从物理意义和数学假设两方面对现有的2种基于时域仿真的戴维南等值参数跟踪算法进行了详细的分析，揭示了两者共同的本质和算法实现上的差异。针对系统中所有负荷节点的处理方式，对现有2种算法进行了修正，使两者在物理本质、数学前提和计算结果三方面实现了统一。在统一现有算法的基础上，为了尽量减小“两状态法”可能带来的误差，以原算法的前提假设为出发点，对不同类型的发电机节点和负荷节点分别按照不同的方式进行处理，提出了改进的戴维南等值参数时域仿真跟踪算法。以等阻抗模判据为依据，通过稳态和暂态实例验证了改进算法能够更加准确地判断电力系统的电压稳定性。

针对实际的运动目标跟踪问题中存在的各种物理约束，采用基于在线滚动优化原理的滚动时域估计方法，将跟踪滤波问题转换为带约束的有限时域优化问题，并通过引入到达代价函数，有效减少了优化问题求解所需的计算量。最后，对实际的目标跟踪问题进行了滚动时域估计仿真研究。Monte Carlo仿真结果表明，滚动时域估计能有效提高跟踪精度，并且能在采样周期之内完成求解，满足在线估计的需要。

matlab由频域变时域的代码使用PETSc在均匀各向同性介质中的3D声波传播 PETSc- 在这里，您可以找到C + PETSc实施方案解决3D声波方程的示例。 使用Krylov方法来找到Ax = b的迭代近似解 分散细节： 时域有限差分（FDTD） 隐式时间步进 O（2,4） 从泰勒级数推导的方案： 在空间[-1：16：-30：16：-1] / 12dx2 及时[2：-5：4：-1] / dt2 型号详情 各向同性 同质 Dirichlet边界条件 使用方法： 必须安装PETSc。 确保设置了PETSC_DIR和PETSC_LIB环境库 make all ./run_O22.sh 或者./run_O24.sh 可以在Shell脚本中更改运行时选项和处理器数量。 在代码中或从运行时更改标记，可以保存并绘制整个波场或仅在接收器位置绘制地震图。 运行时选项-vel float-传播速度[km / s] -xmax float-模型尺寸[km] -ymax浮点-zmax浮动-dt float-时间步长[秒] -tmax float-最大模拟时间-isrc int-源位置[网格点] -jsr

matlab由频域变时域的代码答对了 这是BINGO（具有高斯过程动态模型的网络的贝叶斯推理）的代码，这是一种根据时间序列数据进行基因调控网络推理的方法。 在文章中介绍 A. Aalto，L。Viitasaari，P。Ilmonen，L。Mombaerts和J. Goncalves。 “从稀疏采样的噪声数据推断基因调控网络”，。 如果您在项目中使用该方法，请引用该文章。 方法已在Matlab 2017a中进行了测试。 一般信息 BINGO假设从连续时间轨迹x采样离散时间序列数据，满足dx / dt = f（x）+ u 。 函数f被建模为高斯过程（GP），网络结构被编码为GP协方差的超参数。 f的第i个分量的平均值为m i （ x ）= b i - a i x i 。 该方法基于MCMC采样，这意味着它将收集大量网络采样。 如果在60％的样本中出现特定链接，则在给出数据和基础假设的情况下，该链接存在的后验概率。 建议至少收集5000个样本。 十分之九的样本被丢弃（稀疏），因此5000个样本需要进行50000次迭代。 可以在开始时运行较少的迭代次数，以检查采样器是否正常运行，然后运行更多采

针对目前智能手机识别人体运动状态种类少、准确率低的问题，提出一种利用加速度传感器和重力传感器分层识别人体运动状态的方案。首先，利用加速度和重力加速度的关系计算出与手机方向无关的惯性坐标系下的线性加速度；其次，根据人体运动频率的变化范围和线性加速度矢量来确定脚步的波峰和波谷位置；最后，提取线性加速度在时域上的特征向量，使用层次支持向量机方法分层识别人体运动状态。实验结果表明，该方法能有效识别人体6种日常运动状态，准确率达到93.37%。

基于时域分段处理的单频信号检测算法分析

matlab由频域变时域的代码仿真中的简单SISO OFDM 该存储库将通过使用wl_example_siso_ofdm_txrx.m上的示例代码来通过BPSK解调来模拟SISO OFDM。 注意：该存储库是NCTU课程“无线通信系统2018”中的作业。 如果您正在学习本课程，请不要从此存储库中复制。 版权所有。 描述 示例代码wl_example_siso_ofdm_txrx.m遵循以下步骤。 生成OFDM发送样本 通过WARP或模拟传输发送样本 解码收到的样本 计算信噪比/通道并绘制 在信号生成方面， 产生序言 产生数字位 将数字位调制为频域样本 添加试点样本 通过FFT将频率采样转换为时间采样 插入CP（循环前缀） 将符号重塑为一维样本 在解码部分， 包检测 CFO校正（在仿真中无用） 频道估算 删除CP（循环前缀） 通过FFT将时间样本转换为频率样本 解码频率样本 SFO校正 BPSK OFDM仿真 分区示例代码来signal_gen.m和decode.m signal_gen.m 信号发生器和传输 将传输的数字位输出到tx_data.bin 将传输的频域样本输出到tx_sym

该工具多用做频谱分析，将FPGA采集到的ADC数据导入到waveision里做fft变换（同时可以做时域分析），直接可以得到频点、频点的幅度、该信号的SNR、SFDR、ENOB等多个信息。

关于新兴的解决估计的方法，更准确，更可靠

MATLAB与时域分析-典型时域分析方法的MATLAB仿真设计.pdf 资料主要是控制系统中的时域分析用MATLAB来实现