传统的稀疏自适应算法中采用的是固定步长来逐步逼近，这会导致估计过大或不精准的情况，因此本文采用了变步长的方法

龙格库塔 定步长 变步长 仿真，用matlab实现，对系统建模和仿真课程有很大帮助

脉搏波信号主峰对于人体生理参数的分析与诊断起到关键的作用.针对脉搏波信号主峰定位问题,提出自适应脉搏波主峰定位方法.预先去除脉搏波信号中的工频干扰和基线漂移,结合快速傅里叶变换与被测试者心率计算出脉搏波信号的单周期步长.在单周期步长内,仅采用幅度差值法即可定位脉搏波信号主峰.实验结果表明,所提出方法的查全率和查准率有显著提高,当潮波值和主峰值近似时,所提出方法能够避免单周期多主峰定位,减少主峰错误定位的数量,具有一定实用价值.

Widrow和Hoff等人于1960年提出均方误差(LMS)算法，由于其结构简单，计算量小，稳定性好，易于实现等优点而得到广泛的应用。LMS算法的缺点是收敛速度慢，它克服不了收敛速度和稳态误差这一对固有矛盾：在收敛的前提下，如果步长取较大值，虽然收敛速度能得到提高，但稳态误差会随之增大，反之稳态误差虽然降低但收敛速度就会变慢。为解决这一矛盾，人们提出了许多改进型自适应算法。其中很大一类是变步长LMS算法。文献[4]提出Sigmoid函数变步长LMS算法(SVSLMS)。该算法在初始阶段或未知系统的系数参数发生变化时，其步长较大，从而使该算法有较快的收敛速度；而在算法收敛后，不管主输入端干扰信号

在此代码中，实现了传统的最小均方 (LMS) 和可变步长 LMS (VSS-LMS) 算法并进行了比较以进行系统识别。 这两种算法构成了自适应信号处理的基础。 该代码得到了高度评​​价，并提供了相关资源。 希望这可以帮助！！

网格湍流源区域 目的：根据分析源面积模型，计算并输出2D网格化湍流源面积。 将。Earth中的脚印可视化为.kml文件。 1988年加拿大不列颠哥伦比亚省坎贝尔河上以热图可视化的累积长期足迹（2015年全年）的示例道格拉斯·菲尔<href =“ Fluxnet网站： 对于在表面具有均匀分布的源（或汇）的景观，网格足迹函数φ （x，y）表示源自代表表面的单元（m ^ -2）的垂直湍流通量的分数区域。 更一般而言，当反转时间时，网格单元会在单位点源（在塔架处）的表面显示垂直通量。 如果已知源区域中源（和汇）的实际地理分布，则在塔上测得的总通量是足迹函数φ （x，y）与网格单元通量F （x， y）在所有单元格上，如此处所示（例如，另请参见 ）： 此代码计算足迹函数φ （x，y）的网格化字段，并将它们写入记录的netCDF文件中，该文件可以使用大多数高级编程语言打开。 文件中的网格与北方

用变步长辛普生求积公式和龙贝格积分法计算习题，完整报告

此函数为显式和隐式方法（以及可选的自适应步长控制）实现了固定步长 Runge-Kutta 求解器。 该函数支持显式和隐式方法，也支持嵌入式方法。 任何 Runge-Kutta 方法都可以通过指定它们的屠夫表来简单地添加。 算法本身是通用的并且相对紧凑。 目前实施了大约 34 种方法。 MATLAB 的 ODE 求解器都是可变步长的，甚至不提供以固定步长运行的选项。 这是因为与固定步长相比，自适应步长可以使求解器更快、更精确。 但是，有时有充分的理由选择固定步长求解器： - 参数研究（比较不同模型参数的仿真结果） - 计算模拟结果的有限差分雅可比（自适应步长控制会引入明显的噪声） - 执行逐点计算，其中求解器输出和测量数据必须参考相同的时间向量- 具有用于模拟结果和固定计算时间的预分配数组 界面和选项在注释中进行了解释。 有两个例子： 示例 1 使用不同的方法和步长求解阻尼和驱动的谐振

瞬态动力学时间积分步长ΔT设置原则： ΔT 即两个时间点间的时间增量 ，它决定求解的精确度，必须采用相应的值才能得到分析现象。通常在每个循环子步中， ΔT 至少有20个时刻点应是足够的 即 ΔT=1/20(f) f是所关心的最高响应频率，而施加阶梯载荷时，为紧紧跟随载荷的阶跃变化， ΔT也许要小到和1/180f相近 接触分析中ΔT =1/30(fc) fc为接触频率 fc=1/2π(k/m)1/2 m 为有效质量 k 为间隙刚度

此代码的工作方式与 ode45、ode23 等系列非常相似，只是它使用固定步长 RK4 算法。 输入是函数句柄、时间跨度、初始条件和时间步长。 extraparameters 变量可用于将额外信息传递给派生例程，而不是使用全局变量。 next 是一个介于 1 和 100 之间的数字，用于通知用户模拟进度。 如果变量 quat = 'Quat'，则模拟将假设状态为 (x,y,z,q0,q1,q2,q3,u,v,w,p,q,r) 对四元数进行归一化。