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（1）变换模块 本模块包含两部分内容：利用 反变换规则将 坐标系下的两相电流转换成三相电流；利用间接矢量控制，得到转子角位移，公式如下（2） 电流滞环控制器(Hysteresis current controller)模块（3） 电压源型逆变器(Voltage sourse inverter,VSI)模块 （4） 变换模块（5） 感应电机(IM)模块 该感应电机模型是基于交流电机的电路方程、转矩方程以及运动方程建立起来的。该仿真模块为一个三输入、六输出的系统子模块。输入为 坐标系中定子电压，输出则是 坐标系中的转子电流和转子磁链，以及输出的转矩。（6） 电流反馈模块（7）速度控制器模块 ()

这个m代码包含了一系列的小波变换的实现函数，有Daubechies,symlets,splines,S+P小波, JPEG2000小波变换等. 可以进行1D或者二维小波变换。(The m code contains a series of wavelet transform to achieve function, and Daubechies, symlets, splines, S+ P wavelets, JPEG2000 and other wavelet transform. Can be 1D or two-dimensional wavelet transform.)

一种通用的稀疏编码方法，sparse coding，在图像去噪，目标识别等方面有着广泛的应用。(A generic sparse coding, sparse coding, in image denoising, object recognition have a wide range of applications.)

emd/wavelet信号处理的matlab程序 ARIMA时间序列matlab预测程序 单纯形法matlab程序 图论算法及其matlab代码 adaboost原理及代码(emd/wavelet signal processing matlab program ARIMA time series matlab prediction program simplex method matlab program graph theory algorithm matlab code adaboost principle and code)

超分辨空间谱估计技术研究(Super-resolution spatial spectrum estimation technology research)

光学信息处理用的MATLAB程序，光学信息处理用的MATLAB程序。(MATLAB program for optical information processing )

hdb3编译码程序。能实现对20位随机序列的hdb3编码和译码，以及对应功率谱密度的显示。(hdb3 codec and decodec program. It can codec and decodec the realitive 20 bits in hdb3 rule. And display the realitive power denty.)

matlab code for solar radiation simulator

AN MATLAB DESIGN OF PV ARRAY PAPER

基于新的树编码方式用免疫遗传算法解决DCMST问题：提出了一种新的树编码方式，可以方便地表达一棵树，简化了树在遗传算法中的编码表达。且新的树编码方式清楚地表达了边的信息，有利于疫苗的设计。此外，本文使用免疫遗传算法，有效地克服了传统遗传算法中解退化的现象。数值实验表明，解的振荡相对于传统遗传算法减小了，且收敛速度更快。(New tree-based encoding genetic algorithm with immune DCMST problem: A new tree encoding, you can easily express a tree, the tree simplifies the code in the expression of genetic algorithm. And new tree encoding side clearly expressed information is conducive to vaccine design. In addition, we use the genetic algorithm can effectively overcome the traditional genetic algorithm, the phenomenon of degradation in the solution. Numerical experiments show that the oscillation of solutions with respect to reducing the traditional genetic algorithm, and the convergence faster.)