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关于统计工具箱中的一些基本统计命令的PPT讲义(About Statistics Toolbox statistical commands some of the basic PPT notes)

本课程是航空航天类院校本科飞行器设计与工程专业教学计划中的一门技术基础课。为飞行器设计与工程专业学生的必修课。本课程的目的和任务是使学生掌握流体力学基本知识和空气动力学的基本概念、基本理论，以及解决空气动力学问题的基本方法和分析手段。本课程的内容可分为两大部分：低速空气动力学和可压缩空气动力学，包括了空气动力学的基本概念、低速流动和可压缩无粘流动的基本原理、绕翼型和机翼的不可压缩流动的薄翼理论和有限翼理论、激波理论、翼型亚音速和超音速线化理论及应用等。(This course is a class of undergraduate aerospace vehicle design and engineering teaching program in a technical basic course.)

根据连续时间函数的采样数据，利用spline重构该连续函数，并检查重构误差。(spline interpolation )

program for pam and qpsk for matlab

说明：  包含CG、BICG和GMRES算法及jacobi和SOR迭代法等多种算法，可以很好的适用于阶数较大的线性系统的数值计算。(Including CG, bicg, GMRES algorithm and Jacobi and SOR iterative algorithm, they can be well applied to the numerical calculation of large order linear system.)

matlab的文档，想要学习matlab的同学可以看看。(The people who wants to learn the Matlab well can download the PDF documents.)

用matlab实现 传递函数 如果 转换到 Z 变换传递函数(show the methods for solving transfer function )

分别给出了饼图的绘制、阶梯图、枝干图、罗盘图、轮廓图、交互式图形、变换的傅立叶函数曲线、劳伦兹非线形方程的无序活动、填充图、条形图和阶梯形图matlab的样例代码，简单实用。(Drawing pie charts are given respectively, ladder diagram, branches map, compass map, contour maps, interactive graphics, the Fourier transform function curves, Lorenz chaotic activities of non-linear equations, filling diagrams, bar charts and first-order ladder matlab sample code, simple and practical.)

说明：  基于空间矢量电压算法的SVPWM控制模型，对于电机控制建模有很好的帮助作用。(Algorithm based on space vector SVPWM voltage control model, for motor control modeling are very helpful.)

说明：  遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。(a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural evolution. This heuristic is routinely used to generate useful solutions to optimization and search problems. Genetic algorithms belong to the larger class of evolutionary algorithms (EA), which generate solutions to optimization problems using techniques inspired by natural evolution, such as inheritance, mutation, selection, and crossover.)