[转载]MATLAB/simulink研究之simscape简介
今天刚接触&simscape&感觉好强大&& &记得当初在大一的时候，我们一门实验，忘了是什么实验了，最后的作业就是使用MATLAB搭建一个模型。当时MATLAB学的不错，帮着很多同学搭建了模型。我这人一向就是这样，帮忙帮到家：为了防止有“误杀”，也就是防止被老师判为抄袭或者雷同，我搭建的模型每一个都不一样，甚至是归属领域就不一样！比如，我还记得，搭建了电机模型、滤波模型、放大器模型….
&前天，在一个自习室上自习的两个学机械的朋友问我会不会MATLAB，我说会一点吧，最近研究这玩意，估计对付你们考试不成问题！然后第二天我把电脑带过去了，给他们讲了一下MATLAB/simulink的基本应用，和我认为的关于操作的技巧。在讲了simulink之后，想搭建一个机械模型直接演示看看，可是我怎么就找不到simmechanic了呢？
&回来找了半天没找到！重新安装，命名看到安装选项中有它啊！可是library
browser中就是没有！还是老办法，help吧，终于找到了这个家伙，原来它伙同几个朋友一起隐藏着这里！看图：
&还有以前用过的simelectronics，也在这里！里面就有电子元件啥的，就是我上次搭建放大器模型用过的，不过现在藏在这里，让我很不适应。真是众里寻他千百度，他却躲在这里种小树。大致看下每个库有什么：
&基本类库，包括了四个大类最常用的模块。
simdriveline
simelectronics
simhydraulics
simmechanics
utilities，一些通用的设备
&也就是说，现在在simscape大类库下面，共有A)SimHydraulicsB)SimDrivelineC)SimMechanicsD)SimElectronics
simulinkmathworks
simpowersystemssimpowrsystemssimscape
demosimpowersystemssimscapesimpowersystemssolver
configurationscope-simulinkPS-Ssimulinksimulink-S-PSsimpowersystemsmeasurements
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提问者采纳
说多了都是虚幻，祈祷能坚持下去吧，因为坚持才是世界上最痛苦的事情。来点实际的吧：MatLab实现数据分布检验的程序function f=p_judge(A,alpha)% 本程序用于判别所给数据源在置信率为0.05时的概率分布形式。A的形式为n&1。A=A(:);[mu,sigma]=normfit(A);p1=normcdf(A,mu,sigma);[H1,s1]=kstest(A,[A,p1],alpha)n=length(A);if H1==0disp('该数据源服从正态分布。')elsedisp('该数据源不服从正态分布。')endphat=gamfit(A,alpha);p2=gamcdf(A,phat(1),phat(2));[H2,s2]=kstest(A,[A,p2],alpha)if H2==0disp('该数据源服从γ分布。')elsedisp('该数据源不服从γ分布。')endlamda=poissfit(A,alpha);p3=poisscdf(A,lamda);[H3,s3]=kstest(A,[A,p3],alpha)if H3==0disp('该数据源服从泊松分布。')elsedisp('该数据源不服从泊松分布。')endmu=expfit(A,alpha);p4=expcdf(A,mu);[H4,s4]=kstest(A,[A,p4],alpha)if H4==0disp('该数据源服从指数分布。')elsedisp('该数据源不服从指数分布。')end[phat, pci] = raylfit(A, alpha)[H5,s5]=kstest(A,[A,p5],alpha)if H5==0disp('该数据源服从rayleigh分布。')elsedisp('该数据源不服从rayleigh分布。')end
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