· [置顶] 在SIMULINK里优化模糊逻辑隶属函数参数（原创）
· [置顶] SIMULINK_高性能DSP_6455DSK_外部模式_调试程序_远程实验
· [置顶] SIMULINK_高性能DSP远程实验_制作集成嵌入式SIMULINK驱动支持库_基于模型设计
· [置顶] Simulink_一种系统层次性和模型化的设计方法
· [置顶] SIMULINK_代码生成_DSP_C6414T_C6415T_C6416T_实现
· 高性能DSP开发板_图像识别_模式识别_MATLAB/SIMULINK _自动化代码技术_基于模型的设计技术_用SIMULINK开发产品的过程
· 系统辨识_建模_模式分类的一些问题_MATLAB/SIMULINK
· 手持便携式高性能DSP通用计算平台设计-SIMULINK—自动化代码技术
· 假设生成核(Hyothesis generation Kernel)_认知_意识_一种智慧的源泉_人工智能的思考
· SIMULINK_高性能DSP远程实验_ADC&DAC信号实验_TMS320C6416TDSK
· SIMULINK_高性能DSP远程实验_TI图像库&SIMULINK图像库实时运算性能比较_TMS320C6455
[置顶] 在SIMULINK里优化模糊逻辑隶属函数参数（原创）
2010-6-3 21:11:34 阅读625 评论0 32010/06 June3
李会先
在调试模糊逻辑过程中，如果手工调整规则和调整隶属函数需要遵行一些调试经验，另外如果系统复杂，那么隶属函数也比较多，调整起来肯定非常麻烦且费工费时，本博文旨在用SIMULINK的优化工具来解决模糊隶属函数自动调节的问题。
模糊系统的输入输出隶属函数，由几个参数确定它在定义域的上的位置和它本身的几何形状，调试时，就是调整这些参数使得系统的响应满足要求，调试模糊系统，除了调节隶属函数外，还需要调节规则，本文不涉及规则的调节，仅仅调节隶属函数，为了简化阐述篇幅，对系统的输出隶属函数的调节也省去，仅调节系统的输入隶属函数，明白过程就行，文章以使用图像识别技术的水位模糊控制装置2（仿真模型） 文章中的系统为例解释。
一般来说，我们能给出隶属函数在定义域上大体位置和其粗略的几何参数，但这达不到系统的性能要求，所以需要细致调整。在这个基础之上下面来说明在SIMULINK里怎么操作实现之？以下过程假设读者已经知道在SIMULINK里建设一个模糊推理控制器的操作技巧了。
首先修改一下使用图像识别技术的水位模糊控制装置2（仿真模型）模型，通过阶跃响应测试来调整隶属函数，也就是说调整隶属函数来满足阶跃响应技术要求。修改后的模型图如下：
在调试模糊逻辑过程中，如果手工调整规则和调整隶属函数需要遵行一些调试经验，另外如果系统复杂，那么隶属函数也比较多，调整起来肯定非常麻烦且费工费时，本博文旨在用SIMULINK的优化工具来解决模糊隶属函数自动调节的问题。
模糊系统的输入输出隶属函数，由几个参数确定它在定义域的上的位置和它本身的几何形状，调试时，就是调整这些参数使得系统的响应满足要求，调试模糊系统，除了调节隶属函数外，还需要调节规则，本文不涉及规则的调节，仅仅调节隶属函数，为了简化阐述篇幅，对系统的输出隶属函数的调节也省去，仅调节系统的输入隶属函数，明白过程就行，文章以使用图像识别技术的水位模糊控制装置2（仿真模型） 文章中的系统为例解释。
一般来说，我们能给出隶属函数在定义域上大体位置和其粗略的几何参数，但这达不到系统的性能要求，所以需要细致调整。在这个基础之上下面来说明在SIMULINK里怎么操作实现之？以下过程假设读者已经知道在SIMULINK里建设一个模糊推理控制器的操作技巧了。
首先修改一下使用图像识别技术的水位模糊控制装置2（仿真模型）模型，通过阶跃响应测试来调整隶属函数，也就是说调整隶属函数来满足阶跃响应技术要求。修改后的模型图如下：
[置顶] SIMULINK_高性能DSP_6455DSK_外部模式_调试程序_远程实验
2011-11-5 15:30:08 阅读401 评论0 52011/11 Nov5
李会先
在SIMULINK环境中为嵌入式系统设计程序时，当把SIMULINK的模型做代码生成后下载到目标板上运行后，也需要在SIMULINK环境下检查某个信号经过某个硬件进入算法系统前后的情况如何？比如在SIMULINK里查阅目标板的ADC模块到底有没有把信号采集进来了？在SIMULINK里这如何进行呢？
很久很久以前，玩单片机时，用单片机仿真器观察单片机内部的各种寄存器，存储单元，用仿真器来做程序的调试，这种过程通常相对简单，只不过是看看某些个别的简单变量的值正确与否？
当步入DSP领域时，面对要处理的数据是复杂的，比如一个简单的正弦波信号，在开发DSP的IDE里面，可以做一个类似示波器的节目来观察它，图像信号可以做个视频显示界面来观察它。然而对于三维或者更高维的数据，又怎么来观察呢？这个就扯远了，但是这也是MATLAB/SIMULINK的工作之一。
当采用SIMULINK来做DSP算法或者单片机算法时，SIMULINK提供的外部模式机制，让我们可以在SIMULINK的环境中观看程序在DSP或者单片机上表演。 SIMULINK 的这个外部模式是这样的， 我们可以把SIMULINK模型配置成需要在DSP上运行，然后采用SIMULINK的代码生成技术，结合DSP的IDE环境和编译器以及仿真器，把SIMULINK的生成的代码下载到DSP目标板上运行，目标板上的程序通过TCP/IP 方式（或者串口通讯）和SIMULINK交换数据。
OK，上面的机制让我们可以在SIMULINK里看到SIMULINK模型在DSP上运行
在SIMULINK环境中为嵌入式系统设计程序时，当把SIMULINK的模型做代码生成后下载到目标板上运行后，也需要在SIMULINK环境下检查某个信号经过某个硬件进入算法系统前后的情况如何？比如在SIMULINK里查阅目标板的ADC模块到底有没有把信号采集进来了？在SIMULINK里这如何进行呢？
很久很久以前，玩单片机时，用单片机仿真器观察单片机内部的各种寄存器，存储单元，用仿真器来做程序的调试，这种过程通常相对简单，只不过是看看某些个别的简单变量的值正确与否？
当步入DSP领域时，面对要处理的数据是复杂的，比如一个简单的正弦波信号，在开发DSP的IDE里面，可以做一个类似示波器的节目来观察它，图像信号可以做个视频显示界面来观察它。然而对于三维或者更高维的数据，又怎么来观察呢？这个就扯远了，但是这也是MATLAB/SIMULINK的工作之一。
当采用SIMULINK来做DSP算法或者单片机算法时，SIMULINK提供的外部模式机制，让我们可以在SIMULINK的环境中观看程序在DSP或者单片机上表演。 SIMULINK 的这个外部模式是这样的， 我们可以把SIMULINK模型配置成需要在DSP上运行，然后采用SIMULINK的代码生成技术，结合DSP的IDE环境和编译器以及仿真器，把SIMULINK的生成的代码下载到DSP目标板上运行，目标板上的程序通过TCP/IP 方式（或者串口通讯）和SIMULINK交换数据。
OK，上面的机制让我们可以在SIMULINK里看到SIMULINK模型在DSP上运行
[置顶] SIMULINK_高性能DSP远程实验_制作集成嵌入式SIMULINK驱动支持库_基于模型设计
2011-6-26 13:01:35 阅读876 评论3 262011/06 June26
李会先
这个在SIMULINK里制作具体嵌入式板驱动资源的工作，是基于模型设计非常有意义的内容之一，有些基于模型设计基础的工程师应该已经看到SIMULINK所支持的那些TI的评估板或者其他处理器的一些芯片或者板卡的支持库，用这些库做设计是很令人兴奋的（方便、快捷），但是那些板卡一般是不满足具体用户的具体要求的，工程师通常根据具体项目设计自己的专用的以某种处理器为核心的电路板，这时候工程师面临的问题就是如何把具体嵌入式板卡处理器外围的驱动程序也弄到SIMULINK里去，形成一个完整的系统后，再用RTW生成整个系统的工作代码。
下面Fig1是SIMULINK自带的高性能TMS320C6455DSK支持库，后面我将使用SIMULINK帮助提示很容易的实现下面图示的LED，DIP模块的功能，并在TMS320C6455DSK上运行一遍，以验证其正确性。
fig1
相当多的SIMULINK初级用户，他们开始明白这一诱惑的领域，但是我认为他们没找到方向，很多人接触这一领域时，经常去提那个该死的S-Fuction，该死的TLC，其实搞来搞去，自己干成个半瓶，仍然对设计毫无实质进展，反而变得如此讨厌SIMULINK，想这SIMULINK怎么这么难用啊。唉，不是人家无聊，是自己无聊啊—自己在制造麻烦！在后面制作目标支持库的过程中，读者会发现制作目标支持库的过程其实根本不需要你有S-Fuction，TLC的深入知识就可以了。
有些没太多SIMULINK经验的工程师经常要问，为什么要这么干，其实很多时候，我认为，他们也真的不明白为什
这个在SIMULINK里制作具体嵌入式板驱动资源的工作，是基于模型设计非常有意义的内容之一，有些基于模型设计基础的工程师应该已经看到SIMULINK所支持的那些TI的评估板或者其他处理器的一些芯片或者板卡的支持库，用这些库做设计是很令人兴奋的（方便、快捷），但是那些板卡一般是不满足具体用户的具体要求的，工程师通常根据具体项目设计自己的专用的以某种处理器为核心的电路板，这时候工程师面临的问题就是如何把具体嵌入式板卡处理器外围的驱动程序也弄到SIMULINK里去，形成一个完整的系统后，再用RTW生成整个系统的工作代码。
下面Fig1是SIMULINK自带的高性能TMS320C6455DSK支持库，后面我将使用SIMULINK帮助提示很容易的实现下面图示的LED，DIP模块的功能，并在TMS320C6455DSK上运行一遍，以验证其正确性。
fig1
相当多的SIMULINK初级用户，他们开始明白这一诱惑的领域，但是我认为他们没找到方向，很多人接触这一领域时，经常去提那个该死的S-Fuction，该死的TLC，其实搞来搞去，自己干成个半瓶，仍然对设计毫无实质进展，反而变得如此讨厌SIMULINK，想这SIMULINK怎么这么难用啊。唉，不是人家无聊，是自己无聊啊—自己在制造麻烦！在后面制作目标支持库的过程中，读者会发现制作目标支持库的过程其实根本不需要你有S-Fuction，TLC的深入知识就可以了。
有些没太多SIMULINK经验的工程师经常要问，为什么要这么干，其实很多时候，我认为，他们也真的不明白为什
[置顶] Simulink_一种系统层次性和模型化的设计方法
2011-10-3 15:11:32 阅读314 评论0 32011/10 Oct3
李会先
在我以往遇到的项目中，直觉中从来就没有一个项目的设计给人一种循序渐进、志在必得的好印象，当然也不会有一个产品会在客户心中留下什么痕迹。一个产品的设计过程是否让自己满意，我想心中自然是有数的，因为即使那种没有太多设计经验的人，也可以对某个设计过程提出一些质疑。经历了这样一些过程，又学习一些Simulink的知识后，应该让自己的设计规范起来才行。
能否在某个系统层面和角度来描述好将要设计的产品，我认为这是至关重要的，实际上，当人们质疑一个设计缺乏针对性时，就是在于产品的设计欠缺整体系统层面的设计。很多产品的设计，根本就谈不上系统层面设计，充其量是一个概念或者功能性的描述。 学习SIMULINK技术，重点就在于如何在不同层面上来描述一个系统，分析一个系统，综合一个系统，并达到最终的设计目标。
在书本上，或许我们看到过无数次系统的概念，但是面对眼前的产品，还是不能正确的运用这些概念来描述它，结果就是按某某技术总监或者总工口号行事，某某机械结构功能如何如何？ 某某电气设计功能如何如何？ 某某电子设计功能何如何？某某软件功能如何如何？多数不能给个具体的技术指标，因为他自己也不知道或不确定什么样的指标是合理的（一些技术公司的总工其实就是混混），最后大家把这些子系统都好了，拼装在一起，然后统调，再调试个2年3年仍然达不到整体技术指标，老板问（经常会问错对象），到底是那里出了问题？ 机械说是电气的， 电气说是机械的，电子说是软件的，软件说是电子的，哎，无药可救。也许这些具体的工程师真的不知道问题在哪？ 但是总工应该知道啊, 可惜啊，总工什么事也没干，他根本就没有在整体上对各子系统组成的大系统进行分析过，产品的下场只好这样了。
在我以往遇到的项目中，直觉中从来就没有一个项目的设计给人一种循序渐进、志在必得的好印象，当然也不会有一个产品会在客户心中留下什么痕迹。一个产品的设计过程是否让自己满意，我想心中自然是有数的，因为即使那种没有太多设计经验的人，也可以对某个设计过程提出一些质疑。经历了这样一些过程，又学习一些Simulink的知识后，应该让自己的设计规范起来才行。
能否在某个系统层面和角度来描述好将要设计的产品，我认为这是至关重要的，实际上，当人们质疑一个设计缺乏针对性时，就是在于产品的设计欠缺整体系统层面的设计。很多产品的设计，根本就谈不上系统层面设计，充其量是一个概念或者功能性的描述。 学习SIMULINK技术，重点就在于如何在不同层面上来描述一个系统，分析一个系统，综合一个系统，并达到最终的设计目标。
在书本上，或许我们看到过无数次系统的概念，但是面对眼前的产品，还是不能正确的运用这些概念来描述它，结果就是按某某技术总监或者总工口号行事，某某机械结构功能如何如何？ 某某电气设计功能如何如何？ 某某电子设计功能何如何？某某软件功能如何如何？多数不能给个具体的技术指标，因为他自己也不知道或不确定什么样的指标是合理的（一些技术公司的总工其实就是混混），最后大家把这些子系统都好了，拼装在一起，然后统调，再调试个2年3年仍然达不到整体技术指标，老板问（经常会问错对象），到底是那里出了问题？ 机械说是电气的， 电气说是机械的，电子说是软件的，软件说是电子的，哎，无药可救。也许这些具体的工程师真的不知道问题在哪？ 但是总工应该知道啊, 可惜啊，总工什么事也没干，他根本就没有在整体上对各子系统组成的大系统进行分析过，产品的下场只好这样了。
[置顶] SIMULINK_代码生成_DSP_C6414T_C6415T_C6416T_实现
2011-8-27 15:40:45 阅读761 评论2 272011/08 Aug27
李会先
—JinLian_Mini_6416T 板设计小结
去年, 我决定开始接触和玩弄DSP, 因为学习SIMULINK有段时间了,如何来表现SIMULINK的威武呢？不能老是纸上谈兵啊，当在几家公司的技术方案讨论会上,尽管你再怎么耍稀奇的SIMULINK概念和名词,别人就是无动于衷,甚至大为怀疑你在忽悠谁呢? Good Bye! 那些本来以为可以帮助自己插上翅膀飞翔的"自以为是的国家栋梁企业"!。 玩什么DSP呢?, 经过一两个月的调研和分析,目标锁定在TMS320C6416T 1GHZ处理器上吧，TMS320C6416T和TMS320C6415T，TMS320C6414T，引脚是兼容的，CPU主频都可以达到1GHZ，只是TMS320C6416T内多了两个专用的协处理器（TCP，VCP），主要是是这点差异带来了价格上大的变化吧。
今年3月，终于可以动真格的了，我也担心失败的无助，所以心想千万不能犯低级错误，因为不管你用谁的钱来做这事，最好不要把钱不当一回事，犯一次错，可以理解，犯两次错，鸡皮疙瘩来了，犯三次错，老板咆哮了，你怕是可以滚蛋了，你到底在没在流汗，脑袋到底转还是不转啊。
因此在每走一步路，我需要放慢脚步三思而后行，图纸反复检查，终于把那些隐藏着可以颠覆我饭碗和尊严的Bug给搞出一堆来。
7月初，终于打样和贴片工艺了。我想无论元件还是工艺需要的Money，都不应当吝啬，不能找些低级的工艺厂，那不是自己找死吗？不过是凡事难料，我还是不幸被供应了一部份二手芯片和元件，这火先不冒，网开一面，既往不咎，芯片供应商的女职员为我的这些元件也付出了难以磨灭的贡献（量少品种多）。
—JinLian_Mini_6416T 板设计小结
去年, 我决定开始接触和玩弄DSP, 因为学习SIMULINK有段时间了,如何来表现SIMULINK的威武呢？不能老是纸上谈兵啊，当在几家公司的技术方案讨论会上,尽管你再怎么耍稀奇的SIMULINK概念和名词,别人就是无动于衷,甚至大为怀疑你在忽悠谁呢? Good Bye! 那些本来以为可以帮助自己插上翅膀飞翔的"自以为是的国家栋梁企业"!。 玩什么DSP呢?, 经过一两个月的调研和分析,目标锁定在TMS320C6416T 1GHZ处理器上吧，TMS320C6416T和TMS320C6415T，TMS320C6414T，引脚是兼容的，CPU主频都可以达到1GHZ，只是TMS320C6416T内多了两个专用的协处理器（TCP，VCP），主要是是这点差异带来了价格上大的变化吧。
今年3月，终于可以动真格的了，我也担心失败的无助，所以心想千万不能犯低级错误，因为不管你用谁的钱来做这事，最好不要把钱不当一回事，犯一次错，可以理解，犯两次错，鸡皮疙瘩来了，犯三次错，老板咆哮了，你怕是可以滚蛋了，你到底在没在流汗，脑袋到底转还是不转啊。
因此在每走一步路，我需要放慢脚步三思而后行，图纸反复检查，终于把那些隐藏着可以颠覆我饭碗和尊严的Bug给搞出一堆来。
7月初，终于打样和贴片工艺了。我想无论元件还是工艺需要的Money，都不应当吝啬，不能找些低级的工艺厂，那不是自己找死吗？不过是凡事难料，我还是不幸被供应了一部份二手芯片和元件，这火先不冒，网开一面，既往不咎，芯片供应商的女职员为我的这些元件也付出了难以磨灭的贡献（量少品种多）。
高性能DSP开发板_图像识别_模式识别_MATLAB/SIMULINK _自动化代码技术_基于模型的设计技术_用SIMULINK开发产品的过程
2012-3-25 16:48:34 阅读140 评论0 252012/03 Mar25
李会先
把以上的关键词放在一起来说事，也算是标题党了吧，管它的，我也需要时刻记住在设计中应该遵行的一些方法，整理下也无妨。
有幸在工作中开展高性能DSP电路系统的设计，并把它和多年推崇的SIMULINK技术联合在一起，真的实现了一个不小的愿望。
来理一下，我们该如何来使用自己设计的DSP开发板在SIMULINK的帮助下完成自己的任务。
第一个阶段，在硬件设计前期，进行DSP的CPU选择时，我们采用把产品中比较耗计算能力的算法在SIMULINK 里塔建起来，SIMULINK 连接好CCS， 在CCS 中选择好CPU指令集模拟器，初步估计一下TI哪一款处理器是满足要求的。通过模拟和其他技术方面的综合考虑，我们选择了TI 的TMS320C6416T 处理器。
第二个阶段，从TI 公司买回TMS320C6416T DSK 评估板回来，再确认一遍，是否在实际的处理器上算法的性能也是一样的，当硬件回来后，我们采用SIMULINK 的PIL 技术，把算法下载评估板上去执行，结果证明第一阶段的工作是没问题的，值得注意的是在做图象分析PIL 时，评估板上的510仿真器数据交换速度性能是不够的，因此我们换了一个560的仿真器，这样一来在做PIL 时就很平滑了。
第三个阶段，准备以TMS320C6416T CPU 为核心设计目标板了，从系统的原理图开始，这块目标板到功能调试完成，花了我一年的时间，内容主要包括TMS320C6416T CPU，FLASH，SDRAM、 USB2.0系统、时钟可编程系统，双电源并联及电源管理系统、CMOS图像接入。框架如下所示：
把以上的关键词放在一起来说事，也算是标题党了吧，管它的，我也需要时刻记住在设计中应该遵行的一些方法，整理下也无妨。
有幸在工作中开展高性能DSP电路系统的设计，并把它和多年推崇的SIMULINK技术联合在一起，真的实现了一个不小的愿望。
来理一下，我们该如何来使用自己设计的DSP开发板在SIMULINK的帮助下完成自己的任务。
第一个阶段，在硬件设计前期，进行DSP的CPU选择时，我们采用把产品中比较耗计算能力的算法在SIMULINK 里塔建起来，SIMULINK 连接好CCS， 在CCS 中选择好CPU指令集模拟器，初步估计一下TI哪一款处理器是满足要求的。通过模拟和其他技术方面的综合考虑，我们选择了TI 的TMS320C6416T 处理器。
第二个阶段，从TI 公司买回TMS320C6416T DSK 评估板回来，再确认一遍，是否在实际的处理器上算法的性能也是一样的，当硬件回来后，我们采用SIMULINK 的PIL 技术，把算法下载评估板上去执行，结果证明第一阶段的工作是没问题的，值得注意的是在做图象分析PIL 时，评估板上的510仿真器数据交换速度性能是不够的，因此我们换了一个560的仿真器，这样一来在做PIL 时就很平滑了。
第三个阶段，准备以TMS320C6416T CPU 为核心设计目标板了，从系统的原理图开始，这块目标板到功能调试完成，花了我一年的时间，内容主要包括TMS320C6416T CPU，FLASH，SDRAM、 USB2.0系统、时钟可编程系统，双电源并联及电源管理系统、CMOS图像接入。框架如下所示：
系统辨识_建模_模式分类的一些问题_MATLAB/SIMULINK
2012-3-24 17:01:01 阅读115 评论3 242012/03 Mar24
李会先
在我的研究中总结了点经验，那就是面对一个设计问题，如果不花点时间正确的理一理问题框架，真的会不知道自己在干些什么？就像一只绿头苍蝇那样到处乱撞。
在MATLAB/SIMULINK里，已经目睹了它提供的系统辨识工具箱，不过那些工具只注重系统辨识的其中一些问题，比如对已知来源于系统输入输出的数据进行预处理（有限的处理）， 然后假设一些系统的模型，来估计系统参数，从测试验证中找出一个理想的模型。其实这甚至不是我们研究问题的大部分内容。
我们遇到的问题是， 要对一个系统建模或者分类，需要对被研究系统的输入进行设计，并对输出进行记录。对系统的输入输出进行设计时，最少可以再提出以下几种问题：
一、设计一个装置，产生系统辨识所需要的满足个某个技术要求的系统输入信号。
二、有了信号发生装置后，如何做试验，既能在较短的试验时间内获得包含被研究对象内在特征的输出样本。
三、通过实验对被研究系统进行一个基本的分类，这将为后续的系统研究划定一些方法和手段，比如我们希望在同是非线性系统的情况下，对系统的特征进行有效的测量，并依靠这种特征对系统再分类，那么我们就应该知道应准确的控制系统的初始状态和输入的大小，因为非线性系统的解形状特征和系统的输入和初始状态相关。相反，如果是一个线性系统，当我们想再对系统进行细致分类时，系统的解形状和系统的初始状态和输入大小无关，对这种系统进行分类，输入和初始状态不是选择系统分类特征的关联因素。
四、对系统的静态特征参数进行测量，比如零点、灵敏度、分辨力、迟滞、重复性等。
在我的研究中总结了点经验，那就是面对一个设计问题，如果不花点时间正确的理一理问题框架，真的会不知道自己在干些什么？就像一只绿头苍蝇那样到处乱撞。
在MATLAB/SIMULINK里，已经目睹了它提供的系统辨识工具箱，不过那些工具只注重系统辨识的其中一些问题，比如对已知来源于系统输入输出的数据进行预处理（有限的处理）， 然后假设一些系统的模型，来估计系统参数，从测试验证中找出一个理想的模型。其实这甚至不是我们研究问题的大部分内容。
我们遇到的问题是， 要对一个系统建模或者分类，需要对被研究系统的输入进行设计，并对输出进行记录。对系统的输入输出进行设计时，最少可以再提出以下几种问题：
一、设计一个装置，产生系统辨识所需要的满足个某个技术要求的系统输入信号。
二、有了信号发生装置后，如何做试验，既能在较短的试验时间内获得包含被研究对象内在特征的输出样本。
三、通过实验对被研究系统进行一个基本的分类，这将为后续的系统研究划定一些方法和手段，比如我们希望在同是非线性系统的情况下，对系统的特征进行有效的测量，并依靠这种特征对系统再分类，那么我们就应该知道应准确的控制系统的初始状态和输入的大小，因为非线性系统的解形状特征和系统的输入和初始状态相关。相反，如果是一个线性系统，当我们想再对系统进行细致分类时，系统的解形状和系统的初始状态和输入大小无关，对这种系统进行分类，输入和初始状态不是选择系统分类特征的关联因素。
四、对系统的静态特征参数进行测量，比如零点、灵敏度、分辨力、迟滞、重复性等。
手持便携式高性能DSP通用计算平台设计-SIMULINK—自动化代码技术
2012-1-14 13:18:58 阅读193 评论3 142012/01 Jan14
李会先
在计划应用DSP之前，我热心于SIMULINK的自动化代码技术，还有那些系统建模所涉及的测试技术等，但是当真正产品设计计划来临时，发现这只是产品设计中一个环节而已，还有很多问题需要去消耗有限的精力，所以就希望有个现成的DSP电路硬件平台,这样我们就可以专注于算法系统的技术研究了，在SIMULINK的帮助之下，稍微舒适的做人该做的工作，让SIMULINK 去淌那些低级的IT民工才应该淌的汗。
为什么SIMULINK 也要淌汗呢？ 比如，一个产品的最终性能涉及的参数是多种的， 有的参数来自于算法自身， 有的参数来自于电路系统相关环节，有的参数又牵涉到机械结构，这些参数交叉反馈，相互耦合在一起，这些参数到底对产品技术指标产生什么样的影响，其实是很难正确认识得清楚的，只是说，在SIMULINK的帮助下，我们可以力所能及的做些必要的分析和测试，系统涉及的参数多时， 自然就面临着组合问题，或者说是计算量的爆炸性问题， 其中的解决方案，SIMULINK 也有一定的解决办法。
想想以上的组合问题，假如产品的技术指标总是因此漂浮不定，那么一个产品只要有7到8个影响参数，离开专业工具，你就很可能陷入类似于原始森林或者漫无边际的沙漠的禁地慢慢等待死亡的来临。 即使有SIMULINK的帮助， 点鼠标的工作量也不见得就很轻松，因为还需要和那些工具本身带来的问题展开殊死搏斗， 科技越发达， 这种问题就越多。
当想买现成的符合要求的高性能DSP板做二次开发的想法成为泡影后，需要尽量让那颗躁动不安的心平静下来，蓄积力量准备新的战斗-----自己设计通用的手持式高性能的DSP计算开发平台。 经过一年多的努力，实现了如下的结构和功能。
在计划应用DSP之前，我热心于SIMULINK的自动化代码技术，还有那些系统建模所涉及的测试技术等，但是当真正产品设计计划来临时，发现这只是产品设计中一个环节而已，还有很多问题需要去消耗有限的精力，所以就希望有个现成的DSP电路硬件平台,这样我们就可以专注于算法系统的技术研究了，在SIMULINK的帮助之下，稍微舒适的做人该做的工作，让SIMULINK 去淌那些低级的IT民工才应该淌的汗。
为什么SIMULINK 也要淌汗呢？ 比如，一个产品的最终性能涉及的参数是多种的， 有的参数来自于算法自身， 有的参数来自于电路系统相关环节，有的参数又牵涉到机械结构，这些参数交叉反馈，相互耦合在一起，这些参数到底对产品技术指标产生什么样的影响，其实是很难正确认识得清楚的，只是说，在SIMULINK的帮助下，我们可以力所能及的做些必要的分析和测试，系统涉及的参数多时， 自然就面临着组合问题，或者说是计算量的爆炸性问题， 其中的解决方案，SIMULINK 也有一定的解决办法。
想想以上的组合问题，假如产品的技术指标总是因此漂浮不定，那么一个产品只要有7到8个影响参数，离开专业工具，你就很可能陷入类似于原始森林或者漫无边际的沙漠的禁地慢慢等待死亡的来临。 即使有SIMULINK的帮助， 点鼠标的工作量也不见得就很轻松，因为还需要和那些工具本身带来的问题展开殊死搏斗， 科技越发达， 这种问题就越多。
当想买现成的符合要求的高性能DSP板做二次开发的想法成为泡影后，需要尽量让那颗躁动不安的心平静下来，蓄积力量准备新的战斗-----自己设计通用的手持式高性能的DSP计算开发平台。 经过一年多的努力，实现了如下的结构和功能。
假设生成核(Hyothesis generation Kernel)_认知_意识_一种智慧的源泉_人工智能的思考
2011-12-17 15:46:59 阅读151 评论0 172011/12 Dec17
李会先
关键词：假设生成核（Hyothesis generation Kernel ），认知（recognization）、意识（awareness）.
真正的第一流的科学研究是不和金钱鬼混在一起的，这种人比如活在当下的俄罗斯数学家佩雷尔曼，让人没有敬意都不行。二流的科学研究看来必需金钱这个奶妈，包括那些需要大量金钱作装备的实证科学研究，三流九流就不用提了，还有些伪装的科研活动，比如瘦肉精，地沟油等等，我们几乎正被完全包围在这种烂泥潭中,还牛气冲天。
本文从一些认知相关的现象入手，思考了智能产生的可能机制， 提出一个假设生成核的概念（不知是否是别人早已吹过牛的泛滥词语），认为智能的核心之一是以此为中心的。当然希望这种想法能在机器上实现. 是否机器有了这种机制, 就会变得具有更鲁棒的智能能力.
一阵忙碌过后,我会把那种埋藏在心中若隐若现的思绪再整理一遍,经过一番胡思乱想,寻找一些可用思路.
在我们研究自然规律或者学习的过程中,有的问题很复杂,深奥和令人费解.我想有的问题应该返回到自己的思考方式上来寻求答案, 折腾来折腾去, 还是那个司空见惯的思维方式. 如下所示, 或许假设生成核几乎成了大脑智能现象的基石. 所谓的意识就是一个闭环的假设生成网络。
当大脑的里有一些自然环节的素材后, 它会在某些条件下自动触发假设生产回路,为我们创造知识成为可能. 目前的机器本身还不具备假设生成能力,至多现在能给机器输入一些规则, 这些规则包括比如IF THEN 规则。所以机器即使和环境打交互
关键词：假设生成核（Hyothesis generation Kernel ），认知（recognization）、意识（awareness）.
真正的第一流的科学研究是不和金钱鬼混在一起的，这种人比如活在当下的俄罗斯数学家佩雷尔曼，让人没有敬意都不行。二流的科学研究看来必需金钱这个奶妈，包括那些需要大量金钱作装备的实证科学研究，三流九流就不用提了，还有些伪装的科研活动，比如瘦肉精，地沟油等等，我们几乎正被完全包围在这种烂泥潭中,还牛气冲天。
本文从一些认知相关的现象入手，思考了智能产生的可能机制， 提出一个假设生成核的概念（不知是否是别人早已吹过牛的泛滥词语），认为智能的核心之一是以此为中心的。当然希望这种想法能在机器上实现. 是否机器有了这种机制, 就会变得具有更鲁棒的智能能力.
一阵忙碌过后,我会把那种埋藏在心中若隐若现的思绪再整理一遍,经过一番胡思乱想,寻找一些可用思路.
在我们研究自然规律或者学习的过程中,有的问题很复杂,深奥和令人费解.我想有的问题应该返回到自己的思考方式上来寻求答案, 折腾来折腾去, 还是那个司空见惯的思维方式. 如下所示, 或许假设生成核几乎成了大脑智能现象的基石. 所谓的意识就是一个闭环的假设生成网络。
当大脑的里有一些自然环节的素材后, 它会在某些条件下自动触发假设生产回路,为我们创造知识成为可能. 目前的机器本身还不具备假设生成能力,至多现在能给机器输入一些规则, 这些规则包括比如IF THEN 规则。所以机器即使和环境打交互
SIMULINK_视觉引导移动机器人研究方案
2011-8-13 10:38:19 阅读567 评论0 132011/08 Aug13
李会先
以MATLAB 2011A版本论述
移动机器人，无论其中那个领域，都可能是大师的诞生的摇篮，面对那些东西，但是真的不敢想太多，因为想得太多，恐慌也会接踵而至，什么也做不了，所以还不如这样开始，做最简单的，能做多少算多少。
在我最近的设计中，我发现有机会促成这样一个研究方案的实现，忠心希望中途不要流产。现在结合SIMULINK来整理一下全局思路。
移动机器人可分为两个重要部分，一是硬件实体，二是软件核心，硬件就类似于人的躯体，软件类似于人的灵魂，灵魂的深处到底是什么，我们根本没有任何实质性的发现，说得不那么迷信，比如从意识概念想，我们不知道自己为何物？
在SIMULINK体系下，硬件和软件在一定程度上都是可以模拟的，而且是联合模拟，模拟并不完全等同于现实，但是可以根据模拟的结果制造硬件的对应物，同时并继承软件方面的模拟成果，把软件下载到硬件当中去运行。这样一个思路，非常简单，但是实现这一个过程确实是一个复杂的过程。
我的视觉引导移动机器人的硬件系统结构和开发框架如下：
上面框图内涉及的硬件系统，已经有不少的复杂性，但是这种复杂性远不及SIMULINK系统层所涉及的知识体系。如果我们把这种系统分成几个阶段来设计的话，可以分为如下几个阶段。
一、硬件和运动控制模拟阶段工具，这个阶段模拟硬件概念结构的基本性能。我们多数的想法只是在产品创意的门口，通过这个第一阶段的模拟，可以把控产品创意之旅的第一道鬼门关。
Simulink Control Design
以MATLAB 2011A版本论述
移动机器人，无论其中那个领域，都可能是大师的诞生的摇篮，面对那些东西，但是真的不敢想太多，因为想得太多，恐慌也会接踵而至，什么也做不了，所以还不如这样开始，做最简单的，能做多少算多少。
在我最近的设计中，我发现有机会促成这样一个研究方案的实现，忠心希望中途不要流产。现在结合SIMULINK来整理一下全局思路。
移动机器人可分为两个重要部分，一是硬件实体，二是软件核心，硬件就类似于人的躯体，软件类似于人的灵魂，灵魂的深处到底是什么，我们根本没有任何实质性的发现，说得不那么迷信，比如从意识概念想，我们不知道自己为何物？
在SIMULINK体系下，硬件和软件在一定程度上都是可以模拟的，而且是联合模拟，模拟并不完全等同于现实，但是可以根据模拟的结果制造硬件的对应物，同时并继承软件方面的模拟成果，把软件下载到硬件当中去运行。这样一个思路，非常简单，但是实现这一个过程确实是一个复杂的过程。
我的视觉引导移动机器人的硬件系统结构和开发框架如下：
上面框图内涉及的硬件系统，已经有不少的复杂性，但是这种复杂性远不及SIMULINK系统层所涉及的知识体系。如果我们把这种系统分成几个阶段来设计的话，可以分为如下几个阶段。
一、硬件和运动控制模拟阶段工具，这个阶段模拟硬件概念结构的基本性能。我们多数的想法只是在产品创意的门口，通过这个第一阶段的模拟，可以把控产品创意之旅的第一道鬼门关。
Simulink Control Design
SIMULINK_高性能DSP远程实验_ADC&DAC信号实验_TMS320C6416TDSK
2011-8-9 16:14:31 阅读390 评论0 92011/08 Aug9
李会先
一个在美国的博友在折腾他的通信方面的报告，目标是把SIMULINK里做的通讯信道的噪声处理算法用代码自动生成后在DSP硬件上实现，但是总是遇到些障碍，这个问题促使我自己来动动手做个实验把问题搞清楚。
我先来做最简单的实验，实验内容如下：
1. 在SIMULINK里用一个正弦信号模块接到TMS320C6416TDSK 的DAC模块上，做个正弦信号发生实验。具体操作是，把这个SIMULINK模型进行代码自动化生成，下载到TMC6416TDSK上运行，用示波器观察DAC的输出。实际看看硬件实现时的波形是否正确。
硬件试验线路
simulink模型
正弦波频率设置为800HZ, DAC的设置如下:
把以上模型进行代码生成,示波器观察到的情况如下:
2. 生成正弦波问题并不会遇到什么问题,下面换成方波试验 。
Simulink模型
SCope 的作用是可以在SIMULINK内模拟时测量Pulse Generator波形的周期。比如设置一个方波参数模拟后：
由上面波形可看出Pluse Generator产生的方波频率是1/0.005=200HZ
方波的设置:
按以上设置, 方波的周期是8000/20=400HZ,读者可以点Help看该模块的说明。注意这里的采样时间和DAC的采用时间要一致，代码生成后的示波器观察的情况如下：
一个在美国的博友在折腾他的通信方面的报告，目标是把SIMULINK里做的通讯信道的噪声处理算法用代码自动生成后在DSP硬件上实现，但是总是遇到些障碍，这个问题促使我自己来动动手做个实验把问题搞清楚。
我先来做最简单的实验，实验内容如下：
1. 在SIMULINK里用一个正弦信号模块接到TMS320C6416TDSK 的DAC模块上，做个正弦信号发生实验。具体操作是，把这个SIMULINK模型进行代码自动化生成，下载到TMC6416TDSK上运行，用示波器观察DAC的输出。实际看看硬件实现时的波形是否正确。
硬件试验线路
simulink模型
正弦波频率设置为800HZ, DAC的设置如下:
把以上模型进行代码生成,示波器观察到的情况如下:
2. 生成正弦波问题并不会遇到什么问题,下面换成方波试验 。
Simulink模型
SCope 的作用是可以在SIMULINK内模拟时测量Pulse Generator波形的周期。比如设置一个方波参数模拟后：
由上面波形可看出Pluse Generator产生的方波频率是1/0.005=200HZ
方波的设置:
按以上设置, 方波的周期是8000/20=400HZ,读者可以点Help看该模块的说明。注意这里的采样时间和DAC的采用时间要一致，代码生成后的示波器观察的情况如下：
SIMULINK_高性能DSP远程实验_TI图像库&SIMULINK图像库实时运算性能比较_TMS320C6455
2011-8-2 22:57:24 阅读285 评论1 22011/08 Aug2
李会先
各种处理器（CPU）的性能越来越高，但是计算机算法更具挑战性，算法的优化将不会停止脚步，SIMULINK当中有一个机器视觉工具箱，也有大量的令初学者心动的例子，有的看似非常有工程价值，我最初的心血来潮就是想以其为起点，想偷工减料，快速制胜，经过一段DSP硬件设计的经历后，这个想法被证实需要修正。
在设计TMS320C6416T硬件之前，我用SIMULINK的图像库做了PIL过程，从PIL得到的结果看，该处理器是满足自己算法要求的。但是从TI的图像库用户指南手册中了解到,说该图像库因为针对自己处理器的结构而设计，同样的算法，比同等的C算法效率还高，到底SIMULINK图像库生成的代码和TI图像库生成的代码性能有多大差距，我做了个比对实验。当然这种比对实验都是在SIMULINK下进行的。
做这个实验前，罗列下需要的软硬件条件：
XP2 or XP3 操作系统 TI TMS6455DSK 评估板 TI TMS6455DSK 评估板 CCS3.3驱动 Blackhalk 560bp USB 仿真器 Blackhalk 560bp USB 仿真器CCS3.3驱动 CCS3.3 CCS DSP/BIOS 5.33.05 CCS code generation v6.1.10 CCS release v3.3.82.13 TI SIMULINK IMGAGLIB 2.02 MATLAB2011A SIMULINK Computer Vision System Toolbox SIMULINK embedded targets
各种处理器（CPU）的性能越来越高，但是计算机算法更具挑战性，算法的优化将不会停止脚步，SIMULINK当中有一个机器视觉工具箱，也有大量的令初学者心动的例子，有的看似非常有工程价值，我最初的心血来潮就是想以其为起点，想偷工减料，快速制胜，经过一段DSP硬件设计的经历后，这个想法被证实需要修正。
在设计TMS320C6416T硬件之前，我用SIMULINK的图像库做了PIL过程，从PIL得到的结果看，该处理器是满足自己算法要求的。但是从TI的图像库用户指南手册中了解到,说该图像库因为针对自己处理器的结构而设计，同样的算法，比同等的C算法效率还高，到底SIMULINK图像库生成的代码和TI图像库生成的代码性能有多大差距，我做了个比对实验。当然这种比对实验都是在SIMULINK下进行的。
做这个实验前，罗列下需要的软硬件条件：
XP2 or XP3 操作系统 TI TMS6455DSK 评估板 TI TMS6455DSK 评估板 CCS3.3驱动 Blackhalk 560bp USB 仿真器 Blackhalk 560bp USB 仿真器CCS3.3驱动 CCS3.3 CCS DSP/BIOS 5.33.05 CCS code generation v6.1.10 CCS release v3.3.82.13 TI SIMULINK IMGAGLIB 2.02 MATLAB2011A SIMULINK Computer Vision System Toolbox SIMULINK embedded targets
SIMULINK_S-Function_TLC_RTW基础（给初学者）
2011-7-10 22:17:11 阅读681 评论0 102011/07 July10
李会先
学习SIMULINK的人都会摆几个S-Function概念的招式，认为这才是入道者、专业SIMULINK人士的标志，如果按照这个标准，那么我觉得自己的SIMULINK仍然不够专业，不过不要紧，在SIMULINK框架下实现多领域产品设计的体系，S-Function并不是致命的要素，在某个时期侧重点不同，现在回来再总结下这个环节温故而知新。
S-Function是SIMULINK提供的一种灵活的几乎无所不能的机制，拯救那些专业人士表达自己聪明才干的梦想，这些人可以鄙视或者不肖一顾那些专业的SIMULINK工具箱，他们希望自己的思想得到自由流畅的表达，呵呵，这些人中，多数大脑运转的非常快，但是大脑的指令总是不那么容易传达到四肢，这种极端的例子就是霍金先生（SORRY，调侃了）。但是普通的工程师真的有那么多别具一格、原创、甚至需要保密的劳动成果吗？所以S-Function在我看来并不是一个SIMULINK初学者值得花时间的内容。在SIMULINK的代码自动化过程中，可能更现实的内容是用SIMULINK的工具集成一些现成的算法，或者集成目标底层驱动程序到SIMULINK实现系统各个系统的装配，SIMULINK有这样一类工具自动实现S-Funtion的功能，这样实现的S-Function，你也无须了解任何关于TLC（目标语言编译器）的知识，这对减轻SIMULINK学习的负担是非常重要的。C代码、C++代码是最为优秀的程序语言，也有实在太多的通用的劳动成果可以免费得到，所以我们应该强调的代码重用，而不是用S-function去创新、创新、再创新........哇，简直是天才，其实更多的时候，我们用剪切与复制的方法来实现想法也发现憋得慌。
学习SIMULINK的人都会摆几个S-Function概念的招式，认为这才是入道者、专业SIMULINK人士的标志，如果按照这个标准，那么我觉得自己的SIMULINK仍然不够专业，不过不要紧，在SIMULINK框架下实现多领域产品设计的体系，S-Function并不是致命的要素，在某个时期侧重点不同，现在回来再总结下这个环节温故而知新。
S-Function是SIMULINK提供的一种灵活的几乎无所不能的机制，拯救那些专业人士表达自己聪明才干的梦想，这些人可以鄙视或者不肖一顾那些专业的SIMULINK工具箱，他们希望自己的思想得到自由流畅的表达，呵呵，这些人中，多数大脑运转的非常快，但是大脑的指令总是不那么容易传达到四肢，这种极端的例子就是霍金先生（SORRY，调侃了）。但是普通的工程师真的有那么多别具一格、原创、甚至需要保密的劳动成果吗？所以S-Function在我看来并不是一个SIMULINK初学者值得花时间的内容。在SIMULINK的代码自动化过程中，可能更现实的内容是用SIMULINK的工具集成一些现成的算法，或者集成目标底层驱动程序到SIMULINK实现系统各个系统的装配，SIMULINK有这样一类工具自动实现S-Funtion的功能，这样实现的S-Function，你也无须了解任何关于TLC（目标语言编译器）的知识，这对减轻SIMULINK学习的负担是非常重要的。C代码、C++代码是最为优秀的程序语言，也有实在太多的通用的劳动成果可以免费得到，所以我们应该强调的代码重用，而不是用S-function去创新、创新、再创新........哇，简直是天才，其实更多的时候，我们用剪切与复制的方法来实现想法也发现憋得慌。
SIMULINK_系统的一个基本特性_系统带宽
2011-6-25 14:08:42 阅读482 评论3 252011/06 June25
李会先
系统的性质是多种多样的，描述方法、描述的角度也千变万化，如果从数学的角度来认识，似乎有无限的可能性，而现在，我们来直观的思考一点点对基本实践活动有指导意义的内容。
任何一个系统在响应系统输入时是需要一定的时间过程的，这个特性在一般的教科书上被认为是一个动态系统的基本特性，这种系统一般用微分方程来描述，比如把一块骨头放在距离狗宝xx米远的位置当做狗宝这个系统的输入，自你把骨头放下那瞬间起，狗宝开始奔跑获取骨头，这就需要一个时间过程。另外，如果系统响应输入的速度快到不需要时间，也就是说输入与输出间满足一个即时关系，那么一个有限带宽的动态系统演变成了一个静态的系统，这个静态系统可以用一般的代数方程来描述。
所以一个系统的带宽其实完全是由系统能跟踪的最大外来输入信号的速度决定的。平时我们说系统的带宽是多少兆赫兹，多少千赫兹等，由此来决定系统能不失真的传递信号的最高频率。有时候我们可能会记住某个结论，比如设计的系统带宽是信号带宽的多少倍，那么就认为这个系统可以正常工作了。但是这种结论有时候还是会被错误的引用的，特别是在考虑干扰问题或由模拟电路转为数字电路的过程中，带宽的概念被错误的认识了，比如说用示波器测量一个模拟的1kHz正弦信号，那么用5kHZ带宽的示波器就够了，但是把这一概念引用的数字信号领域，那就非常不正确了。为什么呢？ 我们要来认真来解释“一个系统的带宽其实完全是由系统能跟踪的最大外来输入信号的速度决定的”这样一句话。
那么一个正弦信号，一个方波信号，如何来阐述它的速度呢？ 用频率吗？ 在模拟信号和数字信号中，信号频率的概念到底有什么区别？
系统的性质是多种多样的，描述方法、描述的角度也千变万化，如果从数学的角度来认识，似乎有无限的可能性，而现在，我们来直观的思考一点点对基本实践活动有指导意义的内容。
任何一个系统在响应系统输入时是需要一定的时间过程的，这个特性在一般的教科书上被认为是一个动态系统的基本特性，这种系统一般用微分方程来描述，比如把一块骨头放在距离狗宝xx米远的位置当做狗宝这个系统的输入，自你把骨头放下那瞬间起，狗宝开始奔跑获取骨头，这就需要一个时间过程。另外，如果系统响应输入的速度快到不需要时间，也就是说输入与输出间满足一个即时关系，那么一个有限带宽的动态系统演变成了一个静态的系统，这个静态系统可以用一般的代数方程来描述。
所以一个系统的带宽其实完全是由系统能跟踪的最大外来输入信号的速度决定的。平时我们说系统的带宽是多少兆赫兹，多少千赫兹等，由此来决定系统能不失真的传递信号的最高频率。有时候我们可能会记住某个结论，比如设计的系统带宽是信号带宽的多少倍，那么就认为这个系统可以正常工作了。但是这种结论有时候还是会被错误的引用的，特别是在考虑干扰问题或由模拟电路转为数字电路的过程中，带宽的概念被错误的认识了，比如说用示波器测量一个模拟的1kHz正弦信号，那么用5kHZ带宽的示波器就够了，但是把这一概念引用的数字信号领域，那就非常不正确了。为什么呢？ 我们要来认真来解释“一个系统的带宽其实完全是由系统能跟踪的最大外来输入信号的速度决定的”这样一句话。
那么一个正弦信号，一个方波信号，如何来阐述它的速度呢？ 用频率吗？ 在模拟信号和数字信号中，信号频率的概念到底有什么区别？
MATLAB/SIMULINK_SimLAB_模型不确定性_灵敏度分析框架
2011-5-5 0:25:26 阅读621 评论4 52011/05 May5
李会先
在研究问题和产品设计的过程中， 系统响应的不确定性的定量描述是个重要的内容，如果系统的响应的不确定性不在限定范围内，那就有必要知道这种不确定性对系统的那个输入因子更为敏感，这就是灵敏度分析所要回答的问题。
但是要明白的是，当我们把一个物理对象用SIMULINK来建起模型时，我们的不确定性分析和灵敏度分析也仅仅是针对模型的，那些模型之外的影响因素被忽略了。
世界上的聪明人总是层出不穷（总有人做你想或你没想过的事），当我想到如何来研究一个系统的行为时，最初想到的是用在SIMULINK本身的环境内来做这件事，但是自己操作了一遍，发现有些不太方便的地方，后来找到了SimLAB，这个软件是免费使用的，只要到官方网站注册一下，人家就给一个安装的系列号。
SimLab 和MATLAB 是无缝连接的，运行SimLab，然后在MATLAB环境执行SimLab支持的命令就可以了，这一切的就像SimLAB不存在一样。比如下面的系统因素设置命令就是SimLab支持的命令：
addFacBeta
Creates a factor with a beta pdf
在研究问题和产品设计的过程中， 系统响应的不确定性的定量描述是个重要的内容，如果系统的响应的不确定性不在限定范围内，那就有必要知道这种不确定性对系统的那个输入因子更为敏感，这就是灵敏度分析所要回答的问题。
但是要明白的是，当我们把一个物理对象用SIMULINK来建起模型时，我们的不确定性分析和灵敏度分析也仅仅是针对模型的，那些模型之外的影响因素被忽略了。
世界上的聪明人总是层出不穷（总有人做你想或你没想过的事），当我想到如何来研究一个系统的行为时，最初想到的是用在SIMULINK本身的环境内来做这件事，但是自己操作了一遍，发现有些不太方便的地方，后来找到了SimLAB，这个软件是免费使用的，只要到官方网站注册一下，人家就给一个安装的系列号。
SimLab 和MATLAB 是无缝连接的，运行SimLab，然后在MATLAB环境执行SimLab支持的命令就可以了，这一切的就像SimLAB不存在一样。比如下面的系统因素设置命令就是SimLab支持的命令：
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我喜欢读书,主要集中在科技方面的,读的书当然随着年龄的不同而不同,这也说明我 的目标在不断的被修正,我相信我的思考在引导着我迈向更具魅力的目标,在扩展我的视野,希望有一天,这个世界的某个角落,我有自己独特的思想可以描绘它,而且这种描述是长期有价值的。或许这只不过是在错误的泥潭当中寻找正确前行方向和道路的尝试。 群: 152486878,152487441,142166630 博客：http://blog.163.com/foundy@126/
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