**独家算法：NGO-DHKELM多变量回归预测模型——基于北方苍鹰优化深度混合核极限学习机**,独家算法NGO-DHKELM基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行 1多变量单输出，也替为时间序列预测。 将多项式核函数与高斯核函数加权结合，构造出新的混合核函数，并引入自动编码器对极限学习机进行改进，建立DHKELM模型。 非常新颖原始DHKELM算法知网仅有一两人用过，可完全满足您的需求～ 2北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法，可进行定制改进或替其他算法（蜣螂、鲸鱼优化算法等等），适合需要创新的朋友～ 3直接替Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4附赠测试数据，输入格式如图2所示运行main文件一键出图 5仅包含Matlab代码 6模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果～ ,核心关键词： 独家算法; NGO-DHKELM; 北方苍鹰算法; 深度混合核极限学习机; 多变量回归预测; Matlab语言; 程序调试; 时间序列预测; 混合核函数; 自动编码器; DHKELM模

Matlab实现微电网优化调度：SSA算法与PSO算法对比，有效降低运行成本,Matlab实现微电网优化调度：SSA算法与PSO算法对比，有效降低运行成本,Matlab代码：微电网的优化调度，以微电网的运行成本最小为目标进行优化，并把失负荷惩罚成本计入总目标当中，分别采用PSO算法和麻雀搜索算法（SSA算法，2020年新提出）进行优化求解，可分别求得两种算法下的优化调度方案，仿真结果表明，相比于PSO算法，SSA算法在求解时具有更快的求解速度和更好的收敛性，即SSA算法所求得的微电网调度方案能够大大降低微电网的运行成本。 程序注释详细，适合初学者，对于微电网的优化调度学习有很大的帮助 ,微电网优化调度; 运行成本最小化; 失负荷惩罚成本; PSO算法; 麻雀搜索算法(SSA); 求解速度; 收敛性; 程序注释详细; 初学者学习帮助,基于Matlab的微电网优化调度：PSO与SSA算法的仿真比较研究

DSP C2000系列主控CLLC谐振电源方案的MBD框架程序：Matlab仿真生成硬件控制代码，快速验证与调试参考，适用于多种电源产品设计，独立编译，便捷下载进芯片。,基于DSP C2000系列主控的CLLC谐振电源MBD框架程序：Matlab仿真生成硬件控制代码方案，支持快速验证与自主设计平台适应调整。,DSP C2000系列主控CLLC谐振电源方案MBD框架程序。 此文件matlab2021仿真生成硬件控制代码方案。 可用于迅速验证。 采用2021版本分析和导出硬件系统实现代码，开发为初版， 硬件系统调试参考： *已进行Ti样板硬件系统匹配。 *采用图为和国电赛斯实际双向电源产品修改部分关键功率件后做了测试。 （此部分工作量比较大） *也可以自己改端口和数控参数再重新生成适应自己的设计平台。 为母版程序。 此文件不依赖CCS编辑编译，可直接用uniflash工具将out文件下载进芯片。 ,DSP; C2000系列主控; CLLC谐振电源方案; MBD框架程序; matlab2021仿真; 硬件控制代码; 迅速验证; 2021版本; 硬件系统实现代码; 初版; Ti样板硬件匹配

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab和ATP（Alternative Transients Program）进行10kV、35kV电力线路的防雷仿真建模方法及其应用场景。主要内容涵盖直击雷和感应雷的耐雷水平计算、雷击跳闸率仿真、以及基于风险评估的差异化防雷治理方案。文中强调了关键参数如土壤电阻率、雷电流波形参数、地形系数等对仿真精度的影响，并提供了具体的代码实例来解释这些参数的设置方法。此外，还讨论了常见的仿真陷阱，如绝缘子闪络判据的正确设置。 适用人群：从事电力系统保护与控制领域的工程师和技术人员，尤其是关注中压输电线路防雷设计的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对10kV、35kV电力线路进行雷击风险评估和防雷措施优化的企业和机构。主要目标是提高电力系统的可靠性和安全性，降低雷击引起的故障率，同时确保防雷设计方案既经济又有效。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还结合实际案例展示了如何避免常见错误，确保仿真的准确性。对于希望深入了解电力线路防雷设计的技术人员来说，这是一份极具实用价值的参考资料。

MATLAB 是一种软件环境和编程语言，拥有超过 1,000,000 名用户。 MATLAB 使您能够进行特定应用和/或自动化测量和测试，从而扩展了安捷伦仪器的功能。 此示例向您展示了如何使用 MATLAB 控制 Agilent RF 功率计、进行测量以及将数据检索到 MATLAB 中并计算测量值的平均值。 用户可以自定义代码以设置其射频功率计的 IP 地址、设置信道测量偏移等。有关用于控制仪器的 SCPI 命令的更多信息，请参阅仪器的程序员指南。 要执行此示例，请在MATLAB命令窗口中键入“ [channelCPower，channelDPower] = readPowerMeter（）”。 注意：将 readPowerMeter.m 文件中的 IP 地址更改为仪器的 IP 地址。 此 MATLAB 示例已使用 Agilent N1914A 射频功率计进行了测试。 要申请免费试

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB进行射频功率测量，特别是利用半衰期功率计的方法。MATLAB是一款强大的编程环境，广泛应用于数学计算、数据分析以及算法开发，包括在射频(RF)工程领域的应用。 射频功率测量是无线通信、雷达系统和其他RF设备设计与测试中的关键环节。它有助于确保设备符合规定的功率输出标准，同时优化性能。半衰期功率计是一种常用的射频功率测量工具，它基于信号衰减一半所需时间来计算功率。这种方法适用于脉冲射频信号的测量，因为传统的平均功率计可能无法准确捕捉其瞬时特性。 `readPowerMeter.m`是MATLAB脚本文件，它很可能是实现与安捷伦(现称为Keysight)射频功率计通信的代码。在MATLAB中，可以通过使用仪器控制工具箱来连接和控制各种硬件设备，包括功率计。这个脚本可能包含了设置通讯接口（如 GPIB、USB 或 Ethernet）、发送命令、读取数据以及解析返回结果的函数。 在实际操作中，MATLAB脚本首先需要建立与功率计的连接，然后配置测量参数，例如量程、单位、频率范围等。接着，它会发送指令启动测量，读取并存储功率数据。可能会进行数据处理，如计算半衰期、绘制功率随时间的变化曲线，以及生成报告。 `license.txt`文件通常包含软件许可证信息，这可能意味着该脚本或使用的特定功能可能受到版权保护，需要遵循一定的使用条款和条件。在使用和分发代码时，确保遵守这些规定是非常重要的。 在RF功率测量中，有几个关键概念需要理解： 1. **功率单位**：功率通常以瓦特(W)为单位，但在射频领域，dBm（分贝毫瓦）也常用，它是一个相对单位，方便表示小功率值。 2. **半衰期**：指信号幅度降低到原来一半所需的时间，常用于脉冲射频信号的功率测量，因为它考虑了信号的瞬态行为。 3. **频率响应**：功率计可能有不同的频率响应，需要根据待测信号的频率选择合适的设置。 4. **误差分析**：在实际测量中，必须考虑系统误差，包括仪器误差、环境影响和连接线损耗等。 5. **数据处理**：测量得到的数据通常需要进行滤波、平均或其他处理，以获得更准确的功率读数。 6. **安全规范**：在操作射频设备时，必须遵守相关的安全规定，避免射频辐射对人体造成伤害。 通过使用MATLAB进行射频功率测量，工程师可以实现自动化测试流程，提高效率，同时利用其强大的数据分析能力对测量结果进行深入研究。结合安捷伦这样的专业功率计，可以实现精确、可靠的射频系统测试。

内容概要：本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度程序，旨在实现系统运行成本最小化并考虑碳交易机制。该程序涵盖了光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能和碳捕集设备等多种设备。通过Yalmip和Cplex求解器，程序实现了对不同设备的协同调度，确保在满足功率平衡和其他约束条件下，达到最低运行成本。具体步骤包括初始化参数、定义优化变量、构建目标函数、设定约束条件和求解优化问题。 适合人群：从事能源系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注双碳目标和低碳运行优化的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化综合能源系统运行成本和减少碳排放的实际应用场景。目标是通过合理的设备调度，在满足电力需求的同时，降低总体运营成本并实现低碳运行。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和解释，帮助读者理解和应用该优化模型。此外，还给出了调试建议和一些实用技巧，如避免约束冲突、合理设置参数范围等。

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab Simulink搭建永磁同步电机(PMSM)效率优化模型的方法。具体涵盖了三种不同的优化方法：基于场定向控制(FOC)的进退法和黄金分割法，以及基于直接转矩控制(DTC)的最小损耗(LMC)模型。每种方法都有详细的代码实现和技术要点解析，如进退法中的自适应电流步长调整、黄金分割法的高效寻优路径、DTC中的三维查表损耗模型等。此外，还提供了许多实用技巧，如Simulink Fast Restart功能的应用、Solver Profiler的使用等。 适合人群：对电机控制有一定基础的研究人员和工程师，特别是那些希望深入了解并掌握PMSM效率优化方法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行PMSM效率优化的实际项目中，帮助工程师们提高电机控制系统的设计水平，优化系统性能，降低能耗。通过实际案例和代码实现，使读者能够快速上手并在实践中应用。 其他说明：建议使用Matlab 2020b及以上版本，以便充分利用最新的电机控制工具箱和其他相关功能。文中提供的代码片段可以直接用于Simulink模型中，方便快捷地实现各种优化方法。

自动化 自动控制课程设计报告 双容水箱系统的建模、仿真与控制 81页 原创 课程大作业 本项目主要工作为以二阶模拟水箱为模型，对其构建无差别实际电路模型，并在实际电路模型中通过使用Matlab及Simulink仿真工具和部分工具箱利用所学自动控制原理、过程控制工程、现代控制理论等理论知识对上述实际电路模型各方面性能进行分析。主要工作有：对二阶水箱模型进行机理建模和辨识建模、建立与仿真模型一致的电路实际模型、数据采集与通讯、实现PID控制以串联校正、实现纯滞后系统控制及先进控制、实现状态反馈及状态观测器。主要性能指标有：开环阶跃响应、闭环稳定性、阶跃响应下动态与静态指标提升、串联校正环节设计、纯滞后系统下的控制算法应用、状态空间模型下的状态反馈及观测器实现等。 《双容水箱系统的建模、仿真与控制》是一份自动化和自动控制课程设计报告，旨在通过对二阶水箱模型的机理建模、辨识建模、电路实际模型构建、数据采集与通讯、控制算法设计等多个方面进行深入研究，以理解和应用自动控制原理、过程控制工程以及现代控制理论。 报告的主要工作集中在以下几个核心知识点： 1. **机理建模**：通过对二阶水箱的物料平衡方程进行推导，得到所需的数学模型。线性化后的模型为 (221122)(1)(1)iHsRQsA RsA Rss+=+，其中变量代表水箱的物理特性。 2. **辨识建模**：利用测试数据和模式识别工具箱，如TankSim，对模型进行参数估计，通过阶跃响应数据确定极点，拟合出开环传递函数。 3. **MATLAB与Simulink**：借助MATLAB和Simulink进行仿真，构建系统的系统方框图，实现PID控制、串联校正、状态反馈控制器和状态观测器的设计。通过仿真窗口进行调试，评估系统性能。 4. **数据采集与通讯**：使用NI USB-6009数据采集卡通过OPC协议进行数据采集，编写MATLAB程序实现数据通信，确保实时监控和分析。 5. **控制策略**：实现PID控制以改善阶跃响应，设计串联校正环节以优化动态和静态性能。同时，处理纯滞后系统，运用先进控制策略，通过状态反馈和状态观测器实现更精确的系统控制。 6. **实际电路验证**：将仿真结果转化为实际电路，通过编程验证控制器设计的正确性，对实验结果进行理论分析，增强对控制理论的理解。 整个课程设计过程中，学生不仅掌握了基本的控制理论，还学会了如何运用这些理论解决实际问题。通过实际操作，他们能熟练运用MATLAB和Simulink进行系统建模与仿真，理解并应用PID控制、状态反馈等控制策略，以及数据采集和通讯技术。此外，此报告还强调了方案设计的全过程，包括背景分析、目标设定、模型构建、数据处理以及性能评估，体现了工程实践中的系统思维和问题解决能力。

贝塞尔曲线是一种在计算机图形学和数学中广泛使用的参数化曲线，它提供了对形状的精细控制，特别是在曲线拟合和路径设计中。本资源包含MATLAB源码，用于实现从一阶到八阶的贝塞尔曲线拟合，以及一个拟合后评价标准的文档。 一、贝塞尔曲线基础 贝塞尔曲线由法国工程师Pierre Bézier于1962年提出，它基于控制点来定义。一阶贝塞尔曲线是线性，二阶是二次曲线，而高阶曲线则可以构建出更复杂的形状。对于n阶贝塞尔曲线，需要n+1个控制点来定义。这些曲线的特性在于它们通过首尾两个控制点，并且随着阶数的增加，曲线更好地逼近中间的控制点。 二、MATLAB实现 MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具，其脚本语言非常适合进行这样的曲线拟合工作。`myBezier_ALL.m`文件很可能是包含了从一阶到八阶贝塞尔曲线的生成函数。这些函数可能接收控制点的坐标作为输入，然后通过贝塞尔曲线的数学公式计算出对应的参数曲线。MATLAB中的贝塞尔曲线可以通过`bezier`函数或直接使用矩阵运算来实现。 三、贝塞尔曲线拟合 拟合过程通常涉及找到一组控制点，使得生成的贝塞尔曲线尽可能接近给定的一系列数据点。这可能通过优化算法，如梯度下降或遗传算法来实现。在`myBezier_ALL.m`中，可能包含了一个或多个函数来执行这个过程，尝试最小化曲线与数据点之间的距离或误差。 四、拟合的评价标准 "拟合的评价标准.doc"文档可能详述了如何评估拟合的好坏。常见的评价标准包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或者R²分数。这些指标可以量化拟合曲线与实际数据点之间的偏差程度。MSE和RMSE衡量的是平均误差的平方，而R²分数表示模型解释了数据变异性的比例，值越接近1表示拟合越好。 五、应用领域 贝塞尔曲线在多个领域有广泛应用，包括但不限于CAD设计、游戏开发、动画制作、图像处理和工程计算。MATLAB源码的提供，对于学习和研究贝塞尔曲线的特性和拟合方法，或者在项目中创建平滑曲线路径，都是非常有价值的资源。 这份MATLAB源码和相关文档为理解并实践贝塞尔曲线拟合提供了一个完整的工具集。通过学习和利用这些材料，用户不仅可以掌握贝塞尔曲线的基本概念，还能深入理解如何在实际问题中运用它们进行曲线拟合和评估。