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虚拟同步发电机并网仿真，能够实现虚拟电阻进行限流

1、完整代码，可直接运行 ，包运行 2、海神之光擅长领域：路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理、语音处理等多种领域Matlab仿真 3、版本：2014a或2019b

1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容：基于matlab实现无线传感器网络时间同步附matlab代码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

本文介绍了基于MATLAB仿真的烤箱温度控制分析。通过建模和控制分析，对烤箱温度变化进行了研究。文章阐述了基本的建模原理，并利用MATLAB/Simulink仿真工具，依据状态空间方程理论对该系统进行了仿真分析与控制。关键词包括MATLAB/Simulink仿真、状态空间和反馈控制。传统的继电器调温技术操作频繁，温度控制范围小，精度不高，而本文所介绍的方法可以提高烤箱温度控制的精度和稳定性。

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进行卷积编码和viterbi译码，其中加入了BPSK调制并通过AGWN信道。测试了在有编码情况和无编码情况下的误码率。

一、前言 此示例演示如何创建和训练一个简单的卷积神经网络，以使用深度学习对 SAR 目标进行分类。 深度学习是一种强大的技术，可用于训练健壮的分类器。它已经在从图像分析到自然语言处理的不同领域显示出其有效性。这些发展对SAR数据分析和SAR技术具有巨大的潜力，正在慢慢实现。SAR相关算法的一项主要任务一直是目标检测和分类，称为自动目标识别（ATR）。在这里，我们使用一个简单的卷积神经网络来使用深度学习工具箱对SAR目标进行训练和分类。 深度学习工具箱提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。 此示例演示如何： • 下载数据集。 • 加载和分析图像数据。 • 数据的拆分和扩充。 • 定义网络体系结构。 • 训练网络。 • 预测新数据的标签并计算分类精度。 为了说明此工作流程，我们将使用空军研究实验室发布的移动和静止目标获取和识别 （MSTAR） 混合目标数据集 [1]。我们的目标是开发一个模型，根据SAR图像对地面目标进行分类。 二、下载数据集 此示例使用的 MSTAR 目标数据集包含来自 8688 个地面车辆的 7 个 SAR 图像和一个校准目标。

基于matlab平台的：水果分级系统（颜色，形状，大小，缺陷，方法bp，分级标准设置，带界面GUI，步骤详细）

设计主要是基于MATLAB的疲劳驾驶视觉性检测，其研究方案总体处理框架一般包括以下五个阶段： （1） 视频输入阶段：通过摄像头或者其他视频设备获取司机的面部图像数据。 （2） 预处理阶段：对采集到的图像数据进行预处理，去除噪声、调整亮度、对比度等，以提高后续处理的效果。 （3）特征提取阶段：采用图像特征提取算法，从预处理后的图像中提取与疲劳状态相关的特征信息。一般用来检测眼睛状态。可以使用灰度积分投影技术进行眼睛定位。 （4）特征分类阶段：将特征信息与已知模型进行比较和分析，判断司机是否处于疲劳状态。可以使用神经网络、perclos技术进行分类判别。 （5）结果输出阶段：根据特征分类结果，输出报警信号或其他措施，提醒司机注意安全行车。