MATLAB PID 自抗扰控制

匈牙利算法和murty算法的简介及MATLAB实现。

差分演化算法的matlab程序: function DE(Gm,F0)%差分进化算法程序基本程序%F是变异率   F0=0.6 Gm=1000; %最大迭代次数Np=100; %种群规模CR=0.9;  %杂交参数G=1;%初始化代数D=0;%所求问题的维数eps=1e-9;%精度ge=zeros(1,Np);%各代的最优值bestx=zeros(Np,D);%各代的最优解%产生初始种群%xmin=-10;xmax=100;%带负数的下界xmin=-5.12;xmax=5.12;%-----函数值计算-----------function result=DEMB(XX);     sol=XX;     result=0;for i=1:D    result=result sol(i)^2;    %y=sum(XX.^2-10.*cos(2.*pi.*XX) 10);endend%---------------------------X0=(xmax-xmin)*rand(Np,D) xmin;X=X0;%%%%%%%%%%变异操作X1new=zeros(Np,D);%初始化X1_new=zeros(Np,D);%初始化X1=zeros(Np,D);%初始化value=zeros(1,Np);while Gxmin)&(bonCR %利用二项分布来交叉            X1_new(i,:)=X(i,:);        else            X1_new(i,:)=X1new(i,:);        end    end %%%%%%%%%%%%%%%竞争操作    for i=1:Np     if DEMB(X1_new(i,:))

粒子群算法，多目标优化

压缩包中包含sift和surf的图像配准，先用sift或者surf特征提取，然后进行特征匹配，最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改，surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。

模糊自适应PID控制是在PID算法的基础上，以误差e和误差变化率ec作为输入，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整，来满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。 【源码目录】 自适应模糊PID ├── Fuzzypid2.mdl ├── __Previews │   └── work222.mdlPreview ├── fight.mdl ├── fuzzyPID.fis ├── mohupid1.fis └── work222.mdl 1 directory, 6 files

相干信号源数目估计

水平极化方向图，各种天线水平极化方向图参数代码，对研究天线极化很有帮助

基于adams与simiulink的机械臂控制仿真

【实例简介】三相PFC加DC-DC变换simulink仿真

软阈值降噪法，硬阈值降噪法，和程序运行后的图形