中性点经线圈接地单相对地短路仿真

AMESimulinkStandardInterface_r2008a.mdl

高光谱空间预处理算法spatial preprocessing (SPP) algorithm for hyperspectral endmember extraction SPP ├── DEMO_SPPNFINDR.m ├── NFINDR.m ├── SAD.m ├── freadenvi.m └── spatial_preprocessing_SADpondSQdist.m 0 directories, 5 files

【实例简介】 MATLAB实现用有限元方法解决下列方程 基于Matlab，开发了求解梁问题的有限元程序

【实例简介】SVPWM

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。

蜂群pid算法(matlab)

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,:))

直流电机仿真（DC_motor2.slx）

将三相交流电从abc静止坐标系下变换的dq两相旋转坐标系下，进行电压电流闭环控制

function [RT,R,wg,h]=longbeige(fun,a,b,wucha,m)%RT是龙贝格积分表%R是数值积分值%wg是误差估计%h是最小步长%fun是被积函数%a b是积分上下限%m是龙贝格积分表中行最大数目%wucha是两次相邻迭代值的绝对误差【核心代码】