prepareToDeploy

为部署与配置实验金宝app编译器

自从R2020a

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语法

Experiment_out = prepareToDeploy(实验)

描述

例子

Experiment_out= prepareToDeploy (实验)配置定义输入和输出数据的一个实验模型金宝app^®模式指定为sdo.Experiment对象实验为部署金宝app仿真软件编译器™。

prepareToDeploy节省的初始状态和输入数据Experiment_out这样sdo.Experiment对象不需要执行模型错误检查或配置在部署为一个可执行的一部分。

输入参数

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`实验`- - - - - -仿真软件模型的输入和输出数据金宝app
`sdo.Experiment`对象(默认)

仿真软件模型的输入和输出数据,指定为一个金宝appsdo.Experiment对象。

输出参数

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`Experiment_out`——实验为部署与配置金宝app仿真软件的编译器
`sdo.Experiment`对象(默认)

实验为部署与配置金宝app仿真软件的编译器,作为一个返回sdo.Experiment对象。

例子

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建立实验和仿真测试对象的部署

打开生活的脚本

对于这个示例,使用设置参数估计问题参数估计量应用MATLAB代码并生成。更多信息生成MATLAB代码的应用程序,看看生成参数估计问题的MATLAB代码(GUI)。或者,你也可以在命令行设置您的估计问题。

接下来,将生成的MATLAB代码之前估计目标函数定义。这导致了两个文件 $- - - - - -$ 一个运行函数和一个设置功能,如中描述参数调优数码双胞胎。

在设置函数,添加以下代码行最后配置实验和仿真测试对象MAT-file部署和拯救他们。

Experiment_out = prepareToDeploy(做成的);模拟器= createSimulator (Experiment_out);模拟器,模拟器= prepareToDeploy (p);保存ObjectsToDeployExperiment_out模拟器p

在运行函数,添加以下代码行数的函数,包括仿真软件模型的编译后的代码保存在和加载对象金宝app设置函数。

% #函数simuli金宝appnk_model_name.slx负载ObjectsToDeployExperiment_out模拟器p

接下来,添加以下行加载实验数据和更新实验对象。对于这个示例,假设实验数据都包含在一个Microsoft Excel电子表格文件的前三列命名fname.xls。

d = xlsread(帧);u = timeseries (d (:, 3), d (: 1));y = timeseries (d (:, 2)、d (: 1));Experiment_out = updateIOData (Experiment_out,“金宝appsimulink_model_name / param1”u);Experiment_out = updateIOData (Experiment_out,“金宝appsimulink_model_name / param2”,y);

对于一个详细示例展示如何使用仿真软件编译器部署你的参数估计问题,明白了金宝app参数调优数码双胞胎。