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

刘学勇编著的《详解MATLAB／SIMULINK通信系统建模与仿真》一书附带的全部源代码，绝对完整可用。

MATLAB_Simulink电力系统建模与仿真于群

PPT内含用例图，合作图，类图，序列图，交互图，状态图，活动图）

Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
Simulink已成为国内外高等院校高等数学、数值分析、数字信号处理、自动控制理论以及工程应用等课程的基本教学工具。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

西安电子科技大学出版社本书详细介绍了MATLAB产品体系中用于动态逻辑系统建模仿真的Stateflow产品的应用方法

基于matlabR2016a,配套书籍《MATLAB通信系统建模与仿真(二版)》。
还有simulink建模与仿真。
除基础编程外，还有系统设计代码：MIMO/OFDM

汽车租赁系统是专门针对汽车租赁企业所开发的一种实现以经营管理为基础、以决策分析为核心的企业信息管理系统，它涵盖了汽车租赁业务的所有环节，将原始的人工统计方法转换为先进的电脑管理模式。
本章就将介绍一个简单的汽车租赁系统的建模方法。
4.1需求分析汽车租赁系统的需求分析简述如下：（1）客户可以通过电话、网上和前台预订租借车辆。
（2）客户填写预订单后，职员查看客户租赁记录，如果记录无问题，同意客户的预订。
如果记录情况不佳，拒绝预订的请求。
如果没有客户记录查到，建立新的客户记录后，办理租借手续，并通知客户。
（3）客户取车时出示通知，职员查看无误后，要求客户支付押金，填写工作记录并更新车辆状态，将车借于客户。
（4）客户换还车时，结清租借车辆的金额，职员更新车辆状态，填写客户记录，更新工作记录。
4.2系统建模4.2.1创建系统用例模型4.2.2创建系统静态模型4.2.3创建系统动态模型4.2.3.1创建序列图和协作图14.2.3.2创建活动图4.2.3.3创建状态图4.2.4创建系统部署模型

UML课程设计报告+系统建模文件.mdl文件

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。