differentialevolution-2014-08-30

:运用牛顿动力学方法对单级倒立摆系统进行了数学建模,并对基于经典控制理论的PID控制方 法、基于最优控制理论的LQR控制方法,以及基于模糊控制理论的模糊控制方法进行了仿真对比分析 研究,其分析结果对该方向的研究具有理论指导意义(: Application of Newton)

6 sigma设计用源程序 (Design for six sigma ORTHOGONAL ARRAY TOOL V52.XLS)

FIR code in MATLAB, Time domain plots of signal and filters, plotting filter response of filters and the two speech bands(lower and upper) in freq domian

Demonstrate rs decoding in frequency domain

一个关于指纹识别的MATLAB编程，对大家会有帮助的(A fingerprint identification on MATLAB programming, it would be helpful to everyone)

发送一个开放声音控制（OSC）的信息通过UDP连接 oscsend（美，路径） oscsend（美，路径，类型，arg1的，arg2的,...) oscsedn（美，路径，类型，[参数]） ü= UDP的对象与打开的连接。 路径=路径字符串 =同类型的参数类型的字符串， 支持： 我=整数 f=浮动 商S =串 每组空（忽略相应的参数） 余=脉冲（忽略相应的参数） T=真（忽略相应的参数） F=假（忽略相应的参数） 乙=布尔（不是官方：将参数为T/在F型） 不支持： b=一滴 参数=参数所指定的类型。 示例 ü=的UDP（ 127.0.0.1 ，7488） 的FOPEN（美） oscsend（ü， /测试 ， ifsINBTF ，1，3.14， 您好 ,[],[],虚假,[],[]) fclose（美） 如需关于振荡信息http://opensoundcontrol.org/。(Sends a Open Sound Control (OSC) message through a UDP connection oscsend(u,path) oscsend(u,path,types,arg1,arg2,...) oscsedn(u,path,types,[args]) u = UDP object with open connection. path = path-string types = string with types of arguments, supported: i = integer f = float s = string N = Null (ignores corresponding argument) I = Impulse (ignores corresponding argument) T = True (ignores corresponding argument) F = False (ignores corresponding argument) B = boolean (not official: converts argument to T/F in the type) not supported: b = blob args = arguments as specified by types. EXAMPLE u = udp( 127.0.0.1 ,7488) fopen(u) oscsend(u, /test , ifsINBTF , 1, 3.14, hello ,[],[],false,[],[]) fclose(u) See http://opensoundcontrol.org/ for more information about OSC.)

说明：  对广义预测控制算法的性能指标进行改进从而编写的程序，可以达到更好的控制效果。(By improving preparation procedures on the performance index of generalized predictive control algorithm, and can obtain better control result.)

these packages is for generating random data

高斯白噪声下的LMS算法，归一化LMS算法。附仿真结果报告、源代码、截图，内容详尽，希望对您有所帮助(Gaussian white noise of the LMS algorithm, the normalized LMS algorithm. With the simulation results are reported, the source code, screenshots, and detailed, I hope for your help)

simple equation plot in matlab