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经典的SPWM逆变电路，用matlab进行仿真，已经调试通过

本科毕业设计，论文，word版摘 要 目前，由于PID具有结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温的被控对象是一个大惯性大迟延非线性且对象变化的系统。常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次

图像的压缩感知之AMP算法，相较于FISTA算法在执行效率上更加有效，迭代到30次左右可实现很小的误差。

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粒子群算法、遗传算法、动态规划等算法C#实现，貌似是那个学校做的

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计算矩阵各列与其他各列的互相关系数，并按照概率分布利用直方图的形式展示出来。该互相关系数的定义参考Michael Elad的《Sparse and Redundant Representations》p25 Definition2.3

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