使用 Simulink 进行二阶导纳系统的完整仿真的示例，包括四个模块：expect_input、admittance_ctrl_fext、position_control_fext 和 plant_dynamics_fext。 打开 Simulink 并创建一个新的模型。 在模型中添加以下模块： expect_input 模块：用于生成期望输入信号。 admittance_ctrl_fext 模块：表示导纳控制器，用于计算期望位置。 position_control_fext 模块：表示位置控制器，用于计算控制力。 plant_dynamics_fext 模块：表示系统动力学，用于计算系统响应。

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这是一个实现简单，准确率较高的方法。 本文主要通过以下几个方面进行介绍： 数据预处理 特征提取 模型训练与测试 模型优化 本案例是通过SVM分类器对样本进行训练与测试，达到识别车牌字母、数字及汉字的目的。关于SVM的原理这里就不多赘述了，想了解的同学可以看下陈老师的SVM讲解，写的细致且易懂。 耳东陈：零基础学SVM—Support Vector Machine(一) 数据集是已经分割好的车牌字符，共有1000张车牌字符图片，大小均为47*92，两个txt文本文件分别包含所有字符和需要手工校正的字符图片的名字及对应的类别。