MATLAB

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

` MATLAB TP 0 : INTRODUCTION A ´sume ´. Matlab est un logiciel de calcul num´erique, utilis´e dans de nombreux domaines Re d’application. Il se fonde sur le calcul matriciel. Matlab est d’ailleurs un raccourci pour “Matrix Laboratory”. Le but de ce document est d’aider les d´ebutants en Matlab, en introduisant les commandes les plus courantes. 1. Introduction Ce TP a pour but de vous familiariser avec l’usage de Matlab. Matlab est un langage de programmation de haut niveau doubl´e d’un

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

GUIDE D'UTILISATION DE SIMULINK Par Angel Ruiz Introduction Simulink c'est un outil de Matlab qui permet d'introduire un modèle à l'aide d'un interface d’usager visuel. Simulink s’intègre ainsi dans Matlab comme un nouveau environnement. Dans cet environnement, plusieurs boites à outils sont disponibles. Dans chaque boîte à outils ils existent des éléments communément utilises dans l'automatique déjà prêts à utiliser comme intégrateurs, additionneurs, gains, fonction de transfert, etc. L’usager

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

Débuter avec matlab Stéphane Balac Centre de Mathématiques INSA de Lyon (c) Copyright 2001 Stéphane Balac - INSA de Lyon (Centre de Mathematiques, F-69621 Villeurbanne Cedex) (c) Copyright 1999 Stéphane Balac - Université de Bretagne Occidentale (Département de Mathématiques, F-29285 Brest cedex) Ce document peut être reproduit et distribué à des fins non-commerciales dans son intégralité ou partiellement. La mention du copyright ainsi que l’identité de l’auteur doivent être conservées et

Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tunis – U.P.M.A. Année universitaire 2011-2012 Introduction à Matlab Mohamed Jebalia & Maher Moakher Septembre 2011 Table des matières 1 2 3 4 5 6 7 8 Environnement Matlab Commandes d’environnement Éléments d’aide de Matlab Opérations arithmétiques simples, scalaires et chaînes de caractères Construction et opérations sur les vecteurs Polynômes Construction et opérations sur les matrices Structures conditionnelles et itératives 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 5 7

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

------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Expos robotique humanode ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- TD n1 Introduction Matlab calcul matriciel lmentaire construction interface visualisation de lenvironnement interface de commande du robot 03 en mode JOG articulaire Prsentation des projets de latelier robotique Sance de travail projet rpartition des rles et planification

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