ADRC线性自抗扰控制感应电机矢量控制调速Matlab Simulink仿真 1.模型简介 模型为基于线性自抗扰控制（LADRC）的感应（异步）电机矢量控制仿真，采用Matlab R2018a Simulink搭建。 模型内主要包含DC直流电压源、三相逆变器、感应（异步）电机、采样模块、SVPWM、Clark、Park、Ipark、采用一阶线性自抗扰控制器的速度环和电流环等模块，其中，SVPWM、Clark、Park、Ipark、线性自抗扰控制器模块采用Matlab funtion编写，其与C语言编程较为接近，容易进行实物移植。 模型均采用离散化仿真，其效果更接近实际数字控制系统。 2.算法简介 感应电机调速系统由转速环和电流环构成，均采用一阶线性自抗扰控制器。 在电流环中，自抗扰控制器将电压耦合项视为扰动观测并补偿，能够实现电流环解耦；在转速环中，由于自抗扰控制器无积分环节，因此无积分饱和现象，无需抗积分饱和算法，转速阶跃响应无超调。 自抗扰控制器的快速性和抗扰性能较好，其待整定参数少，且物理意义明确，比较容易调整。 3.仿真效果 1 转速响应与转矩

实验通过设计基于汉明窗的FIR滤波器，构建3倍内插系统，实现对10Hz采样信号的升采样处理

基于MATLAB的8-PSK（八相移键控）调制解调及其在多普勒频移条件下的同步算法仿真。首先解释了8-PSK的基本原理，包括星座图和时频域特性，然后逐步展示了完整的调制、信道建模（含多普勒效应）、解调以及频偏估计与补偿的具体实现方法。文中不仅提供了详细的MATLAB代码片段，还特别强调了一些容易被忽视的技术细节，如相位偏移设置、滤波器选择、频偏估计技巧等。此外，通过星座图、眼图和频谱对比直观地验证了算法的有效性。 适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望深入理解数字调制技术和同步算法的人士。 使用场景及目标：适用于需要进行8-PSK调制解调实验的研究环境，旨在帮助用户掌握多普勒频移条件下的频偏估计与补偿技术，从而提升通信系统的可靠性和稳定性。 阅读建议：由于涉及到较多数学推导和具体代码实现，建议读者具备一定的MATLAB编程基础和数字通信理论知识，在阅读过程中可以尝试运行提供的代码并调整相关参数来加深理解。

基于无迹卡尔曼滤波（UKF）与模型预测控制（MPC）的多无人机避撞研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于无迹卡尔曼滤波（UKF）与模型预测控制（MPC）的多无人机避撞技术展开研究，结合Matlab代码实现，重点探讨了在复杂动态环境中多无人机系统的状态估计与碰撞规避控制策略。文中利用UKF对无人机系统状态进行高精度非线性估计，提升感知准确性，并结合MPC实现未来轨迹的滚动优化与实时反馈控制，有效应对多机交互中的避障需求。研究涵盖了算法建模、仿真验证及关键技术模块的设计，展示了UKF与MPC在多无人机协同飞行中的融合优势。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事无人机控制、智能交通、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的实时避撞系统设计；②为非线性状态估计（如UKF）与最优预测控制（如MPC）的结合提供实践范例；③服务于高校科研项目、毕业设计或工业级无人机控制系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解UKF的状态估计机制与MPC的优化控制过程，注意参数调优与仿真环境设置，以获得更真实的避撞效果验证。

内容概要：本文详细介绍了无人机航迹规划（UAV）和多无人机航迹规划（MUAV）的基本概念及其在Matlab中的实现方法。首先概述了无人机航迹规划的重要性和应用场景，如军事侦察、环境监测、航拍摄影和快递配送等。接着分别讲解了基于图论和基于采样的两种主要航迹规划算法，前者通过将飞行环境抽象成图模型寻找最优路径，后者则利用随机采样生成可行路径。针对多无人机系统，文中强调了协同作业的需求及其带来的额外挑战。最后给出了一个简化的Matlab代码示例，演示了如何使用基于采样的方法完成单无人机的航迹规划。 适合人群：对无人机技术和Matlab编程有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解无人机航迹规划理论及其具体实现方式的学习者；旨在帮助读者掌握不同类型的航迹规划算法，并能够在Matlab环境下进行实验验证。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附有具体的代码实例，有助于读者更好地理解和实践相关算法。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink平台构建二极管钳位五电平SPWM（正弦脉宽调制）仿真模型的方法及其优化技巧。首先阐述了五电平逆变器相较于传统三电平的优势，重点讲解了通过四个400V直流电源叠加形成多电平结构，并利用1200Ω电阻确保各层级间电压稳定的技术细节。接着深入探讨了钳位电路的设计要点，强调正确设置二极管极性和导通电阻值对消除电压波动的重要性。对于H桥部分，则采用四组IGBT构成可重构拓扑，配合移相载波SPWM技术生成精确的门极驱动信号，同时指出合理的死区时间和调制比设定有助于降低总谐波失真率。最终，在加载RL负载进行测试时，验证了所建模系统的性能表现，特别是针对高阶谐波抑制效果显著以及在极端条件下二极管钳位机制提供的过压保护功能。 适合人群：从事电力电子研究或相关工程领域的技术人员，尤其是那些希望深入了解多电平逆变器工作原理及其实现方法的研究者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要模拟复杂电力转换系统行为的研究项目；旨在帮助用户掌握从理论到实践的完整流程，包括但不限于搭建高效稳定的多电平逆变器仿真环境、调整关键参数以获得最优输出质量、评估不同工况下系统的动态响应特性。 其他说明：文中提供了具体的MATLAB代码片段用于指导读者快速入门，同时也分享了一些实用的经验法则来规避常见错误，如不当的元件选型可能导致的异常情况。此外，还特别提到了一些高级主题，例如如何应对超出正常范围的操作条件，展示了二极管钳位机制在极限状态下的自适应调节能力。

idl代码与Matlab 卡帕 用各种语言编写代码，将吸湿性参数kappa与吸湿性生长因子或临界过饱和联系起来。 文献资料 Excel/电子表格是不言自明的，并且包含许多与Petters和Kreidenweis（2007,2008）有关的正向和反向计算。 txt/文本文件kappalines.txt可用于将恒定kappa的线叠加到临界过饱和/干径图上。 IDL_GDL IDL（交互式数据语言）或GDL目录包含用于复制Petters和Kreidenweis（2007、2008和2013）的代码。 Python Python目录包含用于复制Petters和Kreidenweis（2008）的代码 MATLAB_OCTAVE MATLAB / Octave目录包含用于复制Petters和Kreidenweis（2008）和Petters和Kreidenweis（2013）的代码 贡献 欢迎为使用任何语言编写的与kappa转换相关的代码做出贡献。 引文 Petters，MD和SM Kreidenweis（2013），吸湿性增长和云凝结核活性的单个参数表示-第3部分：包括表面活性剂分配，Atmo

本文档详细的介绍了matlab的使用方法，并且含有大量的编程实例，能够很快的掌握matlab的使用方法

在现代工程技术中，螺栓的预紧力对于确保结构连接的可靠性和稳定性起着至关重要的作用。预紧力是指在螺栓连接中预先施加的力量，它能够防止在工作载荷作用下连接的松动和滑移。对于一些重要的机械结构，如飞机、汽车、桥梁、压力容器等，螺栓连接的安全性直接关系到整个结构的安全。因此，对于螺栓组残余预紧力的准确预测和计算成为了连接设计和质量控制的重要环节。 螺栓组残余预紧力预测软件提供了一种使用Matlab环境进行螺栓预紧力计算的便捷途径。Matlab是目前广泛使用的一种高性能数值计算和可视化软件，它为工程师和科研人员提供了一个强大的算法开发平台。使用Matlab开发的螺栓组残余预紧力预测软件，可以帮助用户方便快捷地进行复杂的数学计算和数据处理。 本软件内含详细的操作说明书，即使是对于初学者而言，也能在说明书的指导下，逐步掌握软件的使用方法。用户通过输入相关的参数，如螺栓的材料特性、尺寸、连接件的材质和厚度等，软件就能够运用内置的算法模型计算出螺栓组的残余预紧力。这对于精确控制螺栓连接的质量和性能提供了理论依据。 为了使软件具备更好的通用性和实用性，它可能采用了多种计算模型和公式，包括经典的螺栓载荷分配理论、螺栓松动和蠕变等现象的模拟。这些模型和公式经过科学验证和工程实践的检验，能够提供较为准确的计算结果。用户在操作时还可以根据实际工况进行参数的调整，使得计算结果更符合实际情况。 此外，预测软件还可能包括了后处理功能，使得计算结果能够以图形或表格的形式直观展现，便于用户分析和报告撰写。这样不仅可以提升工作效率，还能帮助设计和检测人员更直观地理解螺栓连接的力学特性。 螺栓组残余预紧力预测软件的开发和应用，是工程设计领域的一大进步。它不仅提高了螺栓连接设计的精确性和可靠性，还为螺栓连接的质量控制和监测提供了有力的工具。Matlab作为强大的数值计算平台，为这类专业软件的开发提供了可能，而该预测软件的普及和应用，无疑将推动工程技术向着更加安全和高效的方向发展。

Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。 使用传统图像分割方法，非深度学习方法。 使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下： 1、读取图像。 读取原始dicom格式的CT图像，并显示，绘制灰度直方图； 2、图像增强。 对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化； 3、肺质分割。 基于阈值分割，从原CT图像中分割出肺质； 4、肺结节分割。 肺质分割后，进行特征提取，计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节； 5、可视化标注文件。 读取医生的xml标注文件，可视化出医生的标注结果； 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 两个版本的程序中，红框内为主函数，可以直接运行，其他文件均为函数或数据。