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已知x=0:1:12y=[43.65 109.86 187.21 312.67 496.58 707.65 960.25 1238.75 1560.00 1824.29 2199.00 2438.89 2737.71]y=L/(1+a*exp(-k*x))利用线性回归模型所得到的a和k的估计值和L=3000作为Logistic模型的拟合初值，对Logistic模型做非线性回归。

【实例简介】用matlab /simulink完成DPSK,OPSK,OQPSK信号的仿真分析对比，理解相移键控的基本原理，解调系统的性能。掌握各个模块之间的关系及系统参数，真确的应用matlab/simulink软件，学会使用软件中各个模块的作用、性能。把所学的知识与实际结合起来，应用到实际当中，学会使用matlab/simulink软件，掌握DPSK,OPSK,OQPSK解调和调制。

近年来，在高性能全数字控制的电气传动系统中，作为电力电子逆变技术的关键，pwm技术从最初追求电压波形正弦，到电流波形正弦，再到磁通的正弦，取得了突飞猛进的发展［1］。在众多正弦脉宽调制技术中，空间电压矢量pwm（或称svpwm）是一种优化的pwm技术，能明显减小逆变器输出电流的谐波成分及电机的谐波损耗，降低脉动转矩，且其控制简单，数字化实现方便，电压利用率高，已有取代传统spwm的趋势。本文对空间电压矢量pwm的原理进行了深入分析，重点推导了每一扇区开关矢量的导通时间，并在ti公司生产的dsp上实现三相逆变器的控制，证明了分析的正确和可行性。

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提出了一种网络分层和递归算法相结合的复杂配电网可靠性评估算法。该算法首先通过对网络的分层处理，将其等效为树状目录结构，然后通过对此结构的递归遍历，计算网络中各等效节点的可靠性参数和配电网可靠性指标。该算法用VB 语言编程，并采用了可视化界面，使评估方法更加便捷，评估效率更高。实例计算表明了该方法的有效性。

说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。