Apprendre et ma�itriser LabVIEW par ses applications [electronic resource] /
by Nadia Martaj, Mohand Mokhtari.
- XXVI, 898 p. 1521 ill., 1448 ill. en couleurs. online resource.
Prise en main de LabVIEW -- Les boucles et structures -- Les cha�ines de carat�eres, tables, dates et heures -- Entr�ees/Sorties sur fichiers -- R�egulation -- Traitement des signal d�eterministes -- Traitement num�erique des signaux al�eatoires -- Les noeuds de propri�et�e -- Le noeud MathScript et la fen�etre MathScript LabVIEW -- Les sous-VIs -- Le tableaux et clusters -- Interpolations et R�egressions -- Statistiques et probabilit�es.
Cet ouvrage traite de l'apprentissage du langage LabVIEW �a travers ses applications dans des domaines industriels et acad�emiques, qui permettront �a l'ing�enieur, technicien ou �etudiant d'appr�ehender rapidement et efficacement ce langage. L'ouvrage commence, dans la partie I, par traiter les diff�erents types de donn�ees du langage LabVIEW (tableaux, clusters, complexes, cha�ines de caract�eres...), leur manipulation dans des structures d'ex�ecution (boucles While, For, la structure Condition, etc.), le langage textuel MathScript, des scripts Matlab, la bo�ite de calcul utilisant la syntaxe du langage C ainsi que les n�uds de propri�et�e qui permettent d'obtenir ou d�efinir la propri�et�e d'un VI. Cette �etude est men�ee �a travers des applications d'ing�enierie. La partie II est consacr�ee �a l'�etude de l'outil (S0 (BConception de contr�ole et simulation (S1(B avec lequel nous pouvons simuler des syst�emes analogiques ou discrets. La partie III contient diff�erentes applications qui traitent de nombreux th�emes comme la r�egulation (diff�erentes structures du PID, les commandes RST, LQI, etc.), la logique floue, le traitement de signal (d�eterministe, al�eatoire et filtrage adaptatif, etc.), le traitement des fichiers de mesure, la statistique exp�erimentale, etc. .
9783642453359
10.1007/978-3-642-45335-9 doi
Computer science. Computer simulation. Applied mathematics. Engineering mathematics. Physics. Statistics. Computer Science. Simulation and Modeling. Appl.Mathematics/Computational Methods of Engineering. Numerical and Computational Physics. Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences. Applications of Mathematics.