première catégorie on trouve, entre autres, Maple, Mathematica et MuPad. Dans la deuxième catégorie, où le marché est plus large, on trouve essentiellement les logiciels commerciaux Matlab et Xmath. S’y ajoute Scilab, qui est un logiciel libre, distribué avec son code source Qu’est-ce que Scilab ? Scilab est un gros logiciel en langage FORTRAN et C pour les fonctions de base, en langage Scilab pour les librairies spécialisées et

Thème : intérêt et application de Matlab dans le traitement des signaux Plan Partie I : Notion de signal 1- Définition 2- Les types de signaux 3- Modes de propagation Partie II : Matlab 1- Historique 2- Qu’est ce que Matlab 3- Particularité de Matlab 4- Accès à Matlab Partie III : Matlab dans le traitement des signaux 1- Intérêt de Matlab le traitement des signaux 2- Application de Matlab dans le traitement des signaux Conclusion

Initiation à Matlab 2010/2011 1. Généralités MAT (matrix) LAB (laboratory) est un logiciel puissant doté à la fois d'un langage de programmation haut niveau et d'outils dédiés au calcul numérique et à la visualisation numérique. Développé en C par la société Mathworks, Matlab était initialement destiné à faire simplement du calcul matriciel.  Actuellement, Matlab recouvre d'autres domaines d'applications de l'informatique scientifique : • visualisation graphique 2D et 3D • optimisation

signal (temporel, images), analyse de donn´es, e statistiques, finance, optimisation, automatisme, syst`mes de e communication... Le Jeune (APC) GNU Octave 01/07/2010 4 / 24 GNU Octave Contexte d’utilisation Autres solutions Matlab : 2000e (industriel) 500e (acad´mique) + 1000e (industriel) e 200e (acad´mique) par toolbox. e IDL : 4500e (industriel) 500e (acad´mique) ou GDL (logiciel libre). e Numpy/Scipy : modules Python (logiciel libre). Objet Array N-dimensionnel Int´gration

TD Initiation à Simulink, Identification UP2, axes Instrum. et PSI – 2/11/2010, 1h30 Simulink est un outil, intégré dans Matlab, de simulation graphique de systèmes dynamiques continus ou discrets, linéaires ou non linéaires. 1 : Initiation à Simulink, Simulation de la réponse à un échelon d’action unitaire: Réaliser et tester un modèle de simulation de la réponse d’un système à un échelon unitaire pour un système d’ordre 1 + retard (retard 20 s, constante de temps : 6 min., gain statique 50)

modifier le gain à chaque mesure lorsque l’on avait des petites fréquences. On aurait pu mesurer à la fois l’intensité et la vitesse, mais on a préféré les mesurer séparément parce que l’on voulait obtenir plus facilement les diagrammes de Bode sur Matlab. 3.3 Modèle fréquentiel Pour calculer les paramètres du modèle, nous avons joué sur les paramètres qui nous étaient disponibles sur OLCom. Nous avons tout d’abord du trouver un compromis pour τ et τ'. En effet, pour que les courbes théoriques passent

L’outil Matlab est un « solveur » très puissant qui nécessite de rentrer toutes les équations dans des scripts comme un programme Il est complété par un outil graphique qui permet de prédéfinir des fonctions usuelles permettant d’accélérer la conception de modèles complexes 1 CONFIGURATION DE MATLAB -SIMULINK Lancer Matlab - Simulink Vous devrez ensuite modifier les paramètres du « solveur » afin de vous affranchir des discontinuités des modélisations numériques. Dans la fenêtre Matlab Command Windows

ANALYSE NUMERIQUE 4. Interpolation numérique (7) • Interpolation polynomiale : • Algorithme en langage Matlab (1) ANALYSE NUMERIQUE 4. Interpolation numérique (8) • Interpolation polynomiale : • Algorithme en langage Matlab (2) ANALYSE NUMERIQUE 4. Interpolation numérique (9) • Interpolation polynomiale : • Algorithme en langage Matlab (3) ANALYSE NUMERIQUE 4. Interpolation numérique (10) • Interpolation polynomiale : • Complexité

échantillonne est difficile à choisir. Après plusieurs essais, nous avons estimé que le meilleur intervalle de temps était entre 50s et 600s. Nous commençons par faire l'identification avec la réponse filtrée. Voici le code Matlab pour l'implémentation avec les explications nécessaires. Code Matlab %gain de la fonction de transfert: K=yfiltre(3001); %definition de la fonction s(t)=K-y(t) for i=1:1:1500 S(i)=K-yfiltre(2*i); %on prend en compte le fait que notre pas %de calcul est de 0.5s end %definition du