CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像加密： DNA混沌图像加密、Arnold置乱图像加密解密、Logistic+Tent+Kent+Hent图像加密与解密、双随机相位编码光学图像加密解密 正交拉丁方置乱图像加密解密、RSA图像加密解密、小波变换DWT图像加密解密、混沌结合小波变换图像加密

基于Matlab的通信信号调制识别数据集生成与性能分析代码，自动生成数据集、打标签、绘制训练策略与样本数量对比曲线，支持多种信号参数自定义与瑞利衰落信道模拟。,通信信号调制识别所用数据集生成代码 Matlab自动生成数据集，打标签，绘制不同训练策略和不同训练样本数量的对比曲线图，可以绘制模型在测试集上的虚警率，精确率和平均误差。 可以绘制不同信噪比下测试集各个参数的直方图。 注释非常全 可自动生成任意图片数量的yolo数据集(包含标签坐标信息) 每张图的信号个数 每张图的信号种类 信号的频率 信号的时间长度 信号的信噪比 是否经过瑞利衰落信道 以上的参数都可以根据自己的需求在代码中自行更改。 现代码中已有AM FM 2PSK 2FSK DSB，5种信号。 每张图的信号个数，种类，信噪比，时间长度均是设定范围内随机 可以画出不同训练策略，不同训练样本数量的对比曲线图 可以计算验证集的精确率，虚警率，评论参数误差并且画出曲线图 可以画出各个参数在不同信噪比之下的直方图 ,核心关键词： 1. 通信信号调制识别 2. 数据集生成代码 3. Matlab自动生成 4. 打标签 5. 对比曲线图

粗糙集属性约简是一种针对高维数据的降维、去噪和特征选择方法，旨在提升数据质量和模型性能。本文将详细介绍粗糙集属性约简的原理及MATLAB实现过程。 在多维数据中，高维性和噪声问题普遍存在，这会严重影响模型的性能和泛化能力。因此，对数据进行降维和去噪是十分必要的。粗糙集属性约简能够有效实现这一目标，其主要步骤如下： 求正域：通过确定数据的正域，找到数据中的主要特征。 生成未经处理的区分矩阵：根据数据生成初始的区分矩阵。 化简区分矩阵：对区分矩阵进行化简，去除噪声和冗余特征。 求核：确定数据的核，即核心特征。 属性约简：对化简后的区分矩阵进行属性约简，选择最重要的特征。 以下是基于MATLAB的实现代码： 其中，dismatrix.m函数用于生成未经处理的区分矩阵，代码如下： redu.m函数用于对已经处理过的区分矩阵进行知识约简，代码如下： 本文提供的MATLAB代码包括dismatrix.m和redu.m两个函数。dismatrix.m用于生成区分矩阵，而redu.m用于对区分矩阵进行知识约简。用户可以根据需求选择合适的函数和参数，实现粗糙集属性约简。

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。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化问题及其L1范数最小化求解的实现。首先，通过构造信号并进行离散余弦变换（DCT），确保信号的稀疏度。然后，利用六种不同的稀疏重构算法——基于L1正则的最小二乘算法（L1_Ls）、软阈值迭代算法（ISTA）、快速迭代阈值收缩算法（FISTA）、平滑L0范数的重建算法（SL0）、正交匹配追踪算法（OMP）和压缩采样匹配追踪（CoSaMP）——对信号进行稀疏重构。每种算法都有其独特的实现方式和应用场景。最后，通过对不同算法的实验分析，比较它们的重构误差、运行时间和稀疏度，从而帮助选择最适合特定问题的算法。 适合人群：具备MATLAB基础和信号处理相关背景的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握压缩重构感知中的稀疏优化理论；②学习并实现多种稀疏重构算法；③评估不同算法的性能，选择最佳解决方案。 其他说明：文中提供了部分算法的基本框架和关键步骤，完整的代码实现可能需要借助现有工具箱或自行编写。

内容概要：本文介绍了基于MATLAB的核主元分析法（KPCA）在TE（Tennessee Eastman）过程故障监测中的应用。KPCA通过将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题，实现了对高维、非线性数据的有效处理。文章详细阐述了KPCA故障监测的具体步骤，包括选择监控变量、特征分解、确定主元个数以及计算T2和SPE统计量控制限。此外，还提供了一个简化的MATLAB代码片段，展示了如何使用KPCA进行故障监测。 适合人群：从事工业自动化、故障诊断领域的研究人员和技术人员，尤其是熟悉MATLAB编程的工程师。 使用场景及目标：适用于需要对复杂工业过程进行实时故障监测的场景，旨在提高生产效率和产品质量，减少因设备故障带来的损失。 其他说明：文中提供的方法和代码可以作为研究和开发的基础，用户可以根据具体的需求进行调整和优化。

基于Matlab Simulink的模型预测控制与PI控制结合的Boost变换器均流响应研究,模型预测控制，基于两相交错并联boost变器。 可完好地实现均流。 模型中包含给定电压跳变和负载突变的响应情况。 模型中0.1s处给定由300变为250，0.3s处由250变为300。 0.2s处负载跃升为两倍的情况。 响应速度快。 有模型预测控制以及PI+模型预测控制两种方式。 后者的稳态误差更小以及响应速度更快 运行环境为matlab simulink ,模型预测控制; 两相交错并联boost变换器; 均流; 电压跳变; 负载突变; 响应速度; PI+模型预测控制; Matlab Simulink。,基于PI+模型预测控制的双相交错并联Boost变换器模型研究

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB构建的双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制仿真模型。该模型涵盖了下垂控制、电压电流双环控制和锁相环三大关键技术模块。下垂控制通过调节逆变器输出电压的幅值和频率实现功率合理分配；电压电流双环控制确保逆变器输出高质量电能；锁相环用于跟踪电网电压的相位和频率，确保逆变器输出电压与电网电压同步。文中提供了详细的MATLAB代码示例，展示了各个模块的工作原理和实现方法，并强调了模型的扩展性和实用性。 适合人群：从事电力系统研究、分布式发电系统设计的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：①研究双机并联自适应虚拟阻抗下垂控制的原理和实现方法；②优化逆变器输出质量，减少环流震荡；③提高系统的动态响应性能，确保可靠并网运行。 其他说明：该模型适用于MATLAB2018b及以上版本，建议安装Simscape Electrical工具箱。仿真过程中应注意步长设置和参数调整，以获得最佳效果。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB和Simulink进行ADC（模数转换器）的行为级建模及其数字校准。主要内容涵盖SAR ADC、流水线ADC和Sigma-Delta ADC的建模技巧，包括电容失配、时钟抖动、非线性效应等非理想因素的仿真。文中提供了具体的MATLAB代码片段，如电容失配建模、时钟抖动仿真、动态参数分析以及LMS自适应补偿算法等。此外，还讨论了窗函数选择、Monte Carlo采样法等优化仿真效率的方法。 适合人群：从事ADC设计和建模的研究人员、工程师和技术爱好者，尤其是有一定MATLAB基础的读者。 使用场景及目标：帮助读者掌握ADC建模的基本原理和高级技巧，提高仿真精度和效率，解决实际工程项目中的常见问题，如非理想效应的建模和数字校准。 其他说明：文章不仅提供理论指导，还结合大量实战经验和具体案例，确保读者能够将所学应用于实际工作中。配套资料包含多个MATLAB/Simulink模型，方便读者动手实践。

内容概要：本文详细介绍了如何在Matlab/Simulink平台上构建双馈风力发电机（DFIG）的完整模型，涵盖风轮机、传动系统、双馈发电机和电网四个主要组成部分。通过设定不同风速条件，研究风速变化对发电机转矩、电流、电压等电气参数波形的具体影响。此外，还探讨了电网电压跌落情况下，双馈风力发电系统的低电压穿越性能及相应的控制策略调整方法。 适合人群：从事风电技术研发的专业人士，尤其是对双馈风力发电机建模和控制策略感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解双馈风力发电机内部工作原理及其对外部环境响应特性的专业人士。目标在于掌握DFIG在不同工况下的动态行为特征，优化其控制算法，提高系统稳定性和效率。 其他说明：文中提供了大量具体的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和复现所讨论的内容。同时强调了一些容易忽视的技术细节，如参数选择、模型优化技巧等，对于实际工程应用具有重要指导意义。