Spectral

产生模拟信号的程序，是我自己写的，毕业设计的时候用到的(Procedures generate analog signals that I wrote it myself, when used in graduate design)

Modèle de la machine asynchrone à cage d écureuil dans le repère dq de PARK.

= lorentzfit （× ） lorentzfit 符合输入（× ）与罗伦兹功能的形式 “ （× ）= 1 / （（- 2）^ 2 + 3号） 输入 ：因变量值[ 是] （× ） × ：独立变量的值 输出功率 一：名单[ 1 2 3 ] 罗伦兹参数 示例 × = - 16:0.1:35 = 19.4 / （（- 7）^ 2 + 15.8）+ randn （大小（× ）/ 10 ） = lorentzfit （× ） 杰瑞德·威尔斯 11 / 15 / 11 杰瑞德威尔斯[ 点] [在] [ 点] 教育公爵(a = lorentzfit(y,x) LORENTZFIT fits the input Y(X) with a Lorentzian function of the form Y (X) = A1./((X- A2).^2+ A3) INPUTS Y : Dependent variable values [Y(X)] X : Independent variable values OUTPUT A : List of Lorentzian parameters [A1 A2 A3] EXAMPLE x =-16:0.1:35 y = 19.4./((x- 7).^2+ 15.8)+ randn(size(x))./10 a = lorentzfit(y,x) Jered R Wells 11/15/11 jered [dot] wells [at] duke [dot] edu)

1)编写DFT子函数（计算并画出幅频特性），以后可调用。 2）N=32，M=32，128，256时，分析频率分辨率、频谱的光滑程度。 3）N=64，256，512时，分析频率分辨率和频谱的光滑程度。 (1) the preparation of DFT Functions (calculated and drawn amplitude-frequency characteristics), the future can be called. 2) N = 32, M = 32,128,256, the analysis of the frequency resolution, the degree of smooth spectrum. 3) N = 64,256,512, the analysis of the frequency spectrum resolution and the degree of smoothness.)

一个boost 升压AC-DC电路的matlab sumlink仿真电路 带有无功有功功率控制, 功率因素为1(Matlab sumlink simulation circuit of a boost boost AC-DC circuit with no power active power control, the power factor is 1)

高精度的matlab求微分方程组的边值问题的bvp6 c的解算器，精度高于常用的bvp4c。(bvp6c solver for ode bvps in matlab)

一篇学习simulink的仿真资料，包括一定的例程程序(A learning simulink simulation information, including certain routine procedures)

Raghuraj 与 Lakshminarayanan提出了基于特征值内相互关系建立预测模型,用于识别的模式识别方法——多变量预测识别模型（Variable Predictive Mode Based Class Discriminate, VPMCD）,并应用于生物学的模式识别中。VPMCD利用参数估计来建立预测模型，极大地减少了计算量，缩短了模型的训练时间。vpmcd5_revise为主函数，sec2_5_revise为训练函数(Variable Predictive Mode Based Class Discriminate, VPMCD)

CD4060的详细资料，介绍了CD4060的工作性能和相关参数(CD4060 detailed information on the CD4060' s work performance and related parameters)

非常快速的稀疏编码求解过程。可以用于各种类型的数据(fast solving the problem of sparse coding.You can apply sparse coding to any type of general data.)