粗体信号MATLAB代码spm12-dartel 使用 SPM12 和 DARTEL 将功能和结构 MRI 数据预处理到标准化 MNI 空间的代码。 仅可用于一次结构扫描（例如 T1 MPRAGE 或 T2 匹配带宽） 可用于两个结构扫描（例如 T1 MPRAGE和T2 匹配带宽）。 二级扫描（例如 MBW）用作将功能配准到一级结构（例如 MPRAGE）的中介 指示： 仅调用包装器脚本，因为它将在 parfor 循环中调用run函数。 所有用户可编辑的参数都在包装器的同义部分中。 除非您知道自己在做什么，否则不应编辑包装器脚本和运行函数的其他部分。 包含每个主题的 pre-dartel 状态的“runStatus”结构将保存在“batchDir”中指定的文件夹中。 pre-dartel 之后的matlab 工作区也将保存在“batchDir”中，您可以使用它重新运行DARTEL，而无需重新运行pre-dartel。 matlab 控制台输出的文本日志将为 predartel 和 dartel 保存在“batchDir”文件夹中。 所有 pre-dartel 和 DARTEL matla

基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制研究（附参考资料）,基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制研究（附参考资料）,基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制 本程序基于MATLAB中Simulink仿真和.m函数文件。 附有相关参考资料，方便加深对自抗扰算法的理解。 另有无人机的轨迹控制，编队飞行相关资料，可一并打包。 ,自抗扰算法; 四旋翼无人机姿态控制; MATLAB仿真; .m函数文件; 轨迹控制; 编队飞行,自抗扰算法驱动的四旋翼无人机姿态控制仿真程序：附轨迹编队飞行资料 本文研究了自抗扰算法在四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制中的应用，重点分析了该算法在提高四旋翼无人机飞行稳定性、准确性和抗干扰能力方面的作用。通过MATLAB的Simulink仿真环境以及编写.m函数文件，研究者得以构建出四旋翼无人机的姿态控制模型，并对其进行了详细的仿真测试。研究表明，自抗扰算法在处理四旋翼无人机复杂动态过程中的外部干扰和内部参数变化具有较好的适应性和稳定性。 自抗扰算法是一种新型的控制策略，它结合了传统控制理论与现代控制理论的优点，能够自动补偿和抑制系统中的各种不确定性和干扰，提高控制系统的性能。在四旋翼无人机的姿态控制与轨迹控制中，自抗扰算法的核心优势在于能够实现快速准确的动态响应，以及对飞行器模型参数变化和外部环境干扰的鲁棒性。 MATLAB中的Simulink是一个强大的仿真工具，它允许用户通过直观的图形界面搭建复杂的动态系统模型，并进行仿真和分析。在本研究中，Simulink被用来模拟四旋翼无人机的姿态控制过程，并通过.m函数文件实现自抗扰算法的程序化控制。这样不仅提高了仿真效率，还便于对控制算法进行调整和优化。 四旋翼无人机的轨迹控制是另一个重要的研究方向。它关注的是如何设计控制算法使得无人机能够按照预定的轨迹进行飞行。本研究中不仅包含了姿态控制的内容，还扩展到了轨迹控制，甚至编队飞行的相关资料，提供了对于四旋翼无人机飞行控制的全面认识。编队飞行的研究对于无人机群协同作战、救援任务等具有重要的应用价值。 通过本研究提供的技术摘要、分析报告和仿真结果，研究者和工程师可以更深入地理解自抗扰算法在四旋翼无人机控制中的应用，并通过附带的参考资料进一步探索和完善相关理论和技术。这项研究不仅推动了四旋翼无人机飞行控制技术的发展，也为未来无人机在多个领域中的应用开辟了新的可能性。

在MATLAB环境下开发的无人机城市物流仿真系统，为用户提供了一个高效、可靠的仿真平台，以模拟无人机在城市环境中进行物流配送的过程。这一仿真系统通过构建三维模型，模拟了无人机的起飞、飞行、货物投放以及返回等一系列物流配送过程。用户可以通过这个仿真平台进行多种参数设定，如无人机的速度、载重能力、飞行路线以及不同的环境因素等，以测试在不同条件下的配送效率和可靠性。 在系统开发过程中，开发者首先需要对无人机的物理特性进行精确建模，包括其动力学特性和飞行控制策略。接着，建立城市环境模型，涵盖了城市中复杂的地形、建筑物高度、障碍物分布等信息，确保仿真的真实性。为了使仿真过程更加贴近现实，还需考虑气象条件，如风速、风向等对无人机飞行的影响。 仿真平台的用户界面友好，使得用户无需深入了解复杂的算法或编程知识，就能进行操作。在实验运行过程中，可以通过“ExperimentRun示例结果”文件来查看预设条件下的仿真结果，其中包括无人机飞行路径、飞行时间、能耗和配送成功率等重要数据。用户可以将这些结果与理论计算进行对比，分析系统的性能，优化配送策略，提高无人机物流配送的整体效率。 在无人机城市物流系统设计中，安全性始终是首要考虑的因素。仿真系统也需要包含安全机制，比如避开人口稠密区域的飞行规划、在紧急情况下的自动返航功能、以及在通信中断时的应急策略等。此外，考虑到城市物流配送的复杂性，仿真系统同样需要能够处理多无人机协同作业的情况，研究不同无人机之间在执行任务时的相互影响和协调控制策略。 MATLAB作为一款强大的数值计算和仿真软件，其丰富的工具箱为无人机城市物流仿真的实现提供了极大的便利。利用MATLAB提供的图形处理和算法开发工具，可以快速地将复杂的城市物流配送问题转化成可视化的仿真模型，并对模型进行实时调试和优化。这种仿真平台的开发对于无人机物流配送系统的研发具有重要意义，不仅能够在实际应用前进行充分的测试，还能为科研人员和工程技术人员提供一个实验和研究的工具。 MATLAB在无人机城市物流仿真中的应用，充分体现了其在工程仿真领域的优势。通过这种仿真平台，可以有效地缩短产品开发周期，降低成本，提高研发效率。同时，也为无人机物流配送系统在实际部署前提供了一个全面评估和优化的机会，确保在复杂多变的城市环境中，无人机的物流配送能够安全、高效地运行。 为了适应未来城市物流的需求，无人机物流系统还需要不断地进行技术创新和优化。这包括使用更先进的算法来提高飞行效率，使用更轻质的材料来减少能耗，以及进一步增强系统的智能决策能力等。通过仿真技术，可以在不影响现实世界的情况下，探索这些创新的可能性。 随着技术的不断发展，无人机在城市物流配送中的应用前景越来越广阔。利用MATLAB强大的仿真功能，开发出高效、安全、智能的城市无人机物流配送系统，将为未来城市物流的高效运作提供强有力的支撑。

Matlab simulink 风储联合，风光储一次二次调频，混合储能调频，等值系统，风电渗透率可调，风机为综合惯量，惯性和下垂控制，储能渗透率可调，储能下垂控制，光伏为变压减载一次调频 混合储能调频为电容储能和电池储能结合调频，电容储能主要是维持风机电压平衡 最后一张图片为储能参与电力系统二次调频图，由于是离散模型，所以储能出力有波动，对储能出力进行优化。 风电有三相ABC电压电流，离散模型。 50HZ 60HZ都有。 除了风储调频实际系统，火储调频也有。 仿真速度很快 在电力系统中，风储联合调频技术已成为一种有效提高电网稳定性和响应能力的重要方法。本文将详细介绍Matlab simulink中风储联合系统调频的实践应用，以及风光储一次二次调频、混合储能调频、等值系统等关键技术点。 风储联合系统调频是指通过结合风能和储能系统，对电网频率进行实时调节。这涉及到风光储一次二次调频的策略，其中一次调频主要用于对频率的快速响应，而二次调频则更加注重系统的稳定性和经济性。在Matlab simulink环境下，可以模拟这些调频过程，为研究和实践提供有力支持。 混合储能调频是指将电容储能和电池储能技术结合起来，以提高调频的效果。电容储能由于其快速的响应特性，主要负责维持风电机组的电压平衡，而电池储能则能够在更长的时间尺度上提供稳定的调频支持。在Matlab simulink中，可以模拟混合储能系统的工作原理和调频性能，对不同储能技术的配合使用进行深入研究。 等值系统是在对大型风电场或电力系统进行仿真分析时，为了简化模型而采用的一种方法。等值技术通过将多个相同或相似的元素等效为一个单一元素，来减少模型的复杂度，但同时保留了原有系统的动态特性。在Matlab simulink中，等值系统的研究对于提高仿真效率和准确性有着重要作用。 风电渗透率是指风电在电网总发电量中所占的比例，该指标反映了风电在电力系统中的重要性和影响程度。在Matlab simulink中，通过调整风电渗透率，可以研究风电波动对电网稳定性的影响，并探索相应对策。 风机的惯性和下垂控制是风储联合调频中的关键技术之一。惯性控制能够模拟传统发电机组的惯性响应特性，为电网提供快速的频率支持。下垂控制则是一种基于频率和电压偏差的控制策略，能够根据系统的实时需求调整风机的输出功率。 储能渗透率是指储能系统在电网中所占的比例，它直接关联到储能系统对电网调频能力的贡献。储能系统的下垂控制与风机的下垂控制类似，但更多关注于在一次二次调频中储能的出力调节，以实现电力系统的稳定运行。 在Matlab simulink中，光伏系统也可以通过变压减载实现一次调频。这是利用光伏发电的可调节特性，在电网频率偏离正常值时，通过调节光伏输出来辅助电网频率的稳定。 仿真模型的精确度和运行速度也是衡量仿真系统性能的重要指标。Matlab simulink提供了快速准确的仿真环境，不仅能够模拟风储联合调频的全过程，还包括火储调频系统的研究，为电力系统的优化提供了有力的工具。 Matlab simulink在风储联合调频技术中的应用，涉及了多个关键技术点，为电力系统的稳定性研究和优化提供了强大支持。通过这些仿真技术的实践与应用，可以有效提高电力系统的响应速度和调频质量，对于促进可再生能源的高效利用和电网的智能化发展具有重要意义。

工具包已包含高清海岸线数据(gshhg)与高清地形数据(etopo1) m_map工具包中m_gshhs.m与m_etopo2.m函数内文件路径已更改完毕 直接将m_map文件夹复制至matlab安装地址内toolbox文件夹下，并在matlab软件中增加m_map文件路径即可使用

MATLAB R2022b 安装教程

基于Matlab/Simulink平台对双三相永磁同步电机进行直接转矩控制（DTC）仿真的方法和技术要点。首先讨论了双三相电机的特殊建模方式，特别是六维Clarke变换的应用。接着深入探讨了转矩计算模块中的关键公式及其注意事项，避免常见的错误如遗漏点乘运算符。随后介绍了开关表的设计思路，推荐使用Stateflow状态机来优化决策流程，并强调了电压矢量选择的重要性。最后指出仿真过程中需要重点关注的两个指标——转矩脉动和电流谐波，并给出了调整速度环PI参数的具体建议。此外，还提到了进一步改进的方向，即采用模型预测控制替代传统的SVPWM，可以显著降低转矩脉动。 适合人群：从事电机控制系统研究与开发的技术人员，尤其是熟悉Matlab/Simulink工具并希望深入了解双三相永磁同步电机直接转矩控制策略的研究者。 使用场景及目标：适用于高校科研机构、企业研发中心等场合，在进行新型电机驱动系统设计时作为理论依据和技术参考。主要目标是帮助研究人员掌握双三相永磁同步电机DTC仿真的具体步骤和技巧，提高仿真实验的成功率。 其他说明：文中提供了大量实用的代码片段和实践经验分享，对于初学者来说非常有借鉴价值。同时提醒读者注意一些容易忽视的小细节，确保仿真结果更加准确可靠。

乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤之一，早期发现和正确诊断对于提高患者的生存率和生活质量具有重要意义。随着医疗影像技术的发展，医学乳腺癌检测处理系统成为诊断乳腺癌的有效手段，尤其在自动化的医疗影像分析中扮演着关键角色。本文档介绍了一种融合自适应中值滤波和高斯混合模型（GMM）分类的乳腺癌检测处理系统，以及相关的Matlab源码实现。 乳腺癌检测处理系统的原理和流程可以分为几个主要步骤： 1. 图像获取：该步骤涉及使用乳腺X线摄影（Mammography）或磁共振成像（MRI）等医学影像设备获取乳腺组织的数字化图像。这些设备能够提供高质量的乳腺图像，为后续处理提供了基础数据。 2. 预处理：在这一阶段，原始图像需要经过一系列处理以提高图像质量，便于后续步骤中提取特征。预处理中常用的自适应中值滤波器能够有效去除噪声，同时保留图像的边缘信息，这对于保留乳腺组织的重要结构特征至关重要。 3. 特征提取：处理后的图像需要提取出能够反映乳腺组织特征的数值信息。这些特征可以包括纹理、形状、灰度共生矩阵（GLCM）或其他统计特征。提取的特征将作为GMM分类器的输入。 4. GMM分类：GMM分类器是该系统中的核心部件，其工作原理是将数据分布划分为多个高斯分布，以代表不同的乳腺癌类型，如良性肿瘤、恶性肿瘤等。通过比较特征与已知癌症类型的高斯分布，系统可以计算出每个类别的似然性，并据此进行分类。 5. 训练阶段：该步骤中，GMM模型将使用大量正常和异常乳腺图像进行训练。通过这一过程，确定各个高斯成分的参数，包括均值、方差和混合系数，以构建适用于乳腺癌检测的分类模型。 6. 分类与诊断：对于新获取的乳腺图像，将应用训练好的GMM模型进行分类。通过这一过程，生成整个图像的分类结果，从而提供对乳腺癌诊断的参考。 7. 评估与反馈：系统需要评估其性能，并通过比较实际病理诊断结果来进行调整。反馈机制能够帮助研究人员根据需要不断优化模型参数或改进特征提取方法，以提高检测的准确性和可靠性。 除上述乳腺癌检测处理系统及其Matlab源码实现外，文档还提供了一些仿真咨询服务，涵盖了各类智能优化算法的改进及应用。此外，还提供了机器学习和深度学习在分类与预测方面的一些分类方法，例如BiLSTM、BP神经网络、CNN、DBN、ELM等，这些方法在其他类型的图像处理和分类任务中也有广泛的应用。 以上内容介绍了乳腺癌检测处理系统的工作原理、实现方式和相关技术应用，为医疗科研人员和相关领域工作者提供了宝贵的参考信息。乳腺癌的早期检测对于治疗效果和患者预后具有重要影响，因此，开发出准确、高效的检测系统对于乳腺癌的防治具有重大意义。

序贯概率比检验是一种统计方法，它在数据收集的过程中不断更新其假设检验结果，允许研究者在达到统计显著性后立即停止实验。这种方法特别适用于需要在确保准确性的同时，尽可能减少样本量的场景。在医学试验、质量控制等领域有着广泛的应用。序贯概率比检验的核心在于概率比，它将先验概率与后验概率进行比较，随着数据的不断收集，这一比率会变化，并为决策提供依据。 在MATLAB环境下实现序贯概率比检验，可以借助MATLAB强大的数值计算能力以及其提供的统计函数库。通过编写相应的MATLAB脚本或函数，可以方便地实现序贯概率比检验的各个步骤。这些步骤通常包括设定原假设和备择假设、定义概率比的接受阈值、收集数据并计算累积概率比以及最终作出统计决策。 实现这一检验可能需要以下几个关键步骤： 1. 确定原假设H0和备择假设H1。原假设通常表示无效应或无差异的情况，而备择假设则表示效应或差异的存在。 2. 设定接受域和拒绝域。在序贯检验中，通常会设定两个阈值α和β，分别对应于第一类错误（拒真）和第二类错误（纳伪）的风险。概率比值达到或超过这些阈值时，会做出接受或拒绝原假设的决策。 3. 数据收集和累积概率比计算。在实验过程中，随着每个新数据点的加入，计算累积概率比，并根据累积概率比更新检验结果。 4. 做出决策。当累积概率比超过预设的阈值时，根据概率比的大小决定接受原假设还是备择假设，或者继续收集数据。 在MATLAB中实现序贯概率比检验时，可能会用到的函数包括但不限于统计分析函数（如ttest、binomtest等），以及自定义的逻辑和循环控制结构来迭代地处理数据并更新概率比。此外，还可能需要使用图形用户界面（GUI）组件来动态地展示检验过程和结果。 整个实现过程不仅仅涉及算法的编程，还需要对统计学原理有深入的理解，以确保检验的正确性和结果的准确性。MATLAB作为一款强大的数值计算和分析工具，其提供的丰富函数库和开发环境，使得在MATLAB中实现序贯概率比检验成为可能，并为研究人员和工程师提供了极大的便利。

对MATLAB中LMI工具箱详细介绍的英文书籍