LabVIEW与MATLAB混合编程在盲信号分离中的应用

利用MATLAB强大数值分析能力和LabVIEW图形化编程的优点,通过调用LabVIEW中的MATLABScript节点实现LabVIEW与MATLAB的混合编程,达到信号分离的目的。仿真结果证明,利用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,不仅可以提高编程效率,而且能可靠地实现源信号的分离。     

MATLAB在LabVIEW开发虚拟仪器中的应用研究

作为编程性能较高的软件,LabVIEW在实际的应用中取得了良好的作用效果.MATLAB的计算功能强大,能够对实际复杂的问题进行有效地处理.利用相关的技术手段,将MATLAB与LabVIEW软件有效地结合起来,能够完善虚拟仪器的功能,提高开发效率.MATLAB应用范围的不断扩大,与它内部丰富的专业工具箱有关.这些工具箱能够对实际的问题进行特殊的处理,简化了处理流程.虚拟编程软件LabVIEW结合MATLAB的相关特点,能够开发出安全性能较高的虚拟仪器,满足使用者实际的需求.文章将从LabVIEW开发虚拟仪器过程中如何有效地利用MATLAB的结构功能等方面进行必要地阐述,对MATLAB在虚拟仪器开发中的实际应用进行综合地研究.     

Visual C++,LabVIEW,LabWindows/CVI与MATLAB接口技术的研究

详细阐述了当今最为流行的面向对象的可视化编程工具Visual C＋＋、虚拟仪器设计平台LabVIEW、LabWindows＼CVI与计算及绘图功能强大的MATLAB之间的接口技术,从而进行相互融合,更好地体现各自的优越性。实例证明了接口技术的有效性和可行性。     

基于DLL技术和COM组件技术实现LabVIEW和MATLAB混合编程

LabVIEW和MATLAB混合编程应用日益广泛,然而大多数开发软件在客户端应用时需要同步安装MATLAB,大大限制了软件的推广应用。针对LabVIEW和MATLAB混合编程开发软件发布后独立于MATLAB运行的要求,从LabVIEW和MATLAB共同支持的数据接口技术出发,论述LabVIEW调用MATLAB计算代码的方法,比较每种接口技术的优势和缺点。通过实例实现了基于DLL(动态链接库)技术和COM(基于组件对象模型)组件技术的LabVIEW与MATLAB混合编程。成功实现了应用程序独立运行并明显改善了执行效率。     

基于LabVIEW的芯片测试平台设计

基于图形化编程语言LabVIEW,设计了一种芯片测试平台,并详细介绍了其系统结构、功能以及设计中用到的相关技术,包括仪器的控制、事件结构,动态载入口技术以及动态链接库DLL的调用。实践证明,应用此平台在较大程度上减轻了测试工程师的工作量,并大大缩短了芯片测试时间和产品开发周期。     

利用DLL技术实现LabVIEW和MATLAB混合编程

介绍了利用DLL技术实现LabVIEW和MATLAB进行混合编程的基本原理,并详细阐述了使用MATLAB插件和使用MATLAB引擎两种方法的步骤,最后对两种方法进行了比较,总结了基于DLL混合编程的技术特点.     

LabVIEW与MATLAB混合编程

结合实例详细介绍了LabVIEW通过ActvieX自动化技术与MATLAB进行混合编程熏达到了利用MATLAB优化算法库的目的。将LabVIEW与MATLAB有机结合,是一条开发智能虚拟仪器的有效途径。     

MATLAB与VC++混合编程的研究及应用

介绍了三种实用易行的MATLAB与VC++混合编程方式,即利用MATLAB的MCC编译器,使用MATCOM软件转化M文件,使用MATLAB的COM Builder工具制作COM组件。针对具体程序分别应用三种方法来实现,对每种方法介绍了详细步骤。对三种方法进行了分析比较,总结了各自的优缺点,实现了MATLAB出色的图形处理功能和数值计算能力与VC++强大编程能力的结合。     

基于LabVIEW模糊自适应PID的实现

通过LabVIEW与MATLAB进行混合编程的方式,借助两软件各自的优势,设计出具有模糊自适应PID控制算法的虚拟仪器,并对不同的对象特性进行控制系统的仿真与三容水箱液位的实时测控.实验结果表明,模糊自适应PID控制系统的控制效果良好,具有较强的鲁棒性.     

基于LabVIEW平台的虚拟仪器编程

虚拟仪器的绝大多数功能都是笊靠软件实现的，包括仪器而极上的各种器件，如开关、按钮、传感器、数显表、显示器等，还有仪器内部需要执行的各种数据兮析处理工作，如数字滤波、频谱转换等，因此NI公司曾提出“软件就是仪器”的口号。通常虚拟仪器软件编程有两种方法，一种是传统的面向对象的结构化编程，如VC＋＋、VB、Delphi等，另一种是采用图形化编程，如LabVIEW、LabWindows／CVI等。这里以LabVIEW编程为例，介绍图形化语言在虚拟仪器编程中的优势，并以ABB公司的BSM系列伺服控制器为采集控制对象，实现了一个虚拟仪器实例。     

基于MATLAB神经网络工具箱的字母模式识别

以设计识别26个英文字母的神经网络为例,介绍了利用MATLAB神经网络工具箱进行模式识别的基本步骤,并对训练的结果进行了分析,说明了在解决此类问题时要充分考虑噪声对辨识率的影响。     

基于MATLAB的改进BP神经网络的实现与比较

BP神经网络应用广泛,且算法很多,研究多种神经网络的优势与不足,以能在不同对象下选取合适的神经网络算法。运用MATU出来实现各种BP神经网络的设计和训练。并以函数逼近为例,通过对不同的BP神经网络仿真与原函数图像的拟合,比较不同的BP神经网络的性能,验证新型BP网络的优势,得出如何根据对象选取神经网络的结论。     

基于MATLAB的BP人工神经网络设计

本文介绍了BP人工神经网和MATLAB软件,并举例说明了MATLAB神经网络工具箱的用法.     

基于MATLAB神经网络工具箱的放射性勘探数据的处理

在利用神经网络对放射性勘探数据进行建模后,面临着如何在计算机中实现的问题。自己编程,将需要花费较多的时间和精力。而MATLAB的神经网络工具箱所提供的工具能方便有效地解决这一问题,使研究者可以把主要精力放在研究项目中。     

基于MATLAB的BP-LVQ神经网络组合分类模型

综合考虑神经网络分类误差率以及训练速率,文中从组合分类器结构出发,提出一种树形多层的BP-LVQ神经网络组合分类器模型。该组合分类器利用BP神经网络独立性以及自适应性解决了一般分类器难以不断学习和适应新攻击的问题,利用LVQ神经网络的竞争性将客观分类信息转变成使用者所定义的类别。利用MATLAB神经网络工具箱对该BP-LVQ神经网络组合分类模型进行仿真实验,实验结果表明,该组合分类器的分类效率明显高于单一分类器。     

应用MATLAB设计神经网络

介绍了著名的计算机辅助设计工具MATLAB和神经网络.探讨了利用神经网络进行预测器设计的可行性,这个设计通过MATLAB实现.根据试验结果,获得了非常好的预测性能.多层网络比单层网络具有更好的学习能力.     

基于LabVIEW与MATLAB混合编程实现频谱细化分析

介绍了基于MATL气BScript节点、基于ActiveX的自动化、基于COM技术三种LabVIEW与MATLAB混合编程的方法,并介绍了复调制频谱细化分析的原理和方法。在此基础上,针对频谱细化分析的虚拟仪器实现问题,利用基于COM技术的LabVIEW与MATLAB混合编程方法实现了基于复解析带通滤波的复调制细化谱分析。