此文档为MATLAB2014a的破解安装过程,内附密钥,具体工具箱个数未查证,粗略看下,基本需要的都有,有很多的扩展也有~用起来还不错,如果没有你的工具箱,可以自己下载个再路径包含下~
2024-10-29 23:33:30 1KB matlab R2014a
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标题中的“X12_season.zip_X12_X12季节_groupewe_matlab_organized7y9”表明这是一个关于X12季节性调整方法的压缩包,主要使用MATLAB语言进行编程,并且数据已经被整理得井井有条。X12是一种广泛应用于经济学领域的季节性调整技术,用于消除时间序列数据中的季节性波动,以便更准确地分析趋势和周期性变化。 描述中提到的“经济学中消除季节性因素的代码;x12季节性调整”进一步确认了这个压缩包的内容是与处理经济数据的季节性问题相关的MATLAB代码。季节性调整在经济学研究和政策制定中至关重要,因为它可以让我们更好地理解经济活动的基本面,而不仅仅是季节性波动。 X12季节性调整,也称为X12-ARIMA,是美国统计协会开发的一种先进的季节性调整工具。它结合了X-11季节性调整方法和ARIMA(自回归整合滑动平均模型)的预测能力,能够处理不完整、不规则和非稳定的时间序列数据。X12不仅考虑了季节性,还考虑了趋势、周期性和随机性,使得数据更易于分析。 MATLAB是一种强大的编程环境,尤其适合数值计算和数据分析。在这个案例中,X12_season.m很可能是实现X12季节性调整算法的MATLAB脚本文件。用户可以通过运行这个脚本来对他们的经济时间序列数据进行季节性调整,从而揭示潜在的长期趋势和周期。 "X12季节性调整.txt"可能包含有关如何使用MATLAB脚本的说明,或者解释了X12方法的基本原理和步骤。这将帮助用户理解代码的工作原理,以及如何将调整应用于他们自己的数据集。 这个压缩包提供了一套完整的工具,用于经济学家和数据分析师在MATLAB环境中执行X12季节性调整。通过应用这些代码,用户可以去除数据中的季节性影响,使数据更适合进行经济分析和建模,例如预测、政策评估或商业决策。在处理如零售销售、就业报告等具有明显季节性模式的经济指标时,这种调整尤为关键。
2024-10-28 15:42:26 1KB matlab
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《超拉丁立方抽样在MATLAB中的实现》 超拉丁立方抽样(Ultra Latin Hypercube Sampling, ULHS)是一种在高维空间中进行系统性、均匀随机抽样的方法,广泛应用于工程、统计学和计算机科学等领域,特别是仿真优化、不确定性量化和参数敏感性分析等。在MATLAB中,我们可以利用其强大的数学计算和可视化功能来实现这一方法。以下将详细探讨超拉丁立方抽样及其在MATLAB中的具体应用。 一、超拉丁立方抽样的概念与原理 超拉丁立方抽样是拉丁立方抽样的扩展,适用于多于一维的情况。在n维空间中,一个n阶拉丁立方是一个n行n列的矩阵,其中每个元素取值1到n,且每一行、每一列以及任何n维子超立方体的每个元素只出现一次。在超拉丁立方抽样中,我们构建的矩阵代表了高维空间中的样本点,使得样本在各维度上均匀分布,提高了模拟效率和精度。 二、MATLAB实现超拉丁立方抽样的步骤 1. 函数库选择:MATLAB的标准库中并没有直接提供超拉丁立方抽样的函数,但可以借助`lhsdesign`函数进行实现。该函数是用于创建拉丁超立方抽样的设计矩阵,可支持多种抽样策略。 2. 参数设置:在调用`lhsdesign`函数时,需要指定抽样的维度(n维空间的n)、样本数量(即矩阵的行数)和抽样类型(如经典的、最小距离等)。例如,`lhsdesign(n, m, 'type', 'classic')`将生成一个n维的m个样本的经典超拉丁立方抽样。 3. 生成样本:执行函数后,返回的是一个m行n列的矩阵,每一行代表一个样本点,列对应于各个维度的坐标值。 4. 应用样本:生成的超拉丁立方样本可以用于各种高维问题的求解,如多元回归、仿真优化等。将这些点输入模型,可以得到各个参数组合下的结果,从而分析模型的敏感性和不确定性。 三、实际应用案例 在电气工程领域,超拉丁立方抽样可以用于电力系统建模和分析。例如,在电力系统的可靠性评估中,可能涉及多个不确定参数,如设备故障率、负荷变化等。通过超拉丁立方抽样,可以高效地覆盖参数空间,进行大量仿真以评估系统在各种工况下的可靠性。 4. 代码示例: ```matlab % 设置参数 n = 5; % 维度 m = 1000; % 样本数量 design = lhsdesign(n, m, 'type', 'classic'); % 显示前几行样本 disp(design(1:5,:)); % 应用样本 for i = 1:m % 在这里使用design(i,:)作为参数输入进行仿真或计算 end ``` 超拉丁立方抽样在MATLAB中的实现为电气工程领域的学生和研究人员提供了强大的工具,帮助他们处理高维问题,提高仿真和分析的效率。通过理解和掌握这种抽样方法,可以更好地应对复杂系统中的不确定性挑战,提升科研和工程实践的能力。
2024-10-28 10:57:25 130KB
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有源电力滤波器(APF)是一种先进的电力电子设备,用于改善电网的谐波问题。APF通过检测电网中的谐波电流,并产生相应的补偿电流,以实现对谐波的实时抑制,从而提高电能质量。在本项目中,我们探讨了如何在MATLAB/Simulink环境下对APF进行建模与仿真。 MATLAB是一种广泛使用的数学计算和编程环境,而Simulink是其附带的图形化仿真工具,适用于多域系统模拟,包括电气工程、控制系统、信号处理等领域。在这里,APF的建模工作主要涉及电路理论、电力电子变换器以及控制算法的设计。 APF的核心部分是电力变换器,通常采用电压源逆变器(VSI)。VSI通过脉宽调制(PWM)技术来控制输出电压的波形。PWM是一种常见的开关模式控制策略,通过调整开关器件的开通和关断时间比例,改变输出电压的平均值,进而实现对输出电压或电流的调节。在本项目中,我们使用的是正弦脉宽调制(SPWM),它能够产生接近正弦波形的输出,降低了谐波含量。 SPWM的实现主要包括以下几个步骤: 1. 生成参考正弦波:这是SPWM的基础,决定了输出电压的理想波形。 2. 计算比较基准:通常选择一组等幅不等宽的三角波作为比较基准。 3. 比较和决策:将参考正弦波与三角波进行比较,确定开关器件的开关时刻。 4. 输出驱动:根据比较结果,生成驱动信号控制逆变器的开关器件。 在MATLAB/Simulink环境中,我们可以利用内置的模块库构建APF和SPWM控制系统的模型。包括电源模块、滤波器模块、逆变器模块、PWM控制器模块以及电机模型。永磁同步电机(PMSM)因其高效率和高功率密度,在现代工业应用中被广泛应用。在仿真中,PMSM的动态行为需准确建模,以反映其在不同工况下的性能。 通过设置适当的参数和边界条件,运行Simulink模型,可以得到APF补偿后电网电流的仿真波形。分析这些波形,我们可以评估APF的补偿效果,包括谐波抑制程度、电流总谐波失真(THD)等指标。如果仿真结果满足设计要求,那么APF的硬件实现就有了理论基础。 这个项目展示了如何在MATLAB/Simulink平台上实现有源电力滤波器的建模与仿真,以及SPWM控制策略在永磁同步电机中的应用。这为理解和研究APF系统提供了直观的工具,也为实际工程应用提供了理论支持。
2024-10-25 18:30:16 19KB SPWM MATLAB Simulink
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资源为APF有源滤波电路simulink仿真模型
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MATLAB代码:基于雨流计数法的源-荷-储双层协同优化配置 关键词:双层规划 雨流计算法 储能优化配置 参考文档:《储能系统容量优化配置及全寿命周期经济性评估方法研究》第三章 仿真平台:MATLAB CPLEX 主要内容:代码主要做的是一个源荷储优化配置的问题,采用双层优化,外层优化目标的求解依赖于内层优化的储能系统充放电曲线,基于储能系统充放电曲线,采用雨流计数法电池健康状态数学模型,对决策变量储能功率和容量的储能系统寿命年限进行评估;内层储能系统充放电曲线的优化受外层储能功率和容量决策变量的影响,不同的功率和容量下,储能装置的优化充放电功率曲线存在差异。
2024-10-23 14:49:11 342KB matlab
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模糊PI控制(从simulink仿真到C代码实现) 1. 模糊控制的基础知识 1.1 模糊PI控制理论想法(有基础直接看第2点以后) 1.2 模糊控制基础理论 1.2.1 量化因子与比例因子概念 1.2.2 模糊控制器的论域与隶属函数概念 1.2.3 模糊规制表概念与模糊推理概念 1.2.4 清晰化/解模糊的概念与方式 1.2.5 基于污泥油量的模糊控制洗衣机例子,搞懂他的控制流程 2 模糊PI控制原理设计 2.1 模糊PI整体框架 2.1 模糊PI隶属函数、量化因子、比例因子 2.1 Kp与△Ki模糊控制规则表 3 matlab的simulink仿真 3.1 simulik的仿真模型搭建 3.1.1 模糊控制部分 3.1.2 模糊控制部分PI控制部分 3.2 设计模糊控制的控制器 3.2.1 输入及输出个数设计 3.2.2 论域及隶属函数设计 3.2.3 编写模糊控制规则表 3.2.4 编写模糊控制文件与simulink挂钩 3.3 模糊PI控制的整体小例子(免费资源) 4.模糊PI控制C语言代码实现 4.1 simulik模糊控制PI的C代码导出 4.2 simulink代码解读
2024-10-22 15:57:40 721KB 模糊控制 matlab
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三相全桥整流电路simulink仿真模型
2024-10-22 10:26:38 31KB matlab/simulink
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主要内容:这篇文档展示了怎样在MATLAB环境中利用双向门控循环单元(BiGRU)建立模型,进行时间序列的数据预测。详细地介绍了创建时间系列样本集,BiGRU模型配置、构造和参数设定的过程,同时演示了使用提供的数据执行预测并呈现实际和预测值对比的方法. 适合人群:适合熟悉基本MATLAB用法,有一定机器学习基础知识的专业人士。 使用场景及目标:对于想要在时间和经济序列分析上得到更好的预测结果的技术研究者和从业者来说是有意义的学习与实验工具。 其他说明:本文提供了一份包含详尽的注释说明以及所需的数据的实用BiGRU时间序列预测脚本,便于快速启动项目的实操者学习。
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该资源包含地下水储量计算和泄露误差改正的Matlab代码,有测试数据,可以直接运行得到青藏高原地区的地下水储量变化结果。该程序输入数据为陆地水储量变化、地表水储量变化、gai改正数据,这3个数据用其它程序计算,都在资源中。有关的内容或理论可以查看系列文章【https://blog.csdn.net/weixin_43339605/cat】。如有问题可以留言或私信讨论。
2024-10-21 19:22:17 1.66MB Matlab程序
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