【MATLAB深度学习工具箱】学习笔记--Simulink相关设置总结
【此文长期更新】生成Simulink模型各种神经网络,如拟合神经网络fitnet,模式识别网络patternnet,反馈前向神经网络feedforwardnet,聚类神经网络selforgmap等都是newwork的一种,而network类包含有方法gensim,通过gensim均可直接生成一个Simulink模型。gensim(network)得到如下Simulink模型:仿真时间设置在拟合、模
【此文长期更新】
生成Simulink模型
各种神经网络,如拟合神经网络fitnet,模式识别网络patternnet,反馈前向神经网络feedforwardnet,聚类神经网络selforgmap等都是newwork的一种,而network类包含有方法gensim,通过gensim均可直接生成一个Simulink模型。
gensim(network)
得到如下Simulink模型:
仿真时间设置
在拟合、模式识别、及聚类等多数情况,无需进行长时间的仿真,因为输入是常值。
所以可以把Simulink的仿真时间调整为0。如下所示,把Stop Time由默认的10.0,改为0。
默认值:
改后值:
从Workspace导入数据
从Workspace导入数据需要使用Simulink Labrary Browser里面Sources中的From Workspace。如下图所示:
在Simulink环境中连接好后,需要在m文件或Command Window中编辑信号。信号需要包含至少两类数据。
第一类数据为time;
第二类数据为signals.values;
若仿真时间设定为0秒。可以按如下方式编辑信号:
simin.time = 0;
simin.signals.values=zeros(1,13);
注意.signals.values的行数需要与.time的行数相同。
从Simulink导出数据
从Simulink导出数据需要使用Simulink Labrary Browser里面Sinks中的To Workspace。如下图所示:
添加之后如下图所示:
运行Simulink仿真后,可以在Workspace里面看到out结构体,从此结构体中索引即可查看相关数据。
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