基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真
目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 5.完整工程文件 1.课题概述 基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真。对比优化前后的PID控制输出。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 版本：MATLAB2022a ..........................................................................
三维球体空间中光线反射模拟与三维点云提取matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 三维球体空间中光线反射模拟与三维点云提取matlab仿真。设置一个三维的椭球模型，作为墙壁，然后根据光线的反射原理，设计三维空间内，光线的反射效果。在三维系统中，光线反射本质是是曲面上每个点对应的切面的反射处理。每个反射点作为空间三维点云的坐标点，进行三维重建。 2.测试软...
MATLAB科技绘图与数据分析
F等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了MATLAB科技绘图与数据分析，希望能对学习和使用MATLAB科技绘图和数据分析的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 3. 购买链...
【MATLAB源码-第207期】基于matlab的单相光伏并网系统仿真，并网策略采用基于扰动观测法的MPPT模型和使用电压电流双闭环SPWM控制。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 本文将重点分析光伏发电最大功率点跟踪（MPPT）技术和逆变器的并网控制技术，并在Simulink环境下建立模拟系统，以体现这些技术的应用与效果。文章结构如下：首先简介光伏发电系统的基本组成和工作原理；接着深入探讨MPPT技术，特别是扰动观测法的原理与应用；然后分析逆变器的并网控制技术，特别是电压电流双闭环SPWM控制策略；最后在Simulink中搭建整个...
MATLAB实现果蝇算法优化BP神经网络预测分类(FOA-BP)
P神经网络作为最终结果。使用测试数据集评估这个网络的性能，并输出评估结果。 完整代码见: https://download.csdn.net/download/corn1949/89238786 MATLAB部分主程序: 程序结果: 果蝇算法优化得到的最优目标函数值 bestvalue = 2 果蝇算法优化得到的最优染色体 bestfoamat = 1 至 6 列 0.98...
【Jenkins】持续集成与交付 （七）：Gitlab添加组、创建用户、创建项目和源码上传到Gitlab仓库
【Jenkins】持续集成与交付 （七）：Gitlab添加组、创建用户、创建项目和源码上传到Gitlab仓库 1、创建组 2、创建用户 3、将用户添加到组中 4、在用户组中创建项目 5、源码上传到Gitlab仓库 5.1 初始化版本控制 5.2 将文件添加到暂存区 5.3 提交代码到本地仓库 5.4 推送代码到 GitLab 项目仓库 5.5 刷新 GitLab 项目页面 <...
Matlab : diff函数的应用
MATLAB中的diff函数主要用于计算向量、矩阵或多维数组中的差分，以及对符号表达式求导。以下是diff函数的主要用法： 1. 计算数值数组的差分 对于一个数值型向量、矩阵或多维数组X，diff函数用于计算相邻元素之间的差异。这在处理时间序列数据、信号分析、图像处理等领域非常有用。 基本用法： 一阶差分：Y = diff(X) 返回一个与X大小减一的数组Y，其中Y(i)等于X(i+1)与X(i)之差，即...
基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于BP神经网络的金融序列预测，仿真输出预测结果，预测误差以及训练曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 .......................................................................s=sim(net1,...
基于WOA算法的SVDD参数寻优matlab仿真
1.程序功能描述 基于WOA算法的SVDD参数寻优,将优化后的SVDD模型进行数据分类，并对测试数据进行抗干扰测试，得到不同干扰下的分类误差曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ...................................................................... % 更新搜索代理的位置 ...
【MRI重建】基于L+S方法的加速动态成像（MATLAB）
关于 L+S 模型很自然地可以表示动态 MRI 数据。重建欠采样数据需要 k−t 空间（采集）与 L 的奇异向量和 S 的稀疏域之间的不相干性。 L 和 S 之间的不相干性是背景和动态分量稳健分离所必需的。多线圈 L+S 重建是使用凸优化方法制定的，其中核范数用于强制 L 中的低秩，而 l1 范数用于强制 S 中的稀疏性。L+S 重建的可行性在多个动态中进行了测试真正加速的 MRI 实验包括心脏灌注、心...