内容概要：本文详细介绍了如何使用Verilog在FPGA上实现W25Q系列（W25Q128/W25Q64/W25Q32/W25Q16）SPI Flash的驱动程序。主要内容涵盖SPI状态机设计、FIFO缓存应用、时钟管理、读ID操作、写使能状态机以及跨时钟域处理等方面的技术细节。文中还提供了丰富的代码片段和实战经验，包括时钟分频、状态机设计、FIFO配置、仿真测试等。此外，针对不同平台（如Cyclone IV和Xilinx Artix-7）的移植注意事项进行了说明，并分享了一些常见的调试技巧和避免的问题。 适合人群：熟悉FPGA开发和Verilog编程的工程师和技术爱好者，尤其是对SPI Flash驱动感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要在FPGA项目中集成W25Q系列SPI Flash的开发者，帮助他们理解和实现高效的SPI Flash驱动程序，提高系统的可靠性和性能。 其他说明：文章不仅提供理论知识，还包括大量实战经验和代码示例，有助于读者更好地掌握相关技术和解决问题。

内容概要：本文介绍了基于多目标麋鹿群优化算法（MO【盘式制动器设计】ZDT：多目标麋鹿群优化算法（MOEHO）求解ZDT及工程应用---盘式制动器设计研究（Matlab代码实现）EHO）求解ZDT测试函数集，并将其应用于盘式制动器设计的工程实践中，相关研究通过Matlab代码实现。文中详细阐述了MOEHO算法在处理多目标优化问题上的优势，结合ZDT标准测试函数验证算法性能，并进一步将该算法用于盘式制动器的关键参数优化设计，以实现轻量化、高效制动和散热性能之间的多目标平衡。研究展示了从算法设计、仿真测试到实际工程应用的完整流程，体现了智能优化算法在机械设计领域的实用价值。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事机械设计、优化算法研究或智能计算相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习多目标优化算法（特别是MOEHO）的基本原理与实现方法；②掌握ZDT测试函数在算法性能评估中的应用；③了解如何将智能优化算法应用于实际工程设计问题（如盘式制动器设计）中的多目标权衡与参数优化； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解算法实现细节与工程问题的数学建模过程，同时可通过修改参数或替换优化算法进行对比实验，深化对多目标优化技术的理解与应用能力。

超表面与超材料：CST仿真设计、材料选择与代码实现全解析,基于超表面与超材料的CST仿真技术研究与应用：涵盖二氧化钒、石墨烯等材料，聚焦代码与涡旋代码的全面解析,CST仿真 超表面 超表面，超材料 超表面CST设计仿真 超透镜(偏移聚焦，多点聚焦)，涡旋波束，异常折射，透射反射编码分束，偏折，涡旋(偏折，分束，叠加)，吸波器，极化转，电磁诱导透明，非对称传输，RCS等 材料:二氧化钒，石墨烯，狄拉克半金属钛酸锶，GST等 全套资料，录屏，案例等 聚焦代码，涡旋代码，聚焦透镜代码， CST-Matlab联合仿真代码，纯度计算代码 ,核心关键词： 1. 超表面; 超材料 2. CST仿真 3. 透射反射编码分束 4. 涡旋波束 5. 二氧化钒; 石墨烯; 狄拉克半金属钛酸锶 6. 聚焦代码; 联合仿真代码 7. 材料属性（纯度计算） 这些关键词一行中以分号隔开： 超表面;超材料;CST仿真;透射反射编码分束;涡旋波束;二氧化钒;石墨烯;狄拉克半金属钛酸锶;聚焦代码;联合仿真代码;材料属性（纯度计算） 希望符合您的要求。,《CST仿真与超表面技术：聚焦透镜与涡旋波束的全套资料与代码

COMSOL中的多孔介质模拟：利用MATLAB代码随机分布的二维三维球圆模型生成算法打包及功能详解,利用COMSOL与MATLAB代码实现的随机分布球-圆模型：二维三维多孔介质模拟程序包,COMSOL with MATLAB代码随机分布球 圆模型及代码。 包含二维三维，打包。 用于模拟多孔介质 二维COMSOL with MATLAB 接口代码 多孔介质生成 以及 互不相交小球生成程序 说明：本模型可以生成固定数目的互不相交的随机小球；也可以生成随机孔隙模型 一、若要生成固定数目的小球，则在修改小球个数count的同时，将n改为1 二、若要生成随机孔隙模型，则将count尽量调大，保证能生成足够多的小球 三维COMSOL with MATLAB代码：随机分布小球模型 功能： 1、本模型可以生成固定小球数量以及固定孔隙率的随机分布独立小球模型 2、小球半径服从正态分布，需要给定半径均值和标准差。 2、若要生成固定小球数量模型，则更改countsph，并将孔隙率n改为1 3、若要生成固定孔隙率模型，则更改孔隙率n，并将countsph改为一个极大值1e6. ,核心关键词： COMS

内容概要：本文围绕基于最优控制理论的固定翼飞机着陆控制器设计展开研究，重点利用Matlab实现相关算法仿真。研究结合最优控制方法，对固定翼飞机在着陆过程中的动力学特性进行建模与控制策略设计，旨在提高着陆精度与飞行安全性。文中详细阐述了控制器的设计流程，包括系统建模、性能指标构建、约束条件处理以及优化求解过程，并通过Matlab代码实现仿真验证，展示了控制器在实际飞行场景中的有效性与鲁棒性。此外，文档还列举了多个相关科研方向和技术应用实例，涵盖无人机控制、模型预测控制（MPC）、非线性控制、路径规划、信号处理等多个【固定翼飞机】基于最优控制的固定翼飞机着陆控制器设计研究（Matlab代码实现）领域，体现出较强的工程实践与科研参考价值。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的航空航天工程、自动化、控制科学与工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和掌握最优控制在飞行器着陆控制中的应用；②为开展类似航空器控制系统设计提供算法实现与仿真范例；③辅助科研项目开发，提升控制算法设计与仿真能力； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码与理论推导同步学习，重点关注控制器设计逻辑与仿真结果分析，同时可参考文中提供的其他研究案例拓展技术视野。

内容概要：本文档提供了基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的多维时间序列预测MATLAB代码实现。具体应用案例为北半球光伏功率预测，涉及的数据集包含太阳辐射度、气温、气压和大气湿度四个输入特征，以及光伏功率作为输出预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到EMD和KPCA处理，再到LSTM模型训练与预测的具体步骤，并进行了EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM和纯LSTM模型的对比分析。此外，还强调了代码的注释清晰度和调试便利性，确保用户能够顺利运行和理解整个流程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生，特别是那些对时间序列预测、机器学习和光伏功率预测感兴趣的群体。 使用场景及目标：① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测；② 对比不同模型的效果，选择最优模型；③ 掌握MATLAB环境下复杂模型的构建和调优方法。 其他说明：代码已验证可行，支持本地EXCEL数据读取，附带详细的“说明”文件帮助用户快速上手。建议用户在实践中结合实际需求调整参数和模型配置，以获得最佳预测效果。

基于深度强化学习（DRL）的DQN路径规划算法及其在MATLAB中的实现。DQN算法结合了深度学习和强化学习，能够在复杂的状态和动作空间中找到最优路径。文中不仅提供了完整的MATLAB代码实现，还包括了详细的代码注释和交互式可视化界面，使用户能直观地观察和理解算法的学习过程。此外，代码支持自定义地图，便于不同应用场景的需求。 适合人群：对深度强化学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是希望深入了解DQN算法及其实际应用的人群。 使用场景及目标：适用于研究和开发智能路径规划系统，特别是在机器人导航、自动驾驶等领域。通过学习本文提供的代码和理论，读者可以掌握DQN算法的工作原理，并将其应用于各种迷宫求解和其他路径规划任务。 其他说明：为了确保算法的有效性和稳定性，文中提到了一些关键点，如网络结构的选择、超参数的优化、环境建模和奖励函数的设计等。这些因素对于提高算法性能至关重要，因此在实际应用中需要特别注意。

"基于遗传算法与蚁群算法的多配送中心车辆路径优化研究：可调整配送中心数目与车辆载重率的MATLAB代码实现",遗传算法多配送中心车辆路径优化，蚁群算法多配送中心车辆路径优化，多个配送中心，多中心配送mdvrptw.带时间窗的多配送中心车辆路径优化。 可修改配送中心数目。 多配送中心车辆路径 [1]多配送中心[2]带有车辆载重率的计算[3]matlab代码数据可及时修改。 ,遗传算法; 蚁群算法; 多配送中心; 车辆路径优化; 时间窗; 载重率计算; MATLAB代码。,多中心车辆路径优化：考虑时间窗与载重率计算

内容概要：本文档提供了基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）与长短期记忆网络（LSTM）的组合模型，用于北半球光伏功率的多维时间序列预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到模型训练与预测的具体步骤，并对比了LSTM、EMD-LSTM和EMD-KPCA-LSTM三种模型的效果。代码支持读取本地EXCEL数据，适用于多种时间序列预测任务，如电力负荷、风速、光伏功率等。文中还强调了代码的注释清晰，便于理解和调试。 适用人群：具备MATLAB编程基础的研究人员和技术人员，特别是从事时间序列预测、能源数据分析领域的专业人士。 使用场景及目标：① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测；② 对比不同模型的预测效果，选择最优模型；③ 处理和分析光伏功率等时间序列数据。 其他说明：代码已验证，确保原始程序运行正常。建议在运行前仔细阅读程序包中的‘说明’文件，了解数据准备、模型参数设置及运行环境要求。

主动配电网两阶段鲁棒恢复优化模型及其MATLAB代码实现。首先，通过对IEEE Transactions on Power Systems文献的深入解读，阐述了该模型的设计理念与实践应用。该模型针对不确定分布式发电（DG）出力和负荷大小的情况，提出了两阶段鲁棒恢复策略：第一阶段确定故障恢复策略，第二阶段寻找最恶劣场景。文中还介绍了C&CG方法用于求解该模型的具体步骤。此外，文章提供了确定性和两阶段鲁棒故障恢复方法的MATLAB代码，并通过蒙特卡洛模拟法进行N-1故障扫描，验证了模型的有效性和优越性。 适合人群：从事电力系统研究和开发的专业人士，尤其是对主动配电网故障恢复感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要提升主动配电网恢复能力的研究项目和工程实践中，帮助研究人员理解并应用两阶段鲁棒恢复优化模型，从而提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还包括具体的代码实现，便于读者在实际工作中进行实验和验证。