longwall scraper conveyor

基于MATLAB/Simulink的汽车ABS半实物仿真,本文所研究的是一种基于MATLAB/Simulink的汽车防抱死刹车系统（ABS）的半实物仿真的方法。本方法利用Simulink提供的模型建立车辆的传动系模型、自动变速箱模型和ABS模型等。所建成的这套半实物仿真系统既可在软件环境下对汽车进行仿真，也可以通过I/O接口与ABS系统相连接以观察系统的仿真效果，检验控制算法的合理性。通过合理改变相应参数，本系统还可以模拟实际汽车在不同工况下的工作情况，极大提高了汽车电子设备的研发工作的效率。同时，本系统也可用于教学演示。 ()

应用matlab产生用正弦信号调制的模拟PPM信号，并给出了功率谱密度(Matlab sinusoidal signal generated by application of the analog PPM signal modulation, and gives the power spectral density)

小波三级非标准规格化分解与重构 将载入的图像文件显示并进行非标准haar小波规格化分解与重构过程(Normalized wavelet decomposition and reconstruction of three non-standard image file will be included in the non-standard display and haar wavelet decomposition and reconstruction process of normalization)

此代码为主元分析法的应用代码，欢迎有需要的人士取用。(Principal component analysis of the application code, please access.)

lyapunov exponent ode

关于emd经验模式分解的幻灯片，里面给出了多了emd过程，求出imf(emd-imf)

信息论与编码中，对香农信源编码定理的仿真，验证了香农编码定理的可行性。(information theory and coding, right Shannon source coding theorem simulation, verification of the Shannon coding theorem.)

《kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》,对卡尔曼滤波在导航中的应用有很好的指导作用("Kalman" filter theory and its application in navigation system, a very good role in guiding the application of Calman filter in the navigation)

说明：  这是瑞利信道中有关多普勒频移的多径信道和单径信道的相关matlab仿真程序。(Rayleigh Channel is the Doppler shift of the multipath channel and single-channel tracks of Matlab simulation program.)

坐标转换（四参数） [row col]=size(source) for i=1:row u(i)=source(i,2) v(i)=source(i,3) x(i)=source(i,4) y(i)=source(i,5) B(2*i-1,1)=1 B(2*i-1,2)=0 B(2*i-1,3)=u(i) B(2*i-1,4)=-v(i) B(2*i,1)=0 B(2*i,2)=1 B(2*i,3)=v(i) B(2*i,4)=u(i) L(2*i-1,1)=x(i) L(2*i,1)=y(i) end X=inv(B *B)*(B *L) Txy=[X(1) X(2)] xzjz(1,1)=X(3) xzjz(1,2)=-X(4) xzjz(2,1)=X(4) xzjz(2,2)=X(3) [row1 col1]=size(target) for i=1:row1 u1(i)=target(i,2) v1(i)=target(i,3) d=[u1(i) v1(i)] md=Txy+xzjz*d end end (Coordinate conversion： [row col]=size(source) for i=1:row u(i)=source(i,2) v(i)=source(i,3) x(i)=source(i,4) y(i)=source(i,5) B(2*i-1,1)=1 B(2*i-1,2)=0 B(2*i-1,3)=u(i) B(2*i-1,4)=-v(i) B(2*i,1)=0 B(2*i,2)=1 B(2*i,3)=v(i) B(2*i,4)=u(i) L(2*i-1,1)=x(i) L(2*i,1)=y(i) end X=inv(B *B)*(B *L) Txy=[X(1) X(2)] xzjz(1,1)=X(3) xzjz(1,2)=-X(4) xzjz(2,1)=X(4) xzjz(2,2)=X(3) [row1 col1]=size(target) for i=1:row1 u1(i)=target(i,2) v1(i)=target(i,3) d=[u1(i) v1(i)] md=Txy+xzjz*d end end )