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：本文介绍了一种新型的多变量回归预测算法——NGO-DHKELM，该算法结合了北方苍鹰优化算法和深度混合核极限学习机。文章详细解释了算法的工作原理，包括混合核函数的构建、自动编码器的应用以及北方苍鹰优化算法的具体实现。此外，文中提供了完整的Matlab代码及其运行步骤，强调了代码的易用性和灵活性。通过实例展示了该算法在不同数据集上的表现，并给出了调优建议。 适合人群：对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标：适用于需要进行多变量回归预测的任务，如金融数据分析、电力负荷预测等。目标是提高预测精度并减少模型复杂度。 其他说明：尽管该算法在特定数据集上表现出色，但在应用时仍需根据实际情况调整参数设置。代码已充分注释，便于理解和修改。

**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。