传统的单脉冲测向方法主要有3种，分别是半阵法、加权法和和差比幅法。在了解单脉冲测向之前，首先要知道确知波束形成，确知波束形成就是设计一组权值，使得对各个阵元接收到的信号进行加权求和之后，形成一种空间滤波，选择性的接收期望方向的信号而抑制其他方向的信号。在实际情况中，前端处理得到的波束指向角​ 不一定等于 ，但真实角度一般出于波束的3dB带宽以内。因此我们就需要一种方法在已知确知波束指向角的情况下测量期望信号的真实方向。单脉冲测角就是用于解决该问题。通常情况下，单脉冲测角需要在阵列的输出端分别形成和波束和差波束，其中和波束要求在波束指向处形成主瓣增益，而差波束则要求在波束指向处形成零陷。

一、简介 针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）预测困难的问题，提出一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称 LSTM）神经网络的滚动轴承 RUL预测方法。首先，对滚动轴承原始振动信号作快速傅里 叶变换（fast Fourier transform，简称FFT；其次，将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，将其作为 CNN 的输入，并利用 CNN自适应提取局部内在有用信息，学习并挖掘深层特征，避免传统算法需要专家大量经验 的弊端；然后，再将深层特征输入到 LSTM网络中，构建趋势性量化健康指标，同时确定失效阈值；最后，运用移动平均法进行平滑处理，消除局部振荡，再利用多项式曲线拟合，预测未来失效时刻，实现滚动轴承 RUL 预测。实验结果表明，所提方法构建的趋势性量化健康指标在两种故障模式下都具有良好的单调趋势性，预测结果能够较好地 接近真实寿命值。 ————————————————

用c写的matlab程序，做的是RSSI的质心算法的仿真

3.4 一个完整的脚本 上面介绍了函数的使用，一个完整的脚本还需要以固定格式的开头片段，所以在编写程序时还需要一个相对比 较固定的开始。 下面以建立一个圆喇叭天线为例说明如何通过编写 MATLAB 程序生成对应 vbs 脚本，完成天线建模、端口设 置、添加空气盒子和边界、添加求解等。 该示例的 MATLAB 完整程序如下，m 程序源文件和 vbs 文件可通过链接下载： https://pan.baidu.com/s/1smo7Rit

**音乐（MUlti-Signal Classification，MUSIC）算法**是一种经典的阵列信号处理方法，主要用于无源定位、参数估计和信号分离等场景。在MATLAB环境中，MUSIC算法的仿真可以帮助我们深入理解其原理，并进行实际应用的验证。下面将详细介绍MUSIC算法及其MATLAB实现的关键步骤。 **MUSIC算法的原理** MUSIC算法的核心是寻找信号子空间和噪声子空间。假设我们有一个由N个传感器组成的阵列，接收到K个窄带远距离信号和噪声。信号到达各个传感器时会有不同的相位延迟，形成一个线性模型。MUSIC算法利用这一模型，通过以下两个步骤进行信号参数估计： 1. **信号子空间和噪声子空间的构建** - 通过计算阵列的自相关矩阵R，然后对R进行特征分解，得到特征值和对应的特征向量。 - 特征值按大小排序，对应大特征值的前K个特征向量构成信号子空间，其余的构成噪声子空间。 2. **谱峰搜索** - 建立伪谱函数（PSF），该函数在信号方向角上为零，在噪声方向角上为无穷大。伪谱函数可以表示为噪声子空间向量与阵列响应向量的内积的倒数。 - 扫描整个可能的方向角范围，找到PSF的最大值，这些最大值对应的就是信号源的方向角。 **MATLAB仿真步骤** 在MATLAB中，实现MUSIC算法的步骤包括数据生成、预处理、特征分解和谱峰搜索等部分。 1. **数据生成** - 创建信号源的模拟，包括信号频率、功率、角度等信息。 - 生成噪声，通常假设为高斯白噪声。 - 使用这些信号源和噪声生成阵列接收的数据。 2. **预处理** - 计算阵列的自相关矩阵R，可以通过对数据进行共轭转置并相乘来实现。 3. **特征分解** - 对自相关矩阵R进行特征分解，得到特征值λ和特征向量V。 - 根据特征值大小，选择前K个特征向量构成信号子空间矩阵U_s，剩余的构成噪声子空间矩阵U_n。 4. **谱峰搜索** - 计算噪声子空间的伪谱函数PSF(θ) = 1 / ||U_n * a(θ)||^2，其中a(θ)是阵列响应向量，θ是扫描的角度。 - 找到PSF的最大值，确定信号源的方向角。 5. **结果验证** - 通过对比仿真结果和已知的信号源参数，评估MUSIC算法的性能。 在提供的压缩文件"ff883d7030ca4b0c890ec2009b30b1f1"中，很可能包含了实现这些步骤的MATLAB代码，以及详细的注释帮助理解每个部分的功能和计算过程。通过学习和运行这个代码，你可以更直观地了解MUSIC算法的工作原理，并且能够进行参数调整和性能优化，适用于自己的实际应用场景。 总结来说，MUSIC算法是阵列信号处理中的一个重要工具，通过MATLAB仿真，我们可以更好地理解和掌握这一技术。在实际操作中，不仅要注意算法的理论细节，还需要关注MATLAB编程技巧，如矩阵运算的效率和结果的可视化，以提高仿真效果和分析能力。

在电力系统领域，船舶能源系统正逐渐从传统的独立交流电网转向更为高效、灵活的交直流微电网系统。本文将深入探讨“船用变流器交直流微电网仿真”这一主题，旨在提供一个基于MATLAB/Simulink的仿真平台，供学习者参考和研究。 我们关注的核心组件是“船用变流器”。变流器是电力系统中的关键设备，它负责将直流电(DC)转换为交流电(AC)或反之，以满足船上不同负载的需求。在船用环境中，由于空间限制、效率要求和能源管理复杂性，变流器的设计与控制技术显得尤为重要。变流器的性能直接影响到整个微电网的稳定性和能效。 接下来，我们讨论“微电网”这一概念。微电网是由分布式能源资源（如太阳能电池板、风力发电机等）和储能系统组成的局部电力网络。它可以独立运行，也可以并入主电网。在船用环境中，微电网能够优化能源利用，提高系统的可靠性和灵活性，同时减少对化石燃料的依赖。 “MATLAB/Simulink”是进行电力系统仿真的强大工具。MATLAB是一种高级编程语言，适合数值计算和数据分析；Simulink则是其图形化建模环境，特别适用于动态系统建模和仿真。通过Simulink，用户可以构建复杂的电气系统模型，包括变流器、微电网控制器以及电力电子设备，并进行实时仿真，以验证设计的有效性和稳定性。 在这个特定的仿真项目中，“bingliwang.slx”很可能是一个已保存的Simulink模型文件。这个模型可能包含了船用变流器和微电网的详细结构，包括变流器拓扑、控制策略、能量管理系统等。用户可以通过打开这个文件，观察和分析模型的组成部分，甚至修改参数进行定制化的仿真试验。 学习者可以通过此仿真模型了解如何设计和控制船用变流器，以及如何在微电网中实现有效的功率分配和电压/频率控制。这包括但不限于以下知识点： 1. 变流器拓扑结构：例如，电压源逆变器(VSI)或电流源逆变器(CSI)的选择，以及它们的工作原理。 2. 控制策略：PID控制器、滑模控制、预测控制等，及其在船舶电力系统中的应用。 3. 微电网稳定性分析：研究不同工况下的电网稳定性，如并网、孤岛运行等。 4. 电力电子器件选型与保护：考虑IGBT、MOSFET等器件的特性，以及过压、过流保护策略。 5. 能量管理：研究如何优化能源分配，确保关键负载的供电需求。 这个船用变流器交直流微电网的仿真项目为学习者提供了一个实践平台，有助于深化理解电力系统特别是船舶电力系统中的核心技术和挑战。通过实际操作和调整，学习者可以提升自己的理论知识和工程技能，为未来的实际应用打下坚实基础。

电力系统三节点短路的 MATLAB分析程序，电力系统故障分析

基于MATLAB Simulink的双环控制DC DC变换器模型及性能比较分析，并附带相应结构电压电流控制的参考实验与论述。,MATLAB Simulink中两相交错并联双向DC-DC变换器：电压电流双闭环控制仿真模型研究及对比分析,MATLAB Simulink两相交错并联双向DC DC变器电压电流双闭环控制仿真模型 附参考文献 两相交错并联buck boost变器仿真 采用4mos结构，模型内包含单电压环开环控制，单电流环闭环控制（比例积分+前馈），电压电流双闭环控制（比例积分+前馈）三种控制方式，可以对比各种控制效果，三种方式中，双环控制模式的电感电流均流效果好，输出波形好，电压纹波小。 357 ,核心关键词：MATLAB; Simulink; 两相交错并联; 双向DC-DC变换器; 电压电流双闭环控制; 仿真模型; 比例积分控制; 前馈控制; 均流效果; 输出波形; 电压纹波。,基于MATLAB Simulink的DC-DC变换器双环控制仿真模型对比研究

在MATLAB环境中，存档算法代码是常见的实践，以便于保存、分享和复用工作。本项目名为"3d-sift"，源自code.google.com/p/3d-scale-invariant-feature-transform（3D-SIFT）的开源项目，专门用于3D场景中的特征检测和描述。在MATLAB中实现3D-SIFT算法，对于计算机视觉和图像处理领域具有重要意义，特别是对于3D点云数据的处理和分析。 3D-SIFT算法是2D-SIFT（尺度不变特征变换）的扩展，2D-SIFT是David Lowe在1999年提出的，用于图像识别和匹配。3D-SIFT则将这一概念扩展到三维空间，能够从3D数据中提取稳健的、尺度和旋转不变的特征。在3D模型匹配、3D重建以及3D物体识别等应用中，3D-SIFT具有显著优势。 存档的代码通常包含以下几个部分： 1. **预处理**：3D数据通常需要进行预处理，如降噪、去噪和滤波，以提高后续特征检测的准确性。可能涉及的MATLAB函数有`medfilt3`（3D中值滤波）或`fspecial`（创建滤波器）等。 2. **尺度空间构建**：SIFT算法的核心在于尺度空间的构建，这通常通过高斯差分金字塔实现。MATLAB中可以使用`pyramid_gauss`或自定义的函数来创建这一金字塔。 3. **关键点检测**：在每个尺度层，通过检测局部极值点（局部最大或最小值）来找到关键点。MATLAB中可以利用梯度信息（如`gradient`函数）和Hessian矩阵（如`hessian`函数）来检测这些点。 4. **关键点精炼**：检测到的关键点可能不理想，需要进一步精炼。这包括去除边缘响应、消除重复点、稳定位置和尺度等。可能用到的MATLAB功能有`isoutlier`（检测异常值）和`uniquerows`（去除重复点）。 5. **方向分配**：为每个关键点分配一个主方向，使得描述子对旋转具有不变性。这可以通过计算局部梯度方向直方图来完成，MATLAB中的`histcounts`函数可辅助这一过程。 6. **描述子生成**：在每个关键点周围的小区域内采样梯度信息，生成描述子向量。这一步可能涉及`imgradient`或`edge`函数，以及自定义的采样策略。 7. **归一化和存储**：描述子向量通常会被规范化，并存储以便于后续的匹配和识别。 在"3d-sift-master"这个压缩包中，你可以期待找到与上述步骤相关的MATLAB脚本和函数。这些文件通常以`.m`后缀，例如`detect3DSIFT.m`可能包含了关键点检测的实现，`compute3DDescriptor.m`可能负责生成描述子，而`match3DSIFT.m`则可能用于特征匹配。 开源标签意味着这些代码是公开的，允许用户查看、学习、修改和分发。通过研究这些代码，你可以深入理解3D-SIFT算法的内部工作机制，也可以根据自己的需求进行定制和优化。此外，参与开源社区，你可以与其他开发者交流，获取反馈和建议，提升自己的编程技能和问题解决能力。

MATLAB下的ADMM算法在分布式调度中的并行与串行算法应用：基于YALMIP GUROBI的仿真研究,MATLAB代码：ADMM算法在分布式调度中的应用 关键词：并行算法(Jocobi)和串行算法（Gaussian Seidel, GS) 参考文档：《主动配电网分布式无功优化控制方法》《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》 仿真平台：MATLAB YALMIP GUROBI 主要内容：ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻参考文档 ,关键词：ADMM算法; 分布式调度; 并行算法(Jocobi); 串行算法(Gaussian Seidel, GS); 主动配电网; 无功优化控制; 能量流分布式协同优化; MATLAB; YALMIP; GUROBI。,"MATLAB实现：ADMM算法在分布式调度中的并行与串行优化应用"