STATEFLOW逻辑系统建模作者张威出版社西安电子科技大学出版社图书目录编辑第1章　概述1.1　MATLAB产品简介1.2　基于模型的设计思想1.2.1　系统设计的基本过程1.2.2　传统设计手段的缺陷1.2.3　基于模型的设计优势1.3　Simulink回顾1.3.1　创建Simulink模型1.3.2　参数设置与Model　Explorer1.3.3　创建子系统1.4　Stateflow概述1.5　安装配置Stateflow1.6　本章小结第2章　创建状态图2.1　Stateflow编辑器2.1.1　创建Simulink模型2.1.2　Stateflow编辑器概览2.2　创建和编辑状态图2.2.1　插入图形对象2.2.2　编辑图形对象外观2.3　本章小结第3章　状态图的仿真3.1　状态图的基本概念3.2　事件3.2.1　添加事件3.2.2　使用多个输入事件3.2.3　默认转移的注意事项3.3　数据对象3.3.1　添加数据对象3.3.2　数据对象的属性3.3.3　使用非标量的数据对象3.3.4　设置数据对象的数据类型3.4　状态图的更新模式3.5　Stateflow模型查看器3.5.1　启动Stateflow模型查看器3.5.2　查看并修改对象属性3.5.3　增加新的非图形对象3.6　本章小结第4章　流程图4.1　转移冲突4.1.1　转移冲突的产生与默认处理4.1.2　用户自定义检测次序4.2　流程图的创建4.2.1　常用逻辑结构模型4.2.2　流程图的回溯现象4.2.3　流程图应用实例4.3　图形函数4.3.1　状态中的流程图4.3.2　创建图形函数4.3.3　应用实例4.4　Stateflow调试器4.4.1　启动调试器4.4.2　设置断点4.4.3　调试过程4.5　本章小结第5章　有限状态系统——层次化建模5.1　状态图回顾5.2　状态动作深入5.2.1　状态动作的分类5.2.2　动作的执行次序5.2.3　在动作中使用事件5.3　层次化建模5.3.1　层次化模型的构成5.3.2　层次化状态图的转移5.3.3　历史节点5.3.4　内部转移5.3.5　层次化模型的转移检测优先权5.3.6　本地数据对象5.4　子状态图5.4.1　使用组合的状态5.4.2　创建子状态图5.4.3　子状态图的超转移5.5　Stateflow查询工具5.6　本章小结第6章　有限状态系统——并行机制第7章　Stateflow　Coder目标编译第8章　可复用图形结构第9章　Stateflow　API附录A　MATLAB可用的LaTex字符集附录B　Stateflow对象层次附录C　Stateflow语法小结附录D　Stateflow动作语言附录E　Embedded　MATLAB语言附录F　SimEvents简介参考文献

天然气冷热电联供系统运行优化matlabsimulink模型可供参考

光伏mppt模糊控制的simulink模型

阐述了如何从Simulink模型生成面向TIDSPs/XilinxFPGA/WindRiverVxWorks的代码,解决从C/C++语言中调用MATLAB的科学计算功能函数（即MATLABC/C++MathLibrary），如何从VB调用MATLAB科学计算和可视化功能的问题

柴油机SIMULINK完整模型，包括进气、压缩、做功、排气子模型，最终输出发动机p-V图和p-φ图，以及发动机特性参数

全车simulink模型，包括轮胎模型，整车模型，简化整车模型。
多数能完美运行，具有一定的的参考价值

由自抗扰控制器Simulink模型转化的C代码

异步电机的矢量控制仿真，Simulink模型，已仿真无报错。

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

’HEV_SeriesParallel‘是整车完整的simulink模型，点开后即可看到模型的构型，然后点开'startup_HEV_Model',点击运行按钮，之后再回到simulink模型中，点击开始运行，即可看到完整的整车模型。
改模型是国外一位牛人制作的，分享给大家，希望能帮助大家学习。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。