В этом примере настройте проблему оценки параметров с помощью приложения Parameter Estimator и создайте на его основе код MATLAB. Дополнительные сведения о создании кода MATLAB из приложения см. в разделе Создание кода MATLAB для проблем оценки параметров (GUI). Кроме того, можно настроить проблему оценки в командной строке.
Затем разделите сгенерированный код MATLAB непосредственно перед определением целевой функции оценки. Это приводит к двум файлам - run функцию и setup функция, как описано в разделе Развернутое применение оценки параметров.
В setup добавьте следующие строки кода в конце для настройки тестовых объектов эксперимента и моделирования для развертывания и сохраните их в MAT-файле.
Experiment_out = prepareToDeploy(Experiement);
Simulator = createSimulator(Experiment_out);
Simulator = prepareToDeploy(Simulator,p);
save ObjectsToDeploy Experiment_out Simulator p
В run добавьте следующие строки кода в начале функции, чтобы включить модель Simulink в скомпилированный код и загрузить объекты, сохраненные в setup функция.
%#function simulink_model_name.slx
load ObjectsToDeploy Experiment_out Simulator p
Затем добавьте следующие строки, чтобы загрузить данные эксперимента и обновить объект эксперимента. В этом примере предположим, что данные эксперимента содержатся в первых трех столбцах файла электронной таблицы Microsoft Excel с именем fname.xls.
d = xlsread(fname);
u = timeseries(d(:,3),d(:,1));
y = timeseries(d(:,2),d(:,1));
Experiment_out = updateIOData(Experiment_out,'simulink_model_name/param1',u);
Experiment_out = updateIOData(Experiment_out,'simulink_model_name/param2',y);
Подробный пример развертывания проблемы оценки параметров с помощью компилятора Simulink см. в разделе Развернутое применение оценки параметров.
