基于adams与simiulink的机械臂控制仿真

在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。  偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。

谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成

IIR  uwb脉冲，然后经PPM调制，经Cassioli信道获得其冲激响应h，再经卷积求得接收方获得信号，增加高斯噪声，再然后用uwb信号与接收信号作互相关函数求取延迟时间。根据各个延迟时间，由TOA算法定位。 【文件目录】 TOA_uwb ├── TOA_LS.m├── TOA_main.m├── constrained_weighted_NLOS│   ├── TOA_LS.m│   ├── add_noise.m│   ├── cir_cir_intersection.asv│   ├── cir_cir_intersection.m│   ├── constrained_weighted_NLOS.asv│   ├── constrained_weighted_NLOS.m│   ├── constrained_weighted_NLOS_ireative.m│   ├── cost_est.asv│   ├── cost_est.m│   ├── hs_err_pid404.log│   ├── limda_est.asv│   ├── limda_est.m│   ├── weights_cal.asv│   └── weights_cal.m├── dist_t.m├── kalmanfltr.m├── main.m├── monocycle.m├── tdoa_method.m├── tempt.m├── tempt1.m├── testing.asv├── testing.m├── toa.m├── uwb_channel.asv└── uwb_channel.m1 directory, 28 files

智能微电网粒子群优化算法

【实例简介】利用非序贯蒙特卡洛法实现含风电的发电系统可靠性评估

【实例简介】

本程序为使用matlab读取csv文件并根据文件中数据作图，使用步骤：在matlab中打开plotcsv.m文件，将根据需求修改.csv文件名字，运行即可。

【实例简介】

相控阵天线方向图的不同画法3(Beam_F2.m)