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应用切比雪夫滤波器，设计了带通滤波器function y=bandp(x,f1,f3,fsl,fsh,rp,rs,Fs)%带通滤波%使用注意事项：通带或阻带的截止频率与采样率的选取范围是不能超过采样率的一半%即，f1,f3,fs1,fsh,的值小于 Fs/2%x:需要带通滤波的序列% f 1：通带左边界% f 3：通带右边界% fs1：衰减截止左边界% fsh：衰变截止右边界%rp：边带区衰减DB数设置%rs：截止区衰减DB数设置%FS：序列x的采样频率% f1=300;f3=500;%通带截止频率上下限% fsl=200;fsh=600;%阻带截止频率上下限%

双闭环调速控制系统，速度环滑膜变结构控制，电流环PI控制，转矩波动抑制策略为PWM斩波控制。绝对原创！

如果有谁需要MATLAB程序的，可以用这个东西参考一下。多多支持啊。

第1章 绪论第2章 SAR成像原理2.1 引言2.2 SAR系统参数2.3 单脉冲距离向处理2.4 线性调频脉冲与脉冲压缩2.5 SAR方位向处理2.6 SAR线性测量系统2.7 辐射定标2.8 小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章 图像缺陷及其校正3.1 引言3.2 SAR成像散焦3.2.1 自聚焦方法3.2.2 自聚焦技术的精确性3.2.3 散射体性质对自聚焦的影响3.3 几何失真与辐射失真3.3.1 物理原因及关联的失真3.3.2 基于信号的MOCO方法3.3.3 天线稳定性3.4 残留SAR成像误差3.4.1 残留的几何与辐射失

基于相移法的三维重建，在linux环境下，结合opencv和opengl，实现三维重构!

【实例简介】该仿真模型源于课程设计，准确仿真出电网在不同故障状态下的电流，电压情况，分别在单相电压接地故障，相间短路故障，和相间短路接地故障时仿真出其正序、负序、零序情况

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【实例简介】LSTM异常检测自动编码器 使用LSTM自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次，实际上是现实生活中的大多数数据，我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件，很少见，不像正常情况下那么频繁。 例如，在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况，无论数据是否已标记，我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时，我们通常会使用“异常值检测”方法，例如，基于聚类的局部离群值因子（CBLOF） ，基于直方图的离群值检测（HBOS）等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器，如和。 但是，由于正数据点在数据中很少见，因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如，分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”，以实现最佳准确性。 在这里，我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。