此示例说明了一个 DC-DC 降压转换器从 200 V 电源为 RC 负载供电。 PWM频率设置为5 kHz，占空比在0.1到0.8之间变化。 使用此 5 kHz PWM 频率，使用标准离散化方法获得 0.5% 占空比分辨率所需的采样时间为 1e-6 秒： 1 MHz 采样频率 = 200 x 5000 Hz -> 分辨率 = 1/200 = 0.5 % 在 powergui 模块的求解器选项卡中，仿真类型设置为离散，并选中插值选项。 Simulation Data Inspector 已启用并记录 Vload 信号。 采样时间已在模型属性中初始化为 20e-6 s。 1) 首先使用插值进行模拟，Ts 设置为 20e-6。 2）在powergui中，取消选中插值并在MATLAB命令窗口中指定Ts = 1e-6。 执行第二次模拟。 3) 在 powergui 中将模拟类型设置为连续

包括变尺度法 方向加速法 步长加速 公轭梯度法等代码，有界面，matlab程序

matlab代码////DFP算法////精确步长、可调节函数、可调节步长等等, DFP是最基本的拟牛顿算法、较早发现、较为实用、运用二阶信息、近似hessian矩阵

　本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子μ与误差信号e ( n) 之间另一种新的非线性函数关系. 该函数比已有的Sigmoid 函数简单,且在误差e ( n) 接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid 函数在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足. 由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响. 该算法有较好的收敛性能且计算量少. 计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于已有的算法.

步长制药：首次公开发行股票（A股）招股说明书.PDF

针对基本蝙蝠算法存在容易过早陷入局部最优以及求解精度低的问题,提出一种改进的蝙蝠算法(SABA),加入自适应的步长控制机制和变异机制.通过对12个单峰/多峰函数的测试表明,与粒子群算法、蝙蝠算法相比,SABA算法能够有效解决算法陷入局部最优的问题,从而具有较高的求解精度.

提出了一种三段式变步长电导增量算法，通过设定步长调整系数的上、下限阈值，将工作步长分为三种模式，保证了在光照强度剧烈变化的情况下，系统仍能以较大步长运行，避免了传统电导增量法动态响应速度慢的问题。仿真结果表明，该算法可将系统的动态响应时间缩短至5~6 ms，且最大功率点附近的功率振荡明显减弱，系统的功率损失降低，跟踪精度得到提高。

针对固定步长比较法的跟踪速度和精度不够理想的特点，提出一种新的变步长扰动观测法来跟踪光伏电池的最大功率点。依据光伏电池的P-U曲线特性，在最大功率点两侧采用不同的变步长控制策略。在左侧，采用较大的步长选择策略。在右侧，采用较小的步长选择策略。同时给出步长的选择方法。在MATLAB/Simulink环境下，搭建光伏电池最大功率点模型并进行仿真。仿真结果表明，该算法可以显著提高最大功率的跟踪速度与精度，有效抑制在最大功率点处的振荡现象。

本资源为变步长的INC算法仿真的MPPT算法，采用MATLAB的simulink模块仿真，附有变步长的INC算法源代码(s函数),默认最大功率50W，其他参数均写在仿真中，供大家学习参考。 注意：需MATLABR2016b及以上版本才可运行！

用可变步长的自然梯度算法解决盲信源分离问题。