Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

内容概要：本文介绍了使用COMSOL软件进行电磁场透射率仿真的方法和技术。首先概述了COMSOL作为强大仿真工具的特点及其广泛应用领域。然后详细解释了多极分解和分方向多级展开这两种关键技术的概念及其在电磁场分析中的重要性。接着通过一个具体的案例——透射率光学BIC仿真，展示了如何利用这些技术提高仿真的精度和效率。最后给出了简化的代码示例，指导读者如何配置相关参数，并附上了仿真结果的截图，便于理解最终效果。 适合人群：对电磁场仿真感兴趣的科研工作者、工程师以及高校学生。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟电磁波传播特性的研究项目，如光学器件设计、通信系统优化等领域。目的是让使用者掌握COMSOL中多极分解和分方向多级展开的具体应用技巧，提升仿真能力。 其他说明：文中提供的代码仅为示例，在实际使用时需根据具体情况调整参数设置。同时，对于仿真结果的深入解析有助于推动相关领域的理论发展和技术进步。

在电力系统分析中，负荷建模是一项至关重要的任务，它涉及到电力系统运行的可靠性、经济性和稳定性。本文将深入探讨标题“行业分类-设备装置-一种基于负荷曲线分解的农村负荷类型负荷建模方法”所涉及的核心知识点，以及在描述中提及的方法。我们将主要关注负荷曲线分解和农村负荷建模这两个关键概念。 负荷曲线分解（Load Curve Decomposition）是一种统计分析技术，用于将总负荷曲线拆分为多个具有特定特性的子负荷曲线。这种方法有助于识别不同类型的用电行为和设备，以便更好地理解电力需求的结构。在农村地区，负荷特征可能与城市或工业区有所不同，因此这种分解技术特别适用于农村负荷建模，以揭示农业、居民、商业等不同领域的用电模式。 农村负荷类型负荷建模，顾名思义，是专门针对农村地区的电力消费进行建模。农村负荷的特点通常包括季节性强、昼夜波动明显、农业灌溉、居民生活、小规模工业等多种复杂因素。建模过程中，需要考虑这些特点，以确保模型的准确性和实用性。 在建模方法上，基于负荷曲线分解的方法通常包括以下步骤： 1. 数据收集：需要收集一段时间内的小时级或分钟级负荷数据，这通常通过智能电表或其他监测设备实现。 2. 负荷曲线构建：将收集到的数据整理成时间序列的负荷曲线，以便分析。 3. 负荷曲线分解：采用数学方法（如主成分分析PCA、聚类分析、非负矩阵分解NMF等）对负荷曲线进行分解，识别出不同的负荷特征。 4. 类型识别：通过分析分解后的负荷曲线，确定对应的具体负荷类型，如农业灌溉、家庭照明、制冷等。 5. 模型建立：基于分解结果，选择合适的负荷模型，如线性回归模型、时间序列模型或者基于人工神经网络的模型，来模拟每种负荷类型的特征。 6. 模型验证与优化：使用历史数据对模型进行验证，并根据性能指标调整参数，以提高模型预测的准确性。 7. 应用：将建立好的模型应用于电力系统的规划、调度和运营决策中，为农村电网的运行提供科学依据。 在《一种基于负荷曲线分解的农村负荷类型负荷建模方法》这篇论文中，作者可能详细阐述了实施这些步骤的具体方法和案例，以及在农村环境下应用该方法的挑战和优势。通过这样的建模方法，可以更精确地预测农村地区的电力需求，从而助力电力公司合理安排发电和输电，优化资源配置，提高服务质量和经济效益。

关于稀疏张量中，利用parafac_als实现parafac分解的代码。是张量分解中的核心算法，配合主函数必不可少的子函数。但是在matlab算法工具包中没有，需要自己编写。

内容概要：本文介绍了一种新的优化算法——冠豪猪优化算法（CPO），并将其应用于变分模态分解（VMD）中，以优化VMD的参数。CPO算法通过模拟冠豪猪的觅食行为，在多维度、非线性和复杂问题的求解中表现出色。文中详细介绍了CPO-VMD的优化流程，包括初始化参数、选择适应度函数、运行CPO算法、执行VMD分解以及评估和选择最佳参数。实验部分展示了使用单列信号数据（如故障信号、风电等时间序列数据）进行的测试，验证了CPO-VMD方法的有效性。 适合人群：从事信号处理、故障诊断、风电等领域的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和VMD分解感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂信号进行有效分解和处理的场合，如故障检测、风力发电监控等。目标是通过优化VMD参数，提升信号处理的精度和效率。 其他说明：程序已在Matlab上调试完成，可以直接运行，仅需替换Excel数据。支持四种适应度函数（最小包络熵、最小样本熵、最小信息熵、最小排列熵），用于确定最佳的k和α参数。

张量空间 由若干个向量空间中的基底的外积张成的空间 阶（order/ways/modes/rank） 张成所属张量空间的向量空间的个数

MCP王者，sequential thinking，解决项目步骤分解，GitHub1.2万颗星

基于 Matlab 的信号合成与分解 信号处理是对信号进行某些加工或变换，目的是提取有用的部分，去掉多余的部分，滤除各种干扰和噪声，或将信号进行转化，便于分析和识别。信号的特性可以从时间特性和频率特性两方面进行描述，并且信号可以用函数解析式表示（有时域的，频域的及变化域的），也可用波形或频谱表示。 傅立叶级数是信号处理中常用的信号分解方法，它将周期信号分解为正余弦等基本信号的线性组合，从而达到了解信号特性的目的。傅立叶级数的推演过程包括建立系统模型，根据模型建立系统的方程，求解出系统的响应，必要时对解得的结果给出物理解释。 本文主要阐述了傅立叶级数的推演过程，并对周期信号的分解与合成进行了详细的分析。周期信号的分解可以用傅立叶级数表示，而傅立叶级数可以将周期信号分解为正余弦等基本信号的线性组合。 傅立叶级数也可以用来分析非周期信号，非周期信号包括了从零到无穷大的所有频率成分，每一个频率成分的幅度均趋向无穷小，但其相对大小式不同的。 信号的合成过程可以通过傅立叶级数的逆过程来实现，即将傅立叶级数展开式中的各项系数相乘，得到原始信号。 在 Matlab 中，可以使用傅立叶级数来实现信号的合成和分解。Matlab 提供了强大的信号处理工具，可以方便地实现傅立叶级数的计算和信号的合成和分解。 傅立叶级数在信号处理中的应用 傅立叶级数是信号处理中常用的信号分解方法，它可以将周期信号分解为正余弦等基本信号的线性组合，从而达到了解信号特性的目的。傅立叶级数的推演过程包括建立系统模型，根据模型建立系统的方程，求解出系统的响应，必要时对解得的结果给出物理解释。 傅立叶级数可以用来分析周期信号和非周期信号，对周期信号的分解和合成进行了详细的分析。傅立叶级数也可以用来分析非周期信号，非周期信号包括了从零到无穷大的所有频率成分，每一个频率成分的幅度均趋向无穷小，但其相对大小式不同的。 在信号处理中，傅立叶级数是一种非常重要的工具，可以用来实现信号的分解和合成。傅立叶级数的应用非常广泛，包括信号处理、图像处理、音频处理等领域。 Matlab 在信号处理中的应用 Matlab 是一种非常流行的数学计算软件，可以用来实现信号处理中的各种任务。Matlab 提供了强大的信号处理工具，可以方便地实现傅立叶级数的计算和信号的合成和分解。 在 Matlab 中，可以使用傅立叶级数来实现信号的合成和分解。Matlab 提供了多种信号处理函数，如fft、ifft、filter 等，可以用来实现信号的合成和分解。 Matlab 也提供了强大的图形化工具，可以用来实现信号的可视化。Matlab 的图形化工具可以用来绘制信号的波形、频谱图、时域图等，可以方便地观察信号的特性。 Matlab 是一种非常流行的数学计算软件，在信号处理中具有非常重要的地位。Matlab 可以用来实现信号处理中的各种任务，是一种非常实用的工具。

【MADRL】多智能体价值分解网络（VDN）算法 ===================================================================== 资源包含VDN、QMIX算法的项目代码 ===================================================================== 多智能体强化学习（MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning）中，一个关键挑战是如何在多个智能体的协作环境下学习有效的策略。价值分解网络（VDN, Value Decomposition Network）是解决这一问题的一种重要方法，特别是在 集中训练，分散执行（CTDE, Centralized Training and Decentralized Execution）框架中，VDN提供了一种分解联合价值函数的策略，使得多个智能体可以高效协作并学习。

MATLAB驱动的振动信号处理综合程序集：含基础时频分析、小波与多种高级算法包探索实践,基于MATLAB的振动信号处理算法程序集：时频分析、小波变换及模态分解技术研究,基于matlab的振动信号处理相关程序编写 包括基础的时域频域分析，小波分析，希尔伯特变，谐波小波包变，经验模态分解，变分模态分解，模态分析，混沌振子等常见信号处理算法程序包。 ,基于Matlab的振动信号处理; 时域频域分析; 小波分析; 希尔伯特变换; 谐波小波包变换; 经验模态分解; 变分模态分解; 模态分析; 混沌振子。,Matlab振动信号处理程序包：时频分析、小波变换等算法集