Matlab信号处理工具箱是一系列基于MATLAB数值计算环境的信号处理函数集合，涵盖了信号生成、滤波器设计、参数模型建立以及频谱分析等广泛应用场景。信号处理工具箱允许用户通过时间向量输入和输出信号，并可以表示连续和离散信号。连续信号，也就是模拟信号，是时间和幅度都连续的，而数字信号则是时间和幅度离散的。在计算机处理之前，模拟信号需通过采样和量化转换为数字信号。 信号生成部分讲解了如何利用Matlab的函数生成各类信号。例如，使用sin和cos函数可以生成正弦波和余弦波。同时，Matlab提供特定函数如square和sawtooth来生成周期方波和锯齿波。此外，周期sinc函数可以通过diric函数来实现，而高斯调整正弦脉冲信号可以通过gauspuls函数生成。扫频信号则可以使用chirp函数按照特定方式产生。 详细来说，生成特定参数的余弦波需要使用cos函数，并指定时间长度、频率、幅度和初始相位。周期方波的生成依赖于square函数，该函数允许指定周期和占空比，而锯齿波则可以通过sawtooth函数来生成，且可通过WIDTH参数指定三角波的最大值出现位置。周期sinc函数的生成则利用diric函数，其需要输入一个向量X和一个正整数N来指定分割份数。高斯调整正弦脉冲信号的生成依赖于gauspuls函数，该函数允许用户自定义中心频率、相对带宽和可选的频带边缘处的参考水平。扫频信号的生成可以通过chirp函数实现，该函数可以设定频率变化的方式和范围。 Matlab信号处理工具箱的函数和命令为信号处理提供了一种强大的方式，使用户能够通过简单的函数调用来实现复杂的信号处理任务。通过这些工具，用户可以轻松地对信号进行分析和设计，实现信号的模拟、转换和分析等功能。

双向DC-DC变换器（Buck-Boost转换器）仿真研究：电压源与蓄电池接口，双闭环控制实现恒流恒压充电与稳定放电,基于MATLAB Simulink的双向DC DC变换器（Buck-Boost转换器）的蓄电池充电与放电仿真研究,双向DC DC变器 buck-boost变器仿真 输入侧为直流电压源，输出侧接蓄电池 模型采用电压外环电流内环的双闭环控制方式 正向运行时电压源给电池恒流恒压充电，反向运行时电池放电维持直流侧电压稳定 matlab simulink ,核心关键词：双向DC-DC变换器; Buck-Boost变换器; 仿真; 直流电压源; 蓄电池; 电压外环电流内环双闭环控制; 恒流恒压充电; 反向运行; MATLAB Simulink。,双向DC-DC变换器仿真：Buck-Boost控制蓄电池充放电

内容概要：本文探讨了将RBF神经网络应用于永磁同步电机(PMSM)的自抗扰控制(ADRC)，旨在提高控制系统的自适应性和鲁棒性。文中详细介绍了RBF-ADRC控制器的设计原理，特别是利用RBF网络在线调整ESO参数的方法。通过MATLAB仿真实验验证了该方法的有效性，在突加负载和参数摄动情况下表现出更好的稳定性和响应速度。同时，文章还提供了具体的代码实现细节和技术要点，如参数变化率限幅、高斯函数中心点初始化策略等。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员、工程师以及相关专业的研究生。 使用场景及目标：适用于需要高精度、强鲁棒性的永磁同步电机控制系统开发项目。主要目标是降低传统ADRC的手动参数整定难度，提高系统对外部扰动的抵抗能力。 其他说明：文中提到的技术不仅限于PMSM，对于其他类型的电机同样有借鉴意义。此外，作者分享了一些实用的经验技巧，如神经网络初始化、计算效率优化等，有助于读者更好地理解和应用所介绍的方法。

分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）是对传统傅里叶变换的拓展，它通过非整数阶的变换方式，能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域，FRFT尤其适用于分析非平稳信号，例如在雷达、声纳和通信系统中，对线性调频（Linear Frequency Modulation, LFM）信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号，因其具有宽频带和良好的时频分辨率，被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息，相比普通傅里叶变换，其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具，拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT，通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如，一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数，并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成，比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言，可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度，或者对比LFM信号的关键参数（如初始频率、扫频率和持续时间）是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中，通常包含以下步骤：首先，生成LFM信号模型，设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数；其次，利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换；接着，使用MATLAB的可视化工具（如plot或imagesc）展示原始信号的时域和频域表示，以及FRFT后的结果，以便直观对比；最后，通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧，可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在

内容概要：文章深入解析了101S imu link环境下单相桥式全控型整流电路的工作原理与实现方法，涵盖电路结构搭建、MATLAB/Simulink仿真参数设置、输出电压波形分析等关键环节。通过代码控制仿真模型，获取整流输出数据并进行可视化分析，探讨了电源电压、二极管特性等参数对整流效果的影响，并提出可通过调节导通角实现优化控制的策略。 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业学生，具备一定MATLAB/Simulink基础的初、中级研究人员或工程师。 使用场景及目标：用于电力电子课程教学、整流电路设计仿真、控制系统开发等场景，旨在掌握全控型整流电路的建模方法、仿真流程及性能优化思路。 阅读建议：建议结合Simulink环境动手实践，运行并修改文中代码，观察不同参数下的波形变化，深入理解整流过程动态特性及控制逻辑实现方式。

在MATLAB环境中，基于三相逆变器的正弦不对称测量是一项重要的技术，它涉及到电力系统的稳定性分析、故障诊断以及电能质量评估。本文将深入探讨这一主题，特别是通过载体正负峰定期采样的方法。 我们要理解三相逆变器的基本原理。三相逆变器是一种电力电子设备，它可以将直流电源转换为交流电源，通常应用于工业驱动、太阳能发电系统和电力传输等场景。逆变器的核心是通过控制开关元件（如IGBT或MOSFET）的通断状态来改变输出电压的波形，从而达到调制的目的。 正弦不对称测量主要关注的是三相电压或电流的不平衡情况，这可能导致电机效率降低、设备寿命缩短、电网谐波污染等问题。在实际应用中，三相电压或电流的对称性可以通过多种参数来衡量，例如相间电压差、负序分量、零序分量等。 在MATLAB模型"tp_sinosoidal_triangular_carrier_regular_asymmetrical.mdl"中，我们可以看到一个用于模拟和分析这种正弦不对称现象的系统。模型可能包含了以下关键组件： 1. **载波生成模块**：这里提到的“载体”通常是指三角波载波，它是脉宽调制（PWM）的基础。载波正负峰定期采样是指在载波的每个峰值点进行采样，以此来决定逆变器开关元件的开关时刻，以达到特定的电压波形。 2. **调制策略**：可能会采用空间矢量脉宽调制（SVPWM）或传统的PWM技术，通过比较参考正弦波与载波，确定开关元件的导通和关断，以生成近似的正弦输出。 3. **三相逆变器模型**：模型会包含三个桥臂，每个桥臂由两个开关元件组成，它们控制流入三相负载的电流。 4. **不对称度计算**：模型可能内置了算法来计算不同不对称度指标，如相间电压差、负序分量和零序分量。 5. **仿真设置**：包括时间步长、仿真时长等，用于观察不同条件下的系统行为。 6. **结果分析**：模型可能提供了可视化工具，显示三相电压或电流波形，以及不对称度测量结果，帮助用户理解和优化系统性能。 在"license.txt"文件中，包含了MATLAB模型的使用许可条款，确保用户在合规的范围内使用和分发该模型。 通过这个MATLAB模型，工程师和研究人员可以研究三相逆变器在不同条件下的正弦不对称性，优化逆变器控制策略，提高系统的稳定性和效率。同时，这也是教学和学习电力电子、电力系统以及MATLAB编程的一个实用案例。

内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的无人机在时变风环境下路径跟随策略的模拟研究，重点探讨了无人机在动态风场干扰下的轨迹跟踪控制方法。通过建立无人机动力学模型与时变风场模型，结合控制算法实现对期望路径的精确跟随，并利用Matlab进行仿真验证，分析无人机在不同风扰条件下的响应特性与控制性能。该研究对于提升无人机在复杂气象环境中的飞行稳定性与任务执行能力具有重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事无人机控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究无人机在真实气象环境下的路径跟踪控制策略；②开发抗干扰能力强的飞行控制系统；③通过仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解仿真流程，重点关注风场建模与控制器设计部分，可在此基础上扩展其他先进控制算法（如自适应控制、滑模控制）进行对比研究。

matlab寻峰代码flann_lsh flann 中 p 稳定局部敏感哈希和 kdtree 方法的基准测试。 实现了一个matlab接口。 用法 pyflann-kdtree和p-stable LSH的实验 安装Pyflann、Seaborn，并从github下载源代码。 pip install pyflann pip install seaborn pip install memory_profiler git clone https://github.com/memoiry/flann_lsh cd flann_lsh/src 将 sift 和 gist 数据放在对应的数据文件夹中，然后运行下面的命令。 可能需要几个小时才能完成。 结果将放在实际包含我的预计算结果的结果文件夹中。 python run_exp_v2.py 要生成图形，请运行以下命令。 分析将放在图形文件夹中。 python analysis.py PLSH类用法 PLSH 是用于创建本地敏感哈希对象的类。 PLSH(key_size, table_num, w) 构建 lsh 对象时，只需使用训练数据集构建索引。

Heikin Ashi烛台是一种在技术分析图表中使用的特殊烛型，它通过改变传统的开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close）来提供更为平滑的价格视图，从而有助于识别趋势和过滤市场噪音。这种烛型最初源于日本，由Takashi Ashi提出，其名字在日语中意为“平均光”。在MATLAB中实现Heikin Ashi烛台的转换涉及到一系列数学运算。 1. Heikin Ashi烛台的计算方法： - Heikin Ashi开盘价（HA Open）: (前一根HA收盘价 + 本根OHLC的开盘价) / 2 - Heikin Ashi收盘价（HA Close）: (前两根HA开盘价 + 前两根HA收盘价 + 本根OHLC的开盘价 + 本根OHLC的收盘价) / 4 - Heikin Ashi最高价（HA High）: 从前一根HA高点、本根HA开盘价和本根OHLC的高点中选取最高值 - Heikin Ashi最低价（HA Low）: 从前一根HA低点、本根HA收盘价和本根OHLC的低点中选取最低值 2. MATLAB编程实现： 在MATLAB中，可以使用循环结构遍历每个时间周期的数据，依次计算出Heikin Ashi值。需要读取原始的OHLC数据，然后利用上述公式进行计算。考虑到第10个指数的收敛条件，可能需要在代码中设置一个检查点，确保在处理到第10根烛线时，计算结果已经稳定。 3. 数据结构与变量： - 为存储原始OHLC数据，可以创建一个结构体数组，包含四字段（Open, High, Low, Close）。 - 对应的Heikin Ashi数据同样存储为结构体数组，字段为HAOpen, HAClose, HAHigh, HALow。 - 在MATLAB代码中，可以使用`struct`函数创建结构体，使用`fieldnames`获取字段名，使用`cell2struct`和`struct2cell`进行数据转换。 4. 优化与效率： - 为了提高计算效率，可以考虑使用向量化操作，避免不必要的循环。 - 若数据量较大，可以考虑使用并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）加速计算过程。 5. 图形展示： - 计算完成后，可以使用MATLAB的`plot`函数绘制Heikin Ashi烛台图，对比原始OHLC图表，观察趋势的清晰度和噪声减少的效果。 - 使用`financechart`函数可以方便地创建金融图表，结合`set`函数调整图表样式和颜色。 6. 扩展应用： - Heikin Ashi烛台常用于趋势识别和交易策略的构建，例如配合移动平均线、相对强弱指数(RSI)等指标使用。 - 可以开发自定义的MATLAB函数或M文件，以方便在不同的交易系统或分析平台中重复使用Heikin Ashi转换逻辑。 7. 调试与测试： - 对于MATLAB代码，务必进行单元测试，确保每个计算步骤正确无误。 - 测试不同市场条件下的数据，如震荡市、单边趋势和反转行情，验证Heikin Ashi烛台的效果。 通过以上步骤，你可以在MATLAB环境中实现Heikin Ashi烛台的转换，并进一步分析市场趋势。在实际操作中，需结合具体需求和数据，灵活调整代码以满足各种分析需求。

基于GADF（Gramian Angular Difference Field）、CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）的齿轮箱故障诊断方法。首先，通过GADF将原始振动信号转化为时频图，然后利用CNN-LSTM模型完成多级分类任务，最后通过T-SNE实现样本分布的可视化。文中提供了具体的Matlab代码实现，包括数据预处理、GADF时频转换、CNN-LSTM网络构建以及特征空间分布的可视化。实验结果显示，在东南大学齿轮箱数据集上，该方法达到了96.7%的准确率，显著优于单一的CNN或LSTM模型。 适合人群：从事机械故障诊断的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习应用于故障诊断感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要对齿轮箱进行高效故障诊断的应用场合，如工业设备维护、智能制造等领域。目标是提高故障检测的准确性，减少误判率，提升设备运行的安全性和可靠性。 其他说明：该方法虽然效果显著，但在实际应用中需要注意计算资源的需求，特别是在工业现场部署时，建议预先生成时频图库以降低实时计算压力。