想知道为什么在Simulink中运行缓慢吗？那么今天赞奇云工作站就为大家解决这个问题，跟着我来看看吧。有几种可能会导致你的模拟运行缓慢:1. 你有一个MATLAB函数块——当一个MATLAB Fcn块存在时，MATLAB解释器在每个时间步被调用。这大大降低了模拟速度。因此，您应该尽可能使用内置的Fcn块。2. 编写为MATLAB文件的s函数- s函数在每个时间步上求值。通过将MATLAB文件转换为
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2024-11-01 10:36:29
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Simulink对于工科生来说，必不可少，它的应用大大缩减了我们的产品开发成本与开发周期，但是随着其不断地更新换代，对于算法的精确度越来越高，现实中我们对系统的要求也越来越高，难免会遇到仿真速度变慢，无法满足我们现实需要的情况。下面我们结合MathWorks Support Team列举的可能导致仿真运行速度很慢的几种原因，进行一些总结与探讨：1. 模型中有一个 MATLAB 函数块 ：如下图所示
该系列博客主要讲述软件在自动控制方面的应用，参考书籍：《与控制系统仿真》。2.SIMULINK仿真设置及实例2.1 SIMULINK功能模块的处理2.1.1 SIMULINK功能模块参数设置2.1.2 SIMULINK模块基本操作在模型窗口中，选中模块，四角出现黑色标记，对模块可以进行如下操作：移动：选中模块，按住鼠标左键将其拖曳到想放置的位置即可；要脱离线移动，按住键进行拖曳；复制：选中模块，按
Solver Options首先要知道为什么要选择不同的求解器（可以简单理解成不同的算法）。在simulink中，搭建好模型后，点击开始仿真，simulink会先把你搭建好的模型转变成微分方程组。对微分方程组进行求解，就可以得到你希望输出的变量的数值。而对于不同类型、不同阶数的微分方程组，并不是一招鲜吃遍天的。举个例子，对于算法A，有一些系统太过简单，有一种算法B明明更快，没必要用A；有一些系统太
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2024-09-24 11:04:19
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仿真时间太长使用Sumulink进行仿真时，有时会发现仿真时间“走的太慢”，甚至有时候程序跑几个小时还没有结束，原因是在Simulink中默认使用了“变步长”的设置（图1）， &
本文主要内容：PID控制器，MATLAB/Simu link仿真模型的搭建、介绍以及各控制器性能的比较与分析。 一、本文中用到的Simulink模块 以上呢就是本文用到的simulink模块，（）内的是该模块在simulink中的名字，我们在找该模块的时候，直接在simu link中的搜索就行了，如找Manual Switch
《SIMULINK仿真参数的设置》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SIMULINK仿真参数的设置(13页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、SIMULINK仿真的运行,一、设置仿真参数和选择解法器 设置仿真参数和选择解法器，选择Simulation菜单下的Parameters命令，就会弹出一个仿真参数对话框，它主要用三个页面来管理仿真的参数。 Solver页，它允许用户设置仿真的开始和结束时间，
1. Simulink快速输入模块点击空白处可直接输入器件名称进行搜索，无需进入库中调用按照这样继续输入模块，搭建一个控制系统模型鼠标单击拖动PID控制器，选中create subsystem,可创建子系统；点击左边area框图，框住transfer fun可将这一模块作为一个整体拖动，双击空白处可输入中文，点击中文拖向具体模块，可作为注释使用。点击输出箭头，右键选中create&conn
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2024-05-28 23:31:17
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Matlab simulink 给数学建模和解非线性方程提供了莫大的便利，但是对于大型仿真程序，smulink仿真速度使人叫苦不迭。总体来说，影响simulink仿真速度有以下几个因素，同时将解决方法奉上：（1）参数设置问题，变步长还是定步长，定步长的大小，求解方法（a）变步长可以大大加快仿真速度，但同时也可能带来结果不准确的问题。（b）定步长的不长越大仿真时间与少，仿真时间的长短大致与仿真步长成
附加测试：OpenCL通用计算性能测试通用计算是指用GPU来辅助CPU工作，通过强大的并行数据处理能力来获得数倍甚至数十倍的性能提升，实际上这种加速是通过OpenCL通用计算技术实现的。对于我们DIY玩家来说，我们最关心的就是用显卡通过OpenCL执行一些与显示/图形无关的任务，比如文件压缩、图片处理、视频转换等等。HSA架构加速也能算作是通用计算的一种类型，但HSA架构的目标更长远，hUMA的存
DeepFace是Facebook在2014年的CVPR上提出来的，后续出现的DeepID和FaceNet也都体现DeepFace的身影，可以说DeepFace是CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。下边介绍DeepFace的基本框架。一、网络架构DeepFace的架构并不复杂，层数也不深。网络架构由6个卷积层 + 2个全连接层构成。 二、
Gromacs安装WSL2 Ubuntu 20.04.6 LTS1. 安装WSL22. 安装必要的软件2.1 安装gcc、g++、cmake2.2 安装cuda（需要nVidia显卡）3. 安装Gromacs3.1 下载Gromacs3.2 安装3.3 测试Colab1. 首次使用1.1 上传gromacs-2022.tar.gz1.2 在Colab中使用（修改自己上传的gromacs版本）2.
1、首先安装nvidia显卡驱动，安装显卡驱动对应的CUDA，安装和CUDA对应的cudnn,不清楚的小伙伴请移步到Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制_BetterJason的博客2、 安装必要软件包sudo apt install autoconf automake build-essential cmake git-core libas
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2024-08-29 13:55:27
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在基本模型具备的情况下，模型仿真的速度越快，算法的开发速度和效率就越高。在机器性能（CPU/内存/显卡等）一定的情况下，了解如何提高模型仿真速度，很有必要！
现将网上整理的提高Simulink仿真速度的资料整理如下，有效性还未验证。根据仿真过程将其整理为以下几部分：模型仿真参数的设置（步长、求解器、仿真时间等）、模型模块的搭建、模型显示和输出设置。模型仿真参数的设置 1、较小的步长或采样
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2024-09-11 16:54:53
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IBM日前放出话来，说旗下POWER服务器上的机器学习不仅仅是比谷歌云的tensorFlow快而已，而是快了整整46倍。谷歌软件工程师Andreas Sterbenz今年二月曾发文描述如何利用谷歌云机器学习和tensorFlow进行大规模广告和推荐场景点击预测。数据经过预处理(60分钟)后进行实际学习，训练用了60台工作机器和29台参数机器。该模型的训练花了70分钟，评估损失为0.1293。据我们
最近有机会蹭组里的图形工作站跑DNN，想着终于有机会感受一下GPU的速度，结果网上一看全是细节性的教程，对小白十分不友好。经过一下午的鼓捣，踩了一些坑，最后终于弄好了，在这里全面的记录一下经过，大部分人按这个步骤走应该都能no error。总述keras使用CPU和GPU运算没有任何的语法差别，它能自动地判断能不能使用GPU运算，能的话就用GPU，不能则CPU。你只需要在代码开头加上下面这一句就行
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2024-01-19 22:39:32
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前言在深度学习当中，我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练，仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间，但是我们可以使用GPU来加速训练模型，这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。下图是我在训练模型过程中使用GPU加速和未使用GPU加速花费时间的对比：由图中可以看出，使用GPU加速要比未使用GPU加速训练模型快很多。接下来我就教大家如何在在深度学习训练模型过程中使用GPU加速。注意：以下安装
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2023-10-19 21:17:06
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目录一、安装&问题二、题目&代码三、结果 一、安装&问题Pycharm中File->setting->Python Interpreter添加opencv-python及opencv-contrib-python，调用时直接import cv2即可。 我原来用的Pycharm版本是2018年的，点了更新之后注销快捷键Ctrl+/用不了了，解决方法是：File-
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2024-04-19 11:06:37
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一、访存问题开发的GPU模块尽可能多的与CPU对应，这样才能方便移植。GPU代表图形处理单元。最开始是为渲染各种图形场景而建立，这些场景是基于大量的矢量数据建立的。由于矢量图形的特殊性，数据不需要以串行的方式一步一步执行的，而是并行的方式一次性渲染大量的数据。从GPU的结构上来说，不像CPU基于数个寄存器和高速指令集，GPU一般有数百个较小的处理单元。这些处理单元每一个都比CPU的核心慢很多很多。
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2024-05-10 17:36:13
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活动总结 2020年6月23日，省外返校学生陆陆续续返校中，我们有幸邀请到运载工程与力学学部、汽车工程学院的博士研究生姜凯师兄，分享对Matlab的运用心得。姜凯师兄的研究方向是车身轻量化技术，研究领域涉及到扩展的几何分析，以及碳纤维复材的多分辨率模拟，并且参加了X7R创新课题框架车身特性参数多目标优化项目。在研究过程中，姜凯师兄对Matlab也是运用自如。 内容回顾 姜凯师兄的
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2024-03-26 07:46:35
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