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自己编写的产生小m序列的程序，希望对大家有所帮助(m sequence)

用最大释然估计进行频率估计，并计算可拉美罗下界，通过蒙特卡罗实验进行计算。( Relieved estimates with the greatest frequency estimation and Latin Rao lower bound can be calculated by Monte Carlo experiments calculated.)

Ce travail présente la modélisation et la simulation d’un moteur asynchrone à cage par le logiciel MATLAB/SIMULINK. Ce type de moteur s’est imposé dans l’industrie grace à sa robustesse et sa simplicité de construction par contre sa simulation est difficile, car le modèle est fortement non linéaire. Actuellement, la disponibilité de puissants outils informatiques de calcul permet de surmonter cette difficulté. Le processus de démarrage du moteur, suivi de l’application d’une charge entraî née a été modélisé et simulé. Les résultats obtenus démontrent la justesse du modèle développé. D’autres régimes de fonctionnement du moteur peuvent être facilement étudiés

灰色动态预测源代码预测水资源。灰色动态模型群模型 是改进的灰色预测模型，可以克服不稳定信息带来的 不良影响利用不同时段数据建立不同的灰色 GM(1,1)模型来构造灰色预测模型 群，分别对未来时刻的各项预测值进行统计计算，并将统计平均值作为预测值， 进一步提高了预测的精度和预测结果的可靠度。(The gray dynamical prediction prediction source of water. Grey dynamic model group model is an improved gray prediction model can overcome the adverse effects of instability caused by the use of information to create different data at different times of gray GM (1,1) model to construct the gray prediction model group, respectively, each time in the future term prediction values ​ ​ of statistical calculations, and the statistical average as a predicted value, to further improve the accuracy and reliability of the prediction results of the prediction.)

there is a matlab cod,that is, Example of Supercritical Hopf bifurcation.

matlab 卡尔曼滤波实际例子，附带详细注释(Kalman filter matlab practical examples, with detailed notes)

StellarisWare baord ek-lm3s8962

gm（1，1）灰色预测源码，敬请查看，如有问题请联系(grey model，based on c++，please )

从国外找到的matlab信息论工具箱，比较实用，可以求随机变量的互信息和熵。(Matlab information toolbox, including m files for computing multual information and entropy.)

说明：  FNFB模擬，本論文旨在針對一自平衡兩輪電動車，發展兩種智慧適應運動控制策略及其嵌入式控制器研製技術。本文使用三星S3C2410 ARM處理器製作一台嵌入式控制器，用以實現所提的智慧適應型運動控制策略。藉由已發展的非線性數學模型，兩種結合模糊基礎網路(FBFN)之智慧適應型運動控制策略被提出，用以達成速度追蹤與轉向角速度控制。第一種智慧適應型運動控制方法使用模糊基礎網路近似學習模型不確定與時變的摩擦力，而第二種智慧適應型運動控制方法則採用模糊基礎網路直接學習該非線性控制器的能力。電腦模擬及實驗結果證實本文所建立的控制器有能力提供適當的控制動作，使得車體依照駕駛者的需求動作。(FNFB simulationThis thesis develops techniques for intelligent adaptive motion control and implementation of a self-balancing two-wheeled transporter. An embedded controller using Samsung S3C2410 ARM-9 processor is constructed to implement proposed motion control laws. With the nonlinear model of the vehicle, two kinds of intelligent adaptive motion controllers using fuzzy basis-function networks (FBFNs) are respectively proposed to achieve speed tracking )