Closed_Model

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无功补偿STATCOM的simulink建模，采用直接电流(STATCOM reactive power compensation Simulink modeling, using direct current)

规则障碍物环境下的机器人路径规规划matlab源码！ (Robot path planning rules obstacle environment planning matlab source code!)

FDTD方法，以PML为边界条件，是二维的算法(FDTD method, the PML boundary condition is two-dimensional algorithm)

说明：  按FPE定阶的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪声：Gauss.txt 程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。 程序运行结果如下： n: 1 判断阶次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判断阶次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判断阶次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判断阶次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判断阶次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判断阶次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 从以上结果可以看出，当n=5时，fpe值最小，所以这时的模型阶次和参数估计值为最优结果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771(err)

模式识别 MATLAB 的工具箱,比较实用,包括SVM,IICA,PCA,NN等等模式识别算法.，已通过测试。 (MATLAB toolbox of pattern recognition, more practical, including SVM, IICA, PCA, NN pattern recognition algorithms. Has been tested.)

说明：  精度测试时延，基于原始套接字，高精度的测量，大学实验用很好(Socket)

sample visua basic hoc tap bao cao

说明：  dll for personal medical uses

模糊训练程序以及matlab迟滞系统建模，希望对大家有所帮助，用于精密平台控制(fuzzy hysteresis)