基于比例谐振（PR）和比例积分（PI）双环控制的单相PWM整流器的MATLAB仿真模型。该模型实现了电压和电流的双闭环控制，其中电压环采用PI控制器稳定直流母线电压，电流环采用PR控制器精确跟踪交流波形。调制策略采用了SPWM，确保了输入电压和电流的同相位以及低谐波含量。仿真结果显示，在输入电压为AC220V、输出电压为DC400V、负载为10kW的情况下，功率因数达到0.9999以上，谐波含量小于1%。文中还提供了关键参数的选择依据和注意事项，附带了相关参考文献。 适合人群：电力电子工程师、MATLAB仿真开发者、高校师生及相关研究人员。 使用场景及目标：适用于需要进行单相PWM整流器性能评估和优化的研究项目，旨在提高系统的功率因数并降低谐波含量。 其他说明：模型下载包中包含了详细的参考论文，有助于进一步深入理解和改进控制策略。

基于比例谐振控制与SPWM调制的单相PWM整流器双环控制MATLAB仿真研究,基于比例谐振控制与SPWM调制的单相PWM整流器双环控制MATLAB仿真研究,PR与PI双环控制单相PWM整流器 MATLAB仿真模型 simulink (1）基于比例谐振控制的单相PWM整流器MATLAB仿真模型; (2）电压、电流双闭环控制，电压环采用Pl，电流环采用PR，实现电流完美跟踪; (3）调制策略采用SPWM; (4）输入电压电流同相位，仿真功率因数大于0.9999，接近1;(5）输入电流低谐波，仿真谐波含量0.97%，<1 (6）仿真工况为输入电压AC220V，输出电压DC400v，负载10kW;(7）仿真模型带参考lunwen。 ,PR与PI双环控制; 单相PWM整流器; MATLAB仿真模型; Simulink; 比例谐振控制; 电压电流双闭环控制; SPWM调制策略; 输入电压电流同相位; 仿真功率因数; 输入电流低谐波; 仿真工况参数,基于双环控制与PR-PI策略的单相PWM整流器的高效MATLAB仿真模型研究

PR与PI双环控制单相PWM整流器 MATLAB仿真模型 simulink (1）基于比例谐振控制的单相PWM整流器MATLAB仿真模型; (2）电压、电流双闭环控制，电压环采用Pl，电流环采用PR，实现电流完美跟踪; (3）调制策略采用SPWM; (4）输入电压电流同相位，仿真功率因数大于0.9999，接近1;(5）输入电流低谐波，仿真谐波含量0.97%，<1 (6）仿真工况为输入电压AC220V，输出电压DC400v，负载10kW;(7）仿真模型带参考lunwen。 在现代电力电子技术领域，PWM整流器作为交流电能质量控制的重要设备，其控制策略的研究一直是科研和技术开发的热点。本文介绍的是一种基于比例谐振（Proportional-Resonant，PR）控制的单相PWM整流器，并提供了相应的MATLAB仿真模型。该模型采用电压、电流双闭环控制策略，其中电压环采用比例积分（Proportional-Integral，PI）控制，电流环采用比例谐振控制，以实现对电流的完美跟踪。 为了提高整流器的性能，采用了正弦脉宽调制（Sinusoidal Pulse Width Modulation，SPWM）策略，该策略可以有效减少输入电流的谐波含量，使得输入电压和电流保持同相位，从而实现高功率因数运行。在该仿真模型中，输入电压为交流220伏，输出电压为直流400伏，负载为10千瓦，满足了工业应用中对电力转换设备的高功率和高效率要求。 仿真结果表明，该模型在负载10千瓦的工作环境下，输入电流的谐波含量仅为0.97%，远小于1%，接近理想状态。同时，仿真功率因数大于0.9999，表明了整流器在电能转换过程中的高效性和低损耗特性。此外，仿真模型中包含了一个参考论文，为研究者和工程师提供了理论和实际操作的参考依据。 双环控制策略的应用，即电压外环与电流内环的结合，有效提升了整流器对电网波动和负载变化的适应能力，保证了输出电压的稳定性。比例谐振控制具有较好的稳态性能和动态响应速度，能够准确跟踪交流输入电流的参考波形，这对于减少电能损耗、提高电能利用效率至关重要。 此外，随着数字化和智能化技术的发展，电力电子设备正向着更加高效、智能的方向发展。本文提供的仿真模型和相关技术分析，不仅在学术研究上具有参考价值，也为工程实践提供了重要借鉴，对推动电力电子技术在实际应用中的发展具有积极作用。 通过仿真模型，研究人员可以更加直观地观察到控制策略对整流器性能的影响，如电流波形的跟踪效果、输出电压的稳定性等。同时，借助仿真模型还可以进行不同工况下的模拟测试，评估整流器在实际应用中的性能表现，为产品的设计和优化提供数据支持。 本文介绍的基于比例谐振控制的单相PWM整流器MATLAB仿真模型，不仅在技术上实现了高功率因数和低谐波电流的目标，也为电力电子技术的研究和开发提供了有力工具。通过不断优化控制策略和仿真模型，有望进一步推动电力电子设备的性能提升，满足日益增长的工业需求。

1.版本：matlab2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：MUSIC算法 3.内容：基于MUSIC算法的信号方位估计matlab仿真。对给定阵列给定周期的接受信号形成制定角度上的波束形成。 array_num=8; %阵源数目 signal_num=1; %信号数目 signal_direction=[12]; %信号方向,单位度 signal_amptitude=[1]; %信号幅度 signal_frequece=[26000]; %信号频率 snr=0; %信噪比 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

CSDN海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，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或2023b；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 功率谱估计： 故障诊断分析： 雷达通信：雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计：SOC估计 目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪（CEEMDAN）、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信

内容概要：本文详细介绍了带载流子密度的双温模型及其在MATLAB中的实现。双温模型用于描述电子和晶格温度之间的相互作用，以及带载流子密度随时间的变化。文中探讨了电子晶格温度与电子密度的关系，特别是在飞秒激光源照射下材料的行为。通过MATLAB进行飞秒激光源模拟，观察电子和晶格温度的变化，以及带载流子密度的动态变化。同时，采用有限元法求解涉及的偏微分方程，展示了具体的MATLAB编程实践步骤，包括定义材料参数、建立数学模型、选择数值解法和优化代码性能。 适合人群：从事材料科学研究、物理建模和仿真工作的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解材料中电子与晶格相互作用机制的研究人员，以及希望通过MATLAB进行相关仿真的技术人员。目标是掌握双温模型的基本原理和应用，提高对材料特性和行为的理解。 其他说明：本文不仅提供了理论背景，还给出了详细的编程实践指导，帮助读者从零开始构建和优化仿真模型。

无线电能传输（WPT）的LCL-S拓扑及其在MATLAB/Simulink环境下的仿真模型。LCL-S拓扑由两电平H桥逆变器、LCL-S串联谐振和不可控整流结构组成，适用于高频能量传输并具有良好阻抗匹配特性。文中重点探讨了三种控制方法——滑模控制、移相控制和PI控制，并对其仿真效果进行了对比分析。滑模控制通过实时调整逆变器输出电压确保系统最优工作点；移相控制则通过调整相位差优化能量传输；PI控制利用比例和积分环节保持系统稳定。最终，通过对比实验验证了各控制方法在不同工况下的性能差异。 适合人群：从事无线电能传输研究的技术人员、高校师生以及对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握LCL-S拓扑的工作原理及其在无线电能传输中的优势；②评估滑模控制、移相控制和PI控制在LCL-S拓扑中的应用效果，为实际项目选型提供依据。 其他说明：附带的文章有助于加深对仿真实验的理解，建议结合理论与实操进行学习。

MATLAB声发射参数计算工具包（含b值、熵值等六选一）及可调整计算参数p文件资料包,MATLAB声发射参数计算工具包（可选b值、熵值等六选一）灵活调整计算间隔与滑动窗口,MATLAB计算声发射b值（或熵值，或活动度S值，变异系数CV值，均值与方差，以及自相关系数Acf，六选一）p文件资料包（计算间隔和滑动窗口可调） ,MATLAB; 声发射; 计算; b值/熵值/活动度S值/CV值/均值/方差/Acf; 计算间隔/滑动窗口可调; p文件资料包,MATLAB实现声发射信号B值（或熵值）计算与分析工具

MatlabGUI界面版车牌识别系统的设计与实现是基于Matlab编程环境开发的应用，它利用图形用户界面（GUI）技术，为用户提供了一个直观的操作平台来实现车牌号码的自动识别功能。车牌识别技术是计算机视觉领域的一个重要分支，广泛应用于智能交通系统、停车场管理、车辆监控等多个场景。 系统设计主要依赖于Yolov11算法，这是一种性能较为先进的目标检测算法，能够有效识别图像中的车牌位置。该算法基于深度学习技术，通过对大量车牌图像的训练，形成一个能够准确识别车牌字符的模型。在车牌识别系统中，通常分为车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别三个主要步骤。 在车牌定位阶段，系统首先对输入的车辆图像进行预处理，如灰度化、二值化和滤波等操作，以提高车牌区域的对比度和清晰度。接着，利用Yolov11算法对处理后的图像进行车牌区域的检测，定位出车牌的大致位置。在车牌字符分割阶段，系统会对定位出的车牌区域进行进一步的处理，提取出单独的字符图像。这通常涉及车牌的倾斜校正、字符的边界提取等技术。在车牌字符识别阶段，识别算法会对分割好的字符图像进行识别，将图像转换为对应的字符信息。这一步骤是整个车牌识别系统中最为核心的部分，涉及到字符识别准确率和效率的平衡。 MatlabGUI界面版车牌识别系统的实现，为用户提供了便利的交互操作方式。用户可以通过Matlab的GUI界面上传车辆图像，并通过界面上的按钮、菜单等控件与系统进行交互。系统运行后，会在界面上显示出识别结果，包括识别到的车牌号码以及可能的置信度等信息。 此外，车牌识别系统的设计和实现不仅仅局限于Matlab平台，还可以基于其他编程语言和框架，如Python、C++等，但Matlab作为一种便捷的数学计算和可视化工具，尤其适合科研和工程开发人员使用。MatlabGUI界面的开发也相对简单，通过Matlab的GUIDE工具或App Designer可以方便地设计出用户友好的交互界面。 车牌识别技术的发展，随着深度学习和计算机视觉技术的进步，正变得越来越准确和高效。在实际应用中，车牌识别系统需要考虑诸多实际因素，如不同光照条件下的图像质量、车牌的多样性（不同国家、地区、颜色、字体等）以及图像中车牌的视角变化等。因此，一个高效的车牌识别系统需要具备良好的鲁棒性和适应性。 在实际部署时，车牌识别系统还需要考虑到系统的实时性和准确性，特别是在高速移动的车辆上进行车牌识别，对算法的计算效率和稳定性提出了更高的要求。同时，车牌识别系统的设计还应遵循相关法律法规，确保个人隐私和信息安全。 MatlabGUI界面版车牌识别系统的设计与实现，不仅是一个技术问题，还涉及到用户体验、法律法规等多个层面。随着技术的不断进步，车牌识别系统将在未来的智能交通和安防领域发挥更加重要的作用。

NURBS，全称为Non-Uniform Rational B-Spline（非均匀有理B样条），是一种在计算机图形学、工程设计和数学建模中广泛使用的曲线和曲面表示方法。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化环境，提供了对NURBS的支持，帮助用户进行复杂的几何建模和算法开发。 在MATLAB中开发NURBS涉及到以下几个关键知识点： 1. **B样条基础**：B样条（B-Spline）是NURBS的基础，由一组控制点和基函数定义。B样条曲线是通过将多个低阶简单曲线片段平滑地连接起来形成的。MATLAB中的`basisfun.m`可能就是用于计算B样条基函数的函数。 2. **控制点网格**：NURBS的形状由其控制点决定，改变这些点的位置可以改变曲线或曲面的形状。`bspdegelev.m`可能用于提升B样条的阶数，即增加控制点的数量，以增加曲线的细节。 3. ** knot插入**：在NURBS中，knot向量（节点值）决定了曲线的局部属性，如光滑度和重复性。`bspkntins.m`可能用于插入knots，调整曲线的结构和行为。 4. **NURBS评估**：`bspeval.m`可能是一个用于计算给定点处NURBS曲线或曲面值的函数。这在交互式操作或插值问题中非常有用。 5. **导数计算**：在MATLAB中，`bspderiv.m`可能用于计算NURBS曲线的导数，这对于分析曲线的几何特性，如曲率和切线方向，以及进行优化和控制等任务至关重要。 6. **Span查找**：在NURBS计算中，`findspan.m`函数可能用于确定给定点在knot向量中的span，这是进行NURBS插值和评估的前期步骤。 开发NURBS工具箱，通常会涉及上述功能的实现和优化。例如，用户可能需要自定义控制点编辑，曲线拟合，曲线裁剪，以及与其他几何对象的布尔运算等功能。MATLAB提供的这些基本工具可以构建更高级的几何处理模块，用于CAD系统，动画制作，或者科学计算中的复杂形状建模。 总结来说，MATLAB中的NURBS开发涉及到B样条基函数的计算，控制点和knot向量的操作，以及NURBS曲线和曲面的评估与导数计算。这些工具为用户提供了强大的几何建模能力，是解决涉及非均匀有理B样条问题的重要手段。